Cum pot optimiza viteza de construire pentru Pytorch și Pytorch/XLA

Optimizarea vitezei de construire a Pytorch

1. Utilizați binare pre-construite: în loc să construiți din sursă, utilizați binare pre-construite disponibile de pe site-ul oficial al Pytorch. Aceste binare sunt optimizate cu biblioteci precum MKL și Magma, care sunt cruciale pentru performanță [5].

2. Optimizați procesul de construire: Dacă trebuie să construiți din sursă, utilizați instrumente precum `ccache` pentru a fi în cache fișiere compilate. Acest lucru reduce semnificativ perioadele de reconstrucție după ce a făcut mici modificări la cod [7].

3. Compilarea paralelizată: utilizați procesoare multi-core prin setarea numărului de lucrări de construire pentru a se potrivi cu numărul de nuclee CPU disponibile. Acest lucru se poate face folosind steaguri precum `-j` cu` make` sau opțiuni similare în sistemul dvs. de construire.

Optimizarea performanței Pytorch/XLA

1. Utilizați execuția leneșă: Pytorch/XLA utilizează execuția tensiunii leneșe, care înregistrează operațiunile într -un grafic înainte de execuție. Aceasta permite optimizarea prin contopirea mai multor operații într -o singură operație optimizată [4] [6].

2. Date de preîncărcare: Utilizați `MPDeviceLoader` pentru a preîncărca datele pe dispozitivele XLA, reducând comunicarea cheltuielile între CPU gazdă și dispozitiv [8].

3. Minimizați comunicarea cu dispozitiv de procesor: reduceți sau eliminați operațiunile care necesită sincronizare între dispozitivul CPU și XLA, cum ar fi declarații de imprimare sau apeluri de înregistrare [8].

4. Utilizați bariere pentru optimizare: introduceți bariere precum `xm.mark_step ()` pentru a rupe grafice mari de calcul în cele mai mici, permițând compilatorului XLA să le optimizeze mai eficient [8].

5. Leverage Cloud TPUS: Pentru antrenamente la scară largă, utilizați TPU cloud cu Pytorch/XLA pentru a obține un antrenament de înaltă performanță și rentabil [2] [9].