Cara Mengoptimumkan Prestasi Pytorch di CentOs

Mengoptimumkan prestasi pytorch di CentOS boleh dicapai dalam pelbagai cara, dan berikut adalah beberapa petua pengoptimuman utama:

Pengoptimuman pemuatan data

• Menggunakan pemuatan data multi-proses : Menggunakan pekerja di DataLoaders membolehkan pemuatan data tak segerak, dengan itu mengurangkan masa menunggu proses latihan utama. Adalah disyorkan untuk menetapkan NUM_WORKERS berdasarkan lokasi penyimpanan beban kerja, CPU, GPU dan data latihan.
• Memori Tetap : Dayakan PIN_MEMORY untuk mempercepat penghantaran data dari tuan rumah ke GPU. Apabila menggunakan GPU, disyorkan untuk menetapkan pin_memory menjadi benar.

Model paralelisme dan paralelisme data

• Menggunakan distributedDataParallel : Untuk latihan multi-GPU, menggunakan distributedDataparallel dan bukannya dataparallel dapat mengurangkan overhead pemindahan data antara GPU. DistributedDataParallel mencipta satu salinan model pada setiap GPU dan hanya membuat sebahagian daripada data yang tersedia untuk GPU itu.

Pengoptimuman ketepatan

• Gunakan ketepatan 16-bit : menggunakan ketepatan 16-bit (seperti obor.float16) semasa latihan dapat mengurangkan penggunaan memori dan mempercepatkan latihan. Sesetengah GPU menyokong Tensorcore, yang boleh berjalan pada ketepatan yang lebih rendah, meningkatkan prestasi.

Petua Pengoptimuman Lain

• Elakkan penghantaran CPU-to-GPU yang tidak perlu : Kurangkan penggunaan panggilan seperti .item (), .cpu () atau .numpy (), kerana panggilan ini akan memindahkan data dari GPU ke CPU, mengurangkan prestasi. Anda boleh menggunakan .detach () untuk memadam graf pengiraan yang dilampirkan pada pembolehubah.
• Bangunan tensor secara langsung pada GPU : Tentukan peranti secara langsung apabila membuat tensor, bukannya membuatnya di CPU dan kemudian memindahkannya ke GPU, yang mengurangkan masa pemindahan.
• Lumpuhkan pengiraan kecerunan yang tidak perlu : Apabila kesimpulan, gunakan dengan obor.no_grad () untuk melumpuhkan pengiraan kecerunan untuk menjimatkan memori video dan meningkatkan kelajuan.

Pemilihan Perpustakaan Paralelisasi

• OpenMP : Untuk keperluan selari mudah, OpenMP adalah pilihan yang mudah untuk bersepadu untuk tugas selari gelung.
• TBB : Untuk senario pengaturcaraan serentak yang lebih kompleks, TBB menyediakan paralelisme peringkat tugas dan pengurusan benang yang lebih halus.

Pemasangan dan konfigurasi

• Pasang Pytorch menggunakan Anaconda : disyorkan untuk menggunakan Anaconda untuk memasang pytorch, kerana ini memastikan bahawa pytorch dikaitkan dengan betul ke perpustakaan MKL, dengan itu mengoptimumkan prestasi matematik.

Melalui kaedah di atas, prestasi pytorch boleh ditingkatkan dengan ketara pada centOS. Bergantung pada senario aplikasi tertentu dan konfigurasi perkakasan, anda boleh memilih strategi pengoptimuman yang sesuai.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengoptimumkan Prestasi Pytorch di CentOs. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!