Kuinka voin optimoida Pytorchin ja Pytorch/XLA: n rakennusnopeuden

Pytorchin rakennusnopeuden optimointi

1. Käytä ennalta rakennettuja binaareja: Käytä lähteen rakentamista, käytä ennalta rakennettuja binaareja, jotka ovat saatavana Pytorchin viralliselta verkkosivustolta. Nämä binaarit on optimoitu kirjastoilla, kuten MKL ja Magma, jotka ovat tärkeitä suorituskyvyn kannalta [5].

2. Optimoitu rakennusprosessi: Jos sinun on rakennettava lähteestä, käytä työkaluja, kuten `ccache`, välimuistien kootettuihin tiedostoihin. Tämä vähentää merkittävästi uudelleenrakentamisaikoja pienten muutosten tekemisen jälkeen [7].

3. Rinnakkaiskokoonpano: Hyödynnä moniytimisiä prosessoreita asettamalla rakennustöiden lukumäärä vastaamaan käytettävissä olevien CPU-ytimien lukumäärää. Tämä voidaan tehdä käyttämällä lippuja, kuten `-j`, joiden" on "tai vastaavia vaihtoehtoja rakennusjärjestelmässä.

Pytorch/XLA -suorituskyvyn optimointi

1. Käytä laiskaa suorituskykyä: Pytorch/XLA käyttää laiskaa tensorin suorituskykyä, joka tallentaa toiminnot kaaviossa ennen suoritusta. Tämä mahdollistaa optimoinnin sulattamalla useita toimintoja yhdeksi optimoidulle toiminnalle [4] [6].

2. Esittelytiedot: Käytä "mpdeviceloader` dataa tietojen esittämiseen XLA -laitteille vähentämällä viestinnän yläpuolella isäntäprosessorin ja laitteen välillä [8].

3. Minimoi CPU-laiteviestintä: Vähennä tai poista toimintoja, jotka vaativat synkronointia CPU: n ja XLA-laitteen, kuten tulostuslausekkeiden tai hakkuiden kirjaamisen välillä [8].

4

5. Vipupilvi-TPU: t: Laajamittainen koulutusta varten käytä Cloud TPU: ta pytorch/XLA: n kanssa korkean suorituskyvyn ja kustannustehokkaan koulutuksen saavuttamiseksi [2] [9].