Addestramento efficiente su CPU

Questa guida si concentra su come addestrare in maniera efficiente grandi modelli su CPU.

Mixed precision con IPEX

IPEX è ottimizzato per CPU con AVX-512 o superiore, e funziona per le CPU con solo AVX2. Pertanto, si prevede che le prestazioni saranno più vantaggiose per le CPU Intel con AVX-512 o superiori, mentre le CPU con solo AVX2 (ad esempio, le CPU AMD o le CPU Intel più vecchie) potrebbero ottenere prestazioni migliori con IPEX, ma non sono garantite. IPEX offre ottimizzazioni delle prestazioni per l’addestramento della CPU sia con Float32 che con BFloat16. L’uso di BFloat16 è l’argomento principale delle seguenti sezioni.

Il tipo di dati a bassa precisione BFloat16 è stato supportato in modo nativo su 3rd Generation Xeon® Scalable Processors (aka Cooper Lake) con AVX512 e sarà supportata dalla prossima generazione di Intel® Xeon® Scalable Processors con Intel® Advanced Matrix Extensions (Intel® AMX) instruction set con prestazioni ulteriormente migliorate. L’Auto Mixed Precision per il backende della CPU è stato abilitato da PyTorch-1.10. allo stesso tempo, il supporto di Auto Mixed Precision con BFloat16 per CPU e l’ottimizzazione degli operatori BFloat16 è stata abilitata in modo massiccio in Intel® Extension per PyTorch, and parzialmente aggiornato al branch master di PyTorch. Gli utenti possono ottenere prestazioni migliori ed users experience con IPEX Auto Mixed Precision..

Vedi informazioni più dettagliate su Auto Mixed Precision.

Installazione di IPEX:

Il rilascio di IPEX segue quello di PyTorch, da installare via pip:

pip install intel_extension_for_pytorch==<version_name> -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-cpu

Vedi altri approcci per IPEX installation.

Esempi pratici

Blog: Accelerating PyTorch Transformers with Intel Sapphire Rapids