Kako lahko optimiziram hitrost izdelave za Pytorch in Pytorch/XLA

Optimizacija hitrosti izdelave pytorcha

1. Uporabite vnaprej vgrajene binarne datoteke: Namesto da bi gradili iz vira, uporabite vnaprej vgrajene binarne binarne datoteke, ki so na voljo na uradni spletni strani Pytorcha. Te binarne datoteke so optimizirane s knjižnicami, kot sta MKL in Magma, ki sta ključnega pomena za uspešnost [5].

2. Optimizirajte postopek izdelave: Če morate graditi iz vira, uporabite orodja, kot je `ccache` za predpomnilne datoteke. To znatno zmanjša čas obnove po majhnih spremembah kode [7].

3. Vranilna kompilacija: Uporabite večjedrne procesorje tako, da nastavite število delovnih mest, da ustrezajo številu razpoložljivih jeder CPU. To lahko storite z uporabo zastav, kot so `-j` z` Make` ali podobnimi možnostmi v sistemu za gradnjo.

Optimizacija zmogljivosti Pytorch/XLA

1. Uporabite leno izvedbo: Pytorch/XLA uporablja leno tenzor, ki zabeleži operacije v grafu pred izvedbo. To omogoča optimizacijo z zlitjem več operacij v eno samo optimizirano operacijo [4] [6].

2. Podatki o prednastavitvi: Uporabite `mpdeviceloader` za predhodno nalaganje podatkov na naprave XLA, kar zmanjša komunikacijo med gostiteljskim procesorjem in napravo [8].

3. Zmanjšajte komunikacijo na področju naprave CPU-ja: Zmanjšajte ali odstranite operacije, ki zahtevajo sinhronizacijo med CPU in XLA napravo, na primer tiskane izjave ali povratne klice [8].

4. Uporabite ovire za optimizacijo: vstavite ovire, kot je `xm.mark_step ()`, da razbijete velike izračunane grafe v manjše, kar omogoča prevajalniku XLA, da jih učinkoviteje optimizira [8].

5. Vzpon v oblaku TPUS: Za obsežno usposabljanje uporabite Cloud TPU s Pytorchom/XLA, da dosežete visoko zmogljivo in stroškovno učinkovito usposabljanje [2] [9].