Как я могу оптимизировать скорость сборки для Pytorch и Pytorch/xla

оптимизация скорости сборки Pytorch

1. Используйте предварительно построенные двоичные файлы: Вместо того, чтобы построить из источника, используйте предварительно построенные двоичные файлы, доступные на официальном веб-сайте Pytorch. Эти двоичные файлы оптимизированы с такими библиотеками, как MKL и Magma, которые имеют решающее значение для производительности [5].

2. Оптимизируйте процесс сборки: если вы должны создать из источника, используйте такие инструменты, как `ccache`, для скомпилированных файлов кэша. Это значительно сокращает время восстановления после внесения небольших изменений в код [7].

3. Параллелизуйте компиляцию: используйте многоядерные процессоры, установив количество заданий сборки, чтобы соответствовать количеству доступных ядер ЦП. Это может быть сделано с помощью флагов, таких как `-J` с` make` или аналогичными параметрами в вашей системе сборки.

оптимизация производительности Pytorch/XLA

1. Используйте ленивое исполнение: Pytorch/XLA использует ленивое выполнение тензора, которое записывает операции на графике перед выполнением. Это позволяет оптимизировать, объединяя несколько операций в единую оптимизированную операцию [4] [6].

2. Данные предварительной нагрузки: используйте `mpdeviceLoader`, чтобы предварительно загружать данные на устройствах XLA, уменьшая накладные расходы на общение между процессором хоста и устройством [8].

3. Минимизируйте связь с процессорами: уменьшить или удалить операции, которые требуют синхронизации между устройством CPU и XLA, такими как операторы печати или вызовы журнала [8].

4. Используйте барьеры для оптимизации: вставьте барьеры, такие как `xm.mark_step ()`, чтобы разбить большие графики вычислений на более мелкие, что позволяет компилятору XLA оптимизировать их более эффективно [8].

5. Используйте облачные ТПУ: для крупномасштабного обучения используйте облачные TPU с Pytorch/XLA для достижения высокоэффективного и экономически эффективного обучения [2] [9].