Jak mohu optimalizovat rychlost sestavení pro Pytorch a Pytorch/XLA

Optimalizace rychlosti sestavení Pytorch

1. Použijte předem vytvořené binární soubory: Místo budování ze zdroje použijte předem vytvořené binární soubory dostupné z oficiálních webových stránek Pytorch. Tyto binární soubory jsou optimalizovány s knihovnami jako MKL a Magma, které jsou pro výkon zásadní [5].

2. Optimalizovat proces sestavení: Pokud musíte sestavit ze zdroje, použijte nástroje jako `ccache` k sestavování souborů mezipaměti. To významně zkracuje doby přestavby po provedení malých změn kódu [7].

3. Parallelize kompilace: Využijte vícejádrové procesory nastavením počtu sestavovacích úloh tak, aby odpovídaly počtu dostupných jádra CPU. To lze provést pomocí příznaků jako `-j` s` make` nebo podobnými možnostmi ve vašem systému sestavení.

Optimalizace výkonu Pytorch/XLA

1. Použijte líné provedení: Pytorch/XLA využívá provádění líného tenzoru, které zaznamenává operace v grafu před provedením. To umožňuje optimalizaci spojováním více operací do jediného optimalizovaného operace [4] [6].

2. Údaje o předběžném načtení: Použijte `mpdeviceLoader` k předběžnému načtení dat na zařízení XLA, čímž snižujte komunikační režii mezi hostitelským procesorem a zařízením [8].

3. Minimalizujte komunikaci s CPU-zařízením: Snižte nebo odstraňte operace, které vyžadují synchronizaci mezi zařízením CPU a XLA, jako jsou příkazy k tisku nebo zpětná zpětná volání [8].

4. Použijte bariéry pro optimalizaci: Vložte bariéry jako `xm.mark_step ()` pro rozdělení velkých výpočetních grafů na menší, což umožňuje kompilátoru XLA účinněji je optimalizovat [8].

5. pákový cloud TPU: Pro rozsáhlé školení využívejte cloudové TPU s Pytorch/XLA k dosažení vysoce výkonného a nákladově efektivního školení [2] [9].