Torch同时启动训练多个模型时显卡利用率低

在使用torch时偶然发现，如果同时启动多个模型训练，并且都要占用很多worker的时候，会导致swap空间占满，硬盘读取速率下降，训练时GPU利用率低（大部分为0，等待数据读取）；如果排队启动模型训练，在每一个模型开始加载数据之后再开始训练第二个模型则会好很多，GPU利用率正常，初步推断可能和workers之间的通信和互斥有关。