1. 数值精度差异

• CPU 通常使用 64 位浮点运算，而 GPU 为提高效率，默认使用 32 位浮点运算。这可能导致：

  • 小数点后精度丢失。
  • 累积误差在大量计算中产生显著影响。

• 如果你的任务对数值计算非常敏感，这种精度差异可能会影响结果。

• 解决方法：

  • 强制 GPU 使用 64 位浮点运算（但会降低速度）。在代码中设置：

    torch.set_default_dtype(torch.float64)
    

  • 检查任务是否对数值精度敏感，调整模型或数据处理方式。

2. 随机性和浮点操作顺序

• GPU 中操作可能是并行执行的，而 CPU 是顺序执行的。这会导致浮点运算的顺序不同，从而引入小的数值差异。

• 在某些模型中，这种微小的数值差异可能会对模型效果产生影响。

• 解决方法：

  • 固定所有随机种子：

    import random
    import numpy as np
    import torch
    random.seed(2021)
    np.random.seed(2021)
    torch.manual_seed(2021)
    torch.cuda.manual_seed(2021)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    

3. 小数据量问题

• 对于较小的数据集，GPU 的并行计算效率未必高，甚至可能因硬件调度延迟而降低性能。
• 如果你的数据集规模较小，使用 CPU 可能会获得更好的结果。
• 解决方法：
  • 确保数据批量足够大，充分利用 GPU 的并行计算能力（如增大 batch_size）。

4. 学习率或优化器敏感性

• GPU 的并行化可能影响梯度计算的数值稳定性，从而导致优化器在 GPU 上表现不同。
• 解决方法：
  • 在 GPU 上适当调整超参数（如 学习率）。
  • 检查优化器和损失函数是否数值稳定，尝试其他优化器（如 AdamW）。

5. 模型实现问题

• 有时，模型实现或数据预处理步骤对 GPU 的兼容性可能不够好（如未正确迁移数据）。

• 如果模型没有完全在 GPU 上运行，部分操作可能默默回退到 CPU，导致额外开销。

• 解决方法：

  • 确保所有输入、标签和模型都正确迁移到 GPU：

    tcrs, antigens, labels = tcrs.to(device), antigens.to(device), labels.to(device)
    

6. 过拟合问题

• 在 GPU 上，由于计算速度更快，可能会更快地过拟合训练集，导致验证或测试效果下降。
• 解决方法：
  • 增加正则化（如 Dropout 的 rate）。
  • 早停（early stopping）。
  • 减少模型复杂度。

7. 数据加载瓶颈

• GPU 的计算速度快于数据加载，可能造成 GPU 等待数据（即 数据加载瓶颈）。

• 解决方法：

  • 使用多线程数据加载：

    DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
    

总结

要解决 CPU 训练优于 GPU 的问题，可以：

1. 确保随机性控制一致性，消除浮点运算差异的影响。
2. 调整学习率等超参数，使其适配 GPU。
3. 增大批量大小或使用更大的数据集，充分利用 GPU 的并行能力。
4. 检查代码逻辑，确保所有操作都正确运行在 GPU 上。

如果以上调整仍无法改善效果，建议逐步缩小问题范围（例如，切换不同数据集、优化器或模型结构），定位关键影响因素。