كيف يمكنني تحسين سرعة البناء لـ Pytorch و Pytorch/XLA

تحسين سرعة بناء Pytorch

1. استخدم الثنائيات التي تم بناؤها مسبقًا: بدلاً من البناء من المصدر ، استخدم الثنائيات التي تم إنشاؤها مسبقًا من موقع Pytorch الرسمي. يتم تحسين هذه الثنائيات مع مكتبات مثل MKL و Magma ، والتي تعد حاسمة للأداء [5].

2. تحسين عملية الإنشاء: إذا كان يجب أن تبني من المصدر ، فاستخدم أدوات مثل `ccache` إلى ملفات Cache المترجمة. هذا يقلل بشكل كبير من أوقات إعادة البناء بعد إجراء تغييرات صغيرة على الكود [7].

3. التوازي التجميع: استخدم المعالجات متعددة النواة عن طريق تعيين عدد وظائف البناء لتتناسب مع عدد نوى وحدة المعالجة المركزية المتاحة. يمكن القيام بذلك باستخدام أعلام مثل "-j" مع "Make" أو خيارات مماثلة في نظام الإنشاء الخاص بك.

تحسين أداء Pytorch/XLA

1. استخدم التنفيذ الكسول: يستخدم Pytorch/XLA تنفيذ الموتر الكسول ، والذي يسجل العمليات في رسم بياني قبل التنفيذ. يسمح ذلك بالتحسين عن طريق دمج عمليات متعددة في عملية محسّنة واحدة [4] [6].

2. بيانات التحميل المسبق: استخدم `mpdeviceloader` لتنفيذ البيانات المسبقة على أجهزة XLA ، مما يقلل من الاتصالات العامة بين وحدة المعالجة المركزية المضيفة والجهاز [8].

3. قلل من اتصالات وحدة المعالجة المركزية: تقليل أو إزالة العمليات التي تتطلب التزامن بين جهاز وحدة المعالجة المركزية وجهاز XLA ، مثل عبارات الطباعة أو عمليات الاسترجاع [8].

4. استخدم الحواجز لتحسين: أدخل حواجز مثل `xm.mark_step ()` لكسر الرسوم البيانية الحسابية الكبيرة إلى أحداث أصغر ، مما يسمح لمترجم XLA بتحسينها بشكل أكثر فعالية [8].

5. الاستفادة من السحابة السحابية: للتدريب على نطاق واسع ، استخدم TPUs السحابة مع Pytorch/XLA لتحقيق التدريب عالي الأداء وفعالية من حيث التكلفة [2] [9].