So optimieren Sie die Leistung von Pytorch auf CentOS

Die Optimierung der Pytorch -Leistung auf CentOS kann auf verschiedene Weise erreicht werden. Hier finden Sie einige wichtige Optimierungs -Tipps:

Datenbelastungsoptimierung

• Verwenden von Multi-Process-Datenladen : Die Verwendung von Arbeitnehmern in Dataloader ermöglicht das Laden von Asynchrondaten, wodurch die Wartezeit des Haupttrainingsverfahrens verkürzt wird. Es wird empfohlen, num_worker basierend auf dem Speicherort der Workload-, CPU-, GPU- und Trainingsdaten festzulegen.
• Behobener Speicher : Aktivieren Sie Pin_Memory, um die Datenübertragung vom Host auf die GPU zu beschleunigen. Bei der Verwendung von GPU wird empfohlen, Pin_Memory auf True zu setzen.

Modellparallelität und Datenparallelität

• Verwenden von DistributedDataparallel : Für das Multi-GPU-Training kann die Verwendung von DistributedDataparallel anstelle von Dataparallel den Datenübertragungsaufwand zwischen GPUs verringern. DistributedDataparallel erstellt eine Kopie des Modells für jede GPU und stellt nur einen Teil der Daten zur Verfügung, die dieser GPU verfügbar sind.

Präzisionsoptimierung

• Verwenden Sie 16-Bit-Genauigkeit : Mit 16-Bit-Präzision (wie Torch.Float16) können Sie während des Trainings die Speicherverwendung reduzieren und das Training beschleunigen. Einige GPUs unterstützen TensorCore, die mit geringerer Genauigkeit ausgeführt werden können, wodurch die Leistung weiter verbessert wird.

Andere Optimierungs -Tipps

• Vermeiden Sie unnötige CPU-zu-GPU-Übertragung : Minimieren Sie die Verwendung von Aufrufen wie .Item (), .cpu () oder .numph (), da diese Anrufe Daten von der GPU in die CPU übertragen und die Leistung verringern. Sie können .Detach () verwenden, um den an die Variablen angeschlossenen Berechnungsdiagramm zu löschen.
• Erstellen von Tensoren direkt an der GPU : Geben Sie das Gerät direkt beim Erstellen von Tensoren an, anstatt sie auf der CPU zu erstellen und sie dann an die GPU zu übertragen, was die Übertragungszeit verkürzt.
• Deaktivieren Sie unnötige Gradientenberechnung : Wenn Inferenz mit Torch.no_grad () verwendet werden, um die Gradientenberechnung zu deaktivieren, um den Videospeicher zu sparen und die Geschwindigkeit zu verbessern.

Auswahl der Parallelisierungsbibliothek

• OpenMP : Für einfache parallele Anforderungen ist OpenMP eine einfach zu integrierte Option für Parallelaufgaben für Schleifen.
• TBB : Für komplexere gleichzeitige Programmierszenarien bietet TBB die Parallelität auf Aufgabenebene und eine feiner-körnigere Thread-Management.

Installation und Konfiguration

• Installieren Sie PyTorch mit Anaconda : Es wird empfohlen, Anaconda zu verwenden, um Pytorch zu installieren, da dies sicherstellt, dass Pytorch korrekt mit der MKL -Bibliothek verknüpft ist, wodurch die mathematische Leistung optimiert wird.

Durch die obige Methode kann die Leistung von Pytorch bei CentOS erheblich verbessert werden. Abhängig vom spezifischen Anwendungsszenario und der Hardwarekonfiguration können Sie die entsprechende Optimierungsstrategie auswählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo optimieren Sie die Leistung von Pytorch auf CentOS. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!