Comment optimiser les performances de Pytorch sur Centos

L'optimisation des performances de Pytorch sur CentOS peut être réalisée de diverses manières, et voici quelques conseils d'optimisation clés:

Optimisation de chargement de données

• L'utilisation du chargement de données multiprogé : l'utilisation des travailleurs dans des dataloaders permet le chargement de données asynchrones, réduisant ainsi le temps d'attente du processus de formation principal. Il est recommandé de définir Num_workers en fonction de l'emplacement de stockage de la charge de travail, du processeur, du GPU et des données de formation.
• Mémoire fixe : activez Pin_memory pour accélérer la transmission de données de l'hôte vers le GPU. Lorsque vous utilisez GPU, il est recommandé de définir Pin_memory sur true.

Parallélisme du modèle et parallélisme des données

• Utilisation de DistributedDataparallel : pour la formation multi-GPU, l'utilisation de DistributedDataparallel au lieu de Dataparallel peut réduire la surcharge de transfert de données entre les GPU. DistributedDataparallel crée une copie du modèle sur chaque GPU et ne fait qu'une partie des données à la disposition de ce GPU.

Optimisation de précision

• Utilisez une précision 16 bits : l'utilisation de la précision 16 bits (comme Torch.Float16) pendant l'entraînement peut réduire l'utilisation de la mémoire et accélérer l'entraînement. Certains GPU prennent en charge Tensorcore, qui peuvent fonctionner à moindre précision, améliorant davantage les performances.

Autres conseils d'optimisation

• Évitez la transmission inutile du CPU-GPU : minimisez l'utilisation d'appels tels que .Item (), .cpu () ou .numpy (), car ces appels transféreront les données du GPU vers le CPU, réduisant les performances. Vous pouvez utiliser .detach () pour supprimer le graphique de calcul attaché à la variable.
• Construire des tenseurs directement sur le GPU : spécifiez l'appareil directement lors de la création de tenseurs, au lieu de les créer sur le CPU, puis de les transférer au GPU, ce qui réduit le temps de transfert.
• Désactiver le calcul du gradient inutile : lorsque l'inférence, utilisez avec torch.no_grad () pour désactiver le calcul du gradient pour enregistrer la mémoire vidéo et améliorer la vitesse.

Sélection de la bibliothèque de parallélisation

• OpenMP : Pour les exigences parallèles simples, OpenMP est une option facile à intégrer pour les tâches parallèles de boucle.
• TBB : Pour les scénarios de programmation simultanés plus complexes, TBB fournit un parallélisme au niveau de la tâche et une gestion de threads à grain plus fin.

Installation et configuration

• Installez Pytorch à l'aide d'Anaconda : il est recommandé d'utiliser Anaconda pour installer Pytorch, car cela garantit que Pytorch est correctement lié à la bibliothèque MKL, optimisant ainsi les performances mathématiques.

Grâce à la méthode ci-dessus, les performances de Pytorch peuvent être considérablement améliorées sur CentOS. Selon le scénario d'application spécifique et la configuration matérielle, vous pouvez choisir la stratégie d'optimisation appropriée.

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