Hur kan jag optimera bygghastigheten för Pytorch och Pytorch/XLA

Optimering av pytorch -bygghastighet

1. Använd förbyggda binärer: I stället för att bygga från källan, använd förbyggda binärer tillgängliga från Pytorchs officiella webbplats. Dessa binärer är optimerade med bibliotek som MKL och Magma, som är avgörande för prestanda [5].

2. Optimera byggprocessen: Om du måste bygga från källan använder du verktyg som `ccache 'till cache -sammanställda filer. Detta minskar avsevärt ombyggnadstider efter att ha gjort små ändringar i koden [7].

3. Parallellisera sammanställning: Använd flera kärnprocessorer genom att ställa in antalet byggjobb för att matcha antalet tillgängliga CPU-kärnor. Detta kan göras med flaggor som `-j` med` make` eller liknande alternativ i ditt byggsystem.

Optimering av Pytorch/XLA -prestanda

1. Använd lat exekvering: Pytorch/XLA använder lat tensorutförande, som registrerar operationer i en graf innan körningen. Detta möjliggör optimering genom att smälta flera operationer till en enda optimerad operation [4] [6].

2. PROLOAD -DATA: Använd `MPDEVICELOADER` för att förpacka data på XLA -enheter, vilket minskar kommunikationsomfattningen mellan värd CPU och enheten [8].

3. Minimera CPU-enhetskommunikation: Minska eller ta bort operationer som kräver synkronisering mellan CPU- och XLA-enheten, såsom utskrifter eller loggning av återuppringningar [8].

4. Använd barriärer för optimering: Infoga barriärer som `xm.mark_step ()` för att dela stora beräkningsgrafer i mindre, vilket gör att XLA -kompilatorn kan optimera dem mer effektivt [8].

5. Uttagmoln TPU: För storskalig träning, använd moln TPU med Pytorch/XLA för att uppnå högpresterande och kostnadseffektiv träning [2] [9].