Bagaimana saya bisa mengoptimalkan kecepatan build untuk pytorch dan pytorch/xla

Mengoptimalkan kecepatan build pytorch

1. Gunakan biner pra-built: alih-alih membangun dari sumber, gunakan biner pra-built yang tersedia dari situs web resmi Pytorch. Binari ini dioptimalkan dengan perpustakaan seperti MKL dan Magma, yang sangat penting untuk kinerja [5].

2. Optimalkan proses pembuatan: Jika Anda harus membangun dari sumber, gunakan alat seperti `ccache` untuk cache file yang dikompilasi. Ini secara signifikan mengurangi waktu pembangunan kembali setelah membuat perubahan kecil pada kode [7].

3. Paralelisasi Kompilasi: Memanfaatkan prosesor multi-core dengan menetapkan jumlah pekerjaan build agar sesuai dengan jumlah core CPU yang tersedia. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan bendera seperti `-j` dengan` make` atau opsi serupa di sistem build Anda.

Mengoptimalkan Kinerja Pytorch/XLA

1. Gunakan Eksekusi Malas: Pytorch/XLA menggunakan Eksekusi Tensor Lazy, yang mencatat operasi dalam grafik sebelum dieksekusi. Hal ini memungkinkan untuk optimasi dengan menggabungkan beberapa operasi ke dalam satu operasi yang dioptimalkan [4] [6].

2. Data preload: Gunakan `mpdeviceloader` untuk preload data ke perangkat XLA, mengurangi overhead komunikasi antara CPU host dan perangkat [8].

3. Minimalkan komunikasi perangkat CPU: Kurangi atau hapus operasi yang memerlukan sinkronisasi antara perangkat CPU dan XLA, seperti pernyataan cetak atau panggilan balik logging [8].

4. Gunakan hambatan untuk optimasi: Masukkan hambatan seperti `xm.mark_step ()` untuk memecahkan grafik komputasi besar menjadi yang lebih kecil, memungkinkan kompiler XLA untuk mengoptimalkannya secara lebih efektif [8].

5. Leverage Cloud TPU: Untuk pelatihan skala besar, gunakan TPU cloud dengan Pytorch/XLA untuk mencapai pelatihan berkinerja tinggi dan hemat biaya [2] [9].