Como posso otimizar a velocidade de construção para Pytorch e Pytorch/XLA

otimizando a velocidade de construção pytorch

1. Use binários pré-construídos: em vez de construir da fonte, use binários pré-construídos disponíveis no site oficial de Pytorch. Esses binários são otimizados com bibliotecas como MKL e Magma, que são cruciais para o desempenho [5].

2. Otimize o processo de construção: se você precisar construir a partir da fonte, use ferramentas como `ccache` para cache compilados. Isso reduz significativamente os tempos de reconstrução após fazer pequenas alterações no código [7].

3. Compilação paralela: Utilize processadores de vários núcleos, definindo o número de trabalhos de construção para corresponder ao número de núcleos da CPU disponíveis. Isso pode ser feito usando sinalizadores como `-j` com` make` ou opções semelhantes no seu sistema de construção.

otimizando o desempenho pytorch/xla

1. Use a execução preguiçosa: Pytorch/XLA utiliza execução preguiçosa do tensor, que registra operações em um gráfico antes da execução. Isso permite a otimização fundindo várias operações em uma única operação otimizada [4] [6].

2. Dados de pré -carga: use `mpdeviceloader` para pré -carregar dados nos dispositivos XLA, reduzindo a sobrecarga de comunicação entre a CPU do host e o dispositivo [8].

3. Minimize a comunicação de dispositivos de CPU: reduza ou remova as operações que requerem sincronização entre o dispositivo CPU e XLA, como instruções de impressão ou retornos de chamada de registro [8].

4. Use barreiras para otimização: insira barreiras como `xm.mark_step ()` para dividir grandes gráficos de computação em menores, permitindo que o compilador XLA otimize -os com mais eficiência [8].

5. ALAVAGEM NOUG TPUS: Para treinamento em larga escala, utilize TPUs em nuvem com Pytorch/XLA para obter treinamento de alto desempenho e custo-benefício [2] [9].