Hvordan kan jeg optimalisere bygghastigheten for Pytorch og Pytorch/XLA

Optimalisering av Pytorch Build Speed

1. Bruk forhåndsbygde binærfiler: I stedet for å bygge fra kilden, bruk forhåndsbygde binærfiler tilgjengelig fra Pytorchs offisielle nettsted. Disse binærene er optimalisert med biblioteker som MKL og Magma, som er avgjørende for ytelse [5].

2. Optimaliser byggeprosess: Hvis du må bygge fra kilde, bruk verktøy som `ccache` til cache -kompilerte filer. Dette reduserer ombyggingstidene betydelig etter å ha gjort små endringer i koden [7].

3. Parallelliser sammenstilling: Bruk flerkjernete prosessorer ved å stille antall byggejobber for å matche antall tilgjengelige CPU-kjerner. Dette kan gjøres ved hjelp av flagg som `-j` med` make` eller lignende alternativer i byggesystemet ditt.

Optimalisering av Pytorch/XLA -ytelse

1. Bruk lat utførelse: Pytorch/XLA bruker lat tensorutførelse, som registrerer operasjoner i en graf før utførelse. Dette muliggjør optimalisering ved å smelte sammen flere operasjoner til en enkelt optimalisert operasjon [4] [6].

2. Forhåndsinnlastingsdata: Bruk `mpDeviceloader` for å forhåndsleste data på XLA -enheter, redusere kommunikasjonskostnader mellom verts -CPU og enheten [8].

3. Minimer CPU-enhetskommunikasjon: Reduser eller fjern operasjoner som krever synkronisering mellom CPU- og XLA-enheten, for eksempel utskriftsuttalelser eller logging av tilbakeringinger [8].

4. Bruk barrierer for optimalisering: sett inn barrierer som `xm.mark_step ()` For å bryte store beregningsgrafer i mindre, slik at XLA -kompilatoren kan optimalisere dem mer effektivt [8].

5. Utnytt sky-TPUer: For storskala trening, bruk sky-TPUer med Pytorch/XLA for å oppnå høy ytelse og kostnadseffektiv trening [2] [9].