¿Cómo puedo optimizar la velocidad de compilación para Pytorch y Pytorch/XLA?

Optimización de la velocidad de construcción de Pytorch

1. Use binarios preconstruidos: en lugar de construir desde la fuente, use binarios preconstruidos disponibles en el sitio web oficial de Pytorch. Estos binarios están optimizados con bibliotecas como MKL y Magma, que son cruciales para el rendimiento [5].

2. Optimizar el proceso de compilación: si debe construir desde la fuente, use herramientas como `ccache` para almacenar en caché los archivos compilados. Esto reduce significativamente los tiempos de reconstrucción después de hacer pequeños cambios en el código [7].

3. Paralelice la compilación: utilice procesadores de múltiples núcleos estableciendo el número de trabajos de compilación para que coincida con el número de núcleos de CPU disponibles. Esto se puede hacer usando banderas como `-j` con` make` o opciones similares en su sistema de compilación.

Optimización del rendimiento de Pytorch/XLA

1. Use la ejecución perezosa: Pytorch/XLA utiliza la ejecución de tensor perezoso, que registra las operaciones en un gráfico antes de la ejecución. Esto permite la optimización fusionando múltiples operaciones en una sola operación optimizada [4] [6].

2. Datos de precarga: use `mpdeviceloader` para precargar los datos en dispositivos XLA, reduciendo la sobrecarga de comunicación entre la CPU del host y el dispositivo [8].

3. Minimice la comunicación del dispositivo de CPU: reduzca o elimine las operaciones que requieren sincronización entre la CPU y el dispositivo XLA, como las declaraciones de impresión o las devoluciones de llamada de registro [8].

4. Use barreras para la optimización: inserte barreras como `xm.mark_step ()` para dividir grandes gráficos de cálculo en los más pequeños, lo que permite que el compilador XLA los optimice de manera más efectiva [8].

5. Aproveche las TPU de la nube: para el entrenamiento a gran escala, utilice las TPU de la nube con Pytorch/XLA para lograr un entrenamiento de alto rendimiento y rentable [2] [9].