pytorchとpytorch/xlaのビルド速度を最適化するにはどうすればよいですか

Pytorchビルド速度を最適化します

1.事前に構築されたバイナリを使用する：ソースから構築する代わりに、Pytorchの公式Webサイトから入手可能な事前に構築されたバイナリを使用してください。これらのバイナリは、MKLやMagmaなどのライブラリで最適化されており、パフォーマンスに不可欠です[5]。

2。ビルドプロセスを最適化する：ソースからビルドする必要がある場合は、「ccache」などのツールを使用してコンパイルされたファイルをキャッシュします。これにより、コードにわずかな変更を加えた後、再構築時間が大幅に短縮されます[7]。

3。パラレイズの編集：ビルドジョブの数を設定して、利用可能なCPUコアの数に合わせてマルチコアプロセッサを使用します。これは、ビルドシステムに「Make」または同様のオプションを備えた「-J」などのフラグを使用して実行できます。

Pytorch/XLAパフォーマンスの最適化

1.レイジー実行の使用：Pytorch/XLAは、実行前にグラフに操作を記録するLazy Tensor実行を使用します。これにより、複数の操作を単一の最適化された操作に融合させることにより、最適化が可能になります[4] [6]。

2.プリロードデータ：「mpdeviceloader」を使用してXLAデバイスにデータをプリロードし、ホストCPUとデバイス間の通信オーバーヘッドを削減します[8]。

3. CPU-Device通信の最小化：印刷ステートメントやロギングコールバックなど、CPUとXLAデバイス間の同期を必要とする操作を削減または削除します[8]。

4。最適化に障壁を使用します： `xm.mark_step()`のような障壁を挿入して、大きな計算グラフを小さなものに分割し、XLAコンパイラがより効果的に最適化できるようにします[8]。

5.クラウドTPUを活用する：大規模なトレーニングには、Pytorch/XLAでクラウドTPUを利用して、高性能で費用対効果の高いトレーニングを実現します[2] [9]。