Aké sú bežné úskalia pri používaní Torch.compile

1. Variabilita výkonnosti: „Torch.compile“ nie vždy zlepšuje výkon a niekedy môže viesť k pomalšiemu vykonávaniu alebo zvýšeniu využitia pamäte. Je dôležité porovnávať výkon kompilovaného modelu s pôvodným modelom [2] [4].

2. Graf prerušuje: Ak „Torch.compile` stretne s nepodporovanými kódmi alebo komplexnými operáciami, môže zaviesť„ grafové zlomy “, rozdelenie kódu na optimalizované a neoptimalizované časti. Aj keď to nie je smrteľné, tieto prestávky môžu obmedziť optimalizačné výhody. Prepisovanie problematických sekcií môže pomôcť [2] [4].

3. Kryptické chybové správy: Poruchy kompilácie často vytvárajú kryptické chybové správy, ktoré je ťažké ladiť bez pomoci tímu Pytorch. To môže spôsobiť náročné riešenie problémov [2] [4].

4. Dlhé časy kompilácie: Samotný proces kompilácie môže byť časovo náročný, niekedy pre väčšie modely trvá niekoľko minút alebo dokonca dlhšie. Vďaka tomu je vhodné vyhodnotiť „Torch.compile“ skôr ku koncu vývoja ako počas počiatočných štádií [1] [4].

5. Dynamické tvary a rekompilácia: `Torch.compile` pôvodne predpokladá statické tvary tenzora. Ak sa zmenia tvary, môže dôjsť k rekompilácii, pokiaľ nie sú povolené dynamické tvary. To môže viesť k pomalším počiatočným behom v dôsledku rekompilácie [1].

6. Problémy s multithreadingom: V súčasnosti je multithreading s `Torch.compile` Buggy, ktorý môže obmedziť jeho použitie v súbežných prostrediach [3].

7. Nepodporované funkcie: Niektoré numpy funkcie alebo komplexné operácie nemusia byť podporované `Torch.compile`, čo vedie k problémom so kompiláciou alebo zlomom grafov [5].

Na zmiernenie týchto problémov sa odporúča použiť „Torch.compile“ na funkcie na vysokej úrovni, v prípade potreby používajte dynamické tvary a dôkladne otestujte výkon kompilovaného modelu v porovnaní s pôvodným [1] [2].