Ako môžem optimalizovať rýchlosť zostavenia pre Pytorch a Pytorch/XLA

Optimalizácia rýchlosti zostavenia Pytorch

1. Používajte vopred postavené binárne súbory: Namiesto budovania zo zdroja používajte vopred postavené binárne súbory dostupné na oficiálnej webovej stránke Pytorch. Tieto binárne súbory sú optimalizované s knižnicami ako MKL a Magma, ktoré sú rozhodujúce pre výkon [5].

2. Optimalizácia procesu zostavenia: Ak musíte zostaviť zo zdroja, použite nástroje ako `ccache` na kompilované súbory kompilované vyrovnávanie. To výrazne znižuje čas prestavby po vykonaní malých zmien v kóde [7].

3. Paralelizujte kompiláciu: Využívajte viacjadrové procesory nastavením počtu úloh zostavenia tak, aby zodpovedali počtu dostupných jadier CPU. To sa dá urobiť pomocou príznakov ako `-j` s` make` alebo podobnými možnosťami vo vašom systéme zostavenia.

Optimalizácia výkonu Pytorch/XLA

1. Používajte lenivé vykonávanie: Pytorch/XLA využíva lenivé vykonávanie Tensor, ktoré zaznamenáva operácie v grafe pred vykonaním. To umožňuje optimalizáciu spojením viacerých operácií do jednej optimalizovanej operácie [4] [6].

2. Predbežné údaje: Použite `MPDEVICELOADER` na predpätie údajov na zariadeniach XLA, čím sa znižuje režijné náklady na komunikáciu medzi hostiteľským procesorom a zariadením [8].

3. Minimalizujte komunikáciu s obdržaním CPU: Znížte alebo odstráňte operácie, ktoré vyžadujú synchronizáciu medzi zariadením CPU a XLA, ako sú príkazy tlače alebo spätné volania protokolovania [8].

4. Na optimalizáciu používajte bariéry: Vložte bariéry ako `xm.mark_step ()` na rozdelenie veľkých výpočtových grafov na menšie, čo umožňuje kompilátoru XLA ich efektívnejšie optimalizovať [8].

5. Pákový cloudový cloud TPU: Na rozsiahly tréning využívajte TPU Cloud s Pytorch/XLA na dosiahnutie vysokovýkonného a nákladovo efektívneho tréningu [2] [9].