Come posso ottimizzare la velocità di costruzione per Pytorch e Pytorch/XLA

Ottimizzazione della velocità di costruzione di Pytorch

1. Usa binari pre-costruiti: invece di costruire dalla fonte, utilizzare binari pre-costruiti disponibili dal sito ufficiale di Pytorch. Questi binari sono ottimizzati con librerie come MKL e Magma, che sono cruciali per le prestazioni [5].

2. Ottimizza il processo di build: se è necessario creare dalla fonte, utilizzare strumenti come `ccache` per memorizzare nella cache i file compilati. Ciò riduce significativamente i tempi di ricostruzione dopo aver apportato piccole modifiche al codice [7].

3. Compilation parallelizza: utilizzare processori multi-core impostando il numero di lavori di build per abbinare il numero di core della CPU disponibili. Questo può essere fatto usando flag come `-j` con` make` o opzioni simili nel sistema di build.

Ottimizzazione delle prestazioni Pytorch/XLA

1. Usa l'esecuzione pigra: Pytorch/XLA utilizza l'esecuzione del tensore pigro, che registra le operazioni in un grafico prima dell'esecuzione. Ciò consente l'ottimizzazione fondendo più operazioni in un'unica operazione ottimizzata [4] [6].

2. Dati di precarico: utilizzare `mpdeviceloader` per precaricare i dati su dispositivi XLA, riducendo le spese generali di comunicazione tra la CPU host e il dispositivo [8].

3. Ridurre al minimo la comunicazione del dispositivo della CPU: ridurre o rimuovere le operazioni che richiedono la sincronizzazione tra il dispositivo CPU e XLA, come istruzioni di stampa o callback di registrazione [8].

4. Usa barriere per l'ottimizzazione: inserire barriere come `xm.mark_step ()` per rompere i grafici di calcolo di grandi dimensioni in quelli più piccoli, consentendo al compilatore XLA di ottimizzarli in modo più efficace [8].

5. Sfrutta le TPU del cloud: per l'allenamento su larga scala, utilizzare il cloud TPU con Pytorch/XLA per ottenere una formazione ad alte prestazioni ed economiche [2] [9].