Як я можу оптимізувати швидкість збірки для Pytorch та Pytorch/xla

Оптимізація швидкості збірки Pytorch

1. Використовуйте попередньо вбудовані бінарні файли: замість того, щоб будувати з джерела, використовуйте попередньо вбудовані бінарні файли, доступні на офіційному веб-сайті Pytorch. Ці бінарні файли оптимізовані за допомогою таких бібліотек, як MKL та Magma, які мають вирішальне значення для продуктивності [5].

2. Оптимізуйте процес збірки: Якщо вам потрібно створити з джерела, використовуйте такі інструменти, як `ccache` для кешу складених файлів. Це значно скорочує час відновлення після внесення невеликих змін у коді [7].

3. Паралелізована компіляція: Використовуйте багатоядерні процесори, встановивши кількість завдань збірки, щоб відповідати кількості доступних ядер процесора. Це можна зробити за допомогою таких прапорів, як `-j` з` make` або подібними варіантами у вашій системі збірки.

Оптимізація продуктивності Pytorch/XLA

1. Використовуйте ліниву виконання: Pytorch/XLA використовує ліниву виконання тензора, яка записує операції на графіку перед виконанням. Це дозволяє оптимізувати шляхом сплавлення декількох операцій в єдину оптимізовану операцію [4] [6].

2. Попередні дані: Використовуйте `mpdeviceloader` для попереднього завантаження даних на пристрої XLA, зменшуючи накладні витрати між хостовим процесором та пристроєм [8].

3. Мінімізуйте зв'язок із процесором: зменшити або видаляти операції, які потребують синхронізації між пристроєм процесора та XLA, такими як оператори друку або реєстрація зворотних дзвінків [8].

4. Використовуйте бар'єри для оптимізації: вставте бар'єри, такі як `xm.mark_step ()`, щоб розбити великі графіки обчислень на менші, що дозволяє компілятору XLA оптимізувати їх ефективніше [8].

5. Важити хмарні TPU: для масштабних тренувань використовуйте хмарні ТПУ з Pytorch/XLA для досягнення високоефективних та економічно ефективних тренувань [2] [9].