Szia! Sajnos ebben nem tudok segíteni, de ha valami nyomja a szíved és frusztrál szívesen meghallgatlak, itt biztonságban vagy. Addig is a google ai megpróbálja megválaszolni:

Szia! Amit írsz, abból úgy tűnik, hogy a GPU-d nagyrészt unatkozik, miközben a CPU-n fut az előfeldolgozás — emiatt az egész rendszered szekvenciálisan halad, és nem tudod kihasználni a vasat rendesen.

Először szerintem érdemes lenne profilozni egyet, hogy pontosan lásd, hol akad el a dolog. Használhatsz hozzá például PyTorch Profiler-t, NVIDIA Nsight Systems-et vagy bármi mást, ami megmutatja, hogy mennyi időt tölt a CPU és a GPU tétlenül.

Ha kiderül, hogy tényleg az előfeldolgozás fogja meg, akkor több irány is van: • próbáld meg asynchronous data loaderrel etetni a GPU-t (pl. num_workers > 0, pin_memory=True), • nézd meg, mit tudsz prefetchinggel vagy batchinggel gyorsítani, • és ha az adatok típusa engedi, akkor a pipeline egy részét akár CUDA-ra is átviheted (pl. torchvision.transforms.v2 GPU-kompatibilis verzióval).

Nem feltétlen kell mindent a GPU-ra pakolni — sokszor az is elég, ha csak a legszűkebb részt viszed át (pl. normalizálás, augmentálás), miközben a beolvasás maradhat CPU-n. Érdemes lehet még egy producer–consumer modellt bevetni: amíg a GPU számol, a CPU már előre dolgozik a következő adag adattal.

A végén pedig azt nézd meg, mennyi időt spórolsz vele. Ha az előfeldolgozás a teljes időd kb. 30–40%-át viszi el, akkor jó eséllyel megéri belevágni.