Centos에서 Pytorch의 성능을 최적화하는 방법

Centos에서 Pytorch 성능을 최적화하는 다양한 방법으로 달성 할 수 있으며 다음은 다음과 같은 주요 최적화 팁입니다.

데이터로드 최적화

• 다중 프로세스 데이터로드 사용 : 데이터 로더에서 작업자를 사용하면 비동기 데이터로드가 가능하여 주요 교육 프로세스의 대기 시간이 줄어 듭니다. 워크로드, CPU, GPU 및 교육 데이터의 저장 위치에 따라 NUM_Workers를 설정하는 것이 좋습니다.
• 고정 메모리 : PIN_MEMORY를 활성화하여 호스트에서 GPU로 데이터 전송 속도를 높이십시오. GPU를 사용하는 경우 PIN_Memory를 true로 설정하는 것이 좋습니다.

모델 병렬 처리 및 데이터 평행주의

• DistributedDataparAllel 사용 : 다중 GPU 교육의 경우 DataParAllel 대신 DistributedDataparAllel을 사용하면 GPU 간의 데이터 전송 오버 헤드를 줄일 수 있습니다. DistributedDataparAllel은 각 GPU에 모델의 사본을 생성하고 해당 GPU에서 데이터의 일부만 사용할 수 있습니다.

정밀 최적화

• 16 비트 정밀도 사용 : 훈련 중에 16 비트 정밀도 (예 : Torch.Float16)를 사용하면 메모리 사용량을 줄이고 훈련 속도를 높일 수 있습니다. 일부 GPU는 더 낮은 정확도로 실행하여 성능을 향상시킬 수있는 Tensorcore를 지원합니다.

다른 최적화 팁

• 불필요한 CPU-to-GPU 전송을 피하십시오 : .item (), .cpu () 또는 .numpy ()와 같은 통화 사용을 최소화하십시오. 이러한 통화는 GPU에서 CPU로 데이터를 전송하여 성능을 줄입니다. .detach ()를 사용하여 변수에 첨부 된 계산 그래프를 삭제할 수 있습니다.
• GPU의 텐서 구축 : 텐서를 작성할 때 장치를 직접 지정하고 CPU에서 작성한 다음 GPU로 전송하여 전송 시간이 줄어 듭니다.
• 불필요한 그라디언트 계산 비활성화 : 추론 할 때 Torch.no_grad ()와 함께 사용하여 구배 계산을 비활성화하여 비디오 메모리를 절약하고 속도를 향상시킵니다.

병렬화 라이브러리 선택

• OpenMP : 간단한 병렬 요구 사항의 경우 OpenMP는 루프 병렬 작업을위한 통합하기 쉬운 옵션입니다.
• TBB :보다 복잡한 동시 프로그래밍 시나리오의 경우 TBB는 작업 수준 병렬 처리 및 더 좋은 스레드 관리를 제공합니다.

설치 및 구성

• Anaconda를 사용하여 Pytorch 설치 : Anaconda를 사용하여 Pytorch를 설치하는 것이 좋습니다. Pytorch가 MKL 라이브러리에 올바르게 연결되어 수학적 성능을 최적화 할 수 있기 때문입니다.

상기 방법을 통해, Pytorch의 성능은 Centos에서 크게 향상 될 수 있습니다. 특정 응용 프로그램 시나리오 및 하드웨어 구성에 따라 적절한 최적화 전략을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 Centos에서 Pytorch의 성능을 최적화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!