Hvordan kan jeg optimere byggehastigheden for Pytorch og Pytorch/XLA

Optimering af Pytorch Build -hastighed

1. Brug forudbyggede binære filer: I stedet for at bygge fra kilden, skal du bruge forudbyggede binære filer, der er tilgængelige fra Pytorchs officielle hjemmeside. Disse binære filer er optimeret med biblioteker som MKL og Magma, som er afgørende for ydeevne [5].

2. Optimer build -processen: Hvis du skal bygge fra kilden, skal du bruge værktøjer som `ccache` til cache -kompilerede filer. Dette reducerer genopbygningstider markant efter at have foretaget små ændringer i koden [7].

3. Paralleliser samlingen: Brug multi-core processorer ved at indstille antallet af build-job, der matcher antallet af tilgængelige CPU-kerner. Dette kan gøres ved hjælp af flag som `-j` med 'Make' eller lignende indstillinger i dit build-system.

Optimering af PyTorch/XLA -ydeevne

1. Brug doven udførelse: Pytorch/XLA bruger doven tensorudførelse, der registrerer operationer i en graf inden udførelsen. Dette muliggør optimering ved at smelte flere operationer til en enkelt optimeret operation [4] [6].

2. Forudindlæsningsdata: Brug `MPDEviceloader` til at forudindlæse data på XLA -enheder, hvilket reducerer kommunikationsomkostningen mellem værts CPU og enheden [8].

3. minimer CPU-enhedskommunikation: Reducer eller fjern operationer, der kræver synkronisering mellem CPU- og XLA-enheden, såsom udskrivningserklæringer eller logning af tilbagekald [8].

4. Brug barrierer til optimering: Indsæt barrierer som `xm.mark_Step ()` for at opdele store beregningsgrafer i mindre, hvilket gør det muligt for XLA -kompilatoren at optimere dem mere effektivt [8].

5. Leverage Cloud TPU'er: Til storskala træning skal du bruge Cloud TPU'er med Pytorch/XLA til at opnå højtydende og omkostningseffektiv træning [2] [9].