CPU加速

1.调用一个 JIT 解释器

PyTorch 允许在 TorchScript 模型推理期间使用多个 CPU 线程。下图显示了在典型应用程序中可以找到的不同级别的并行性：

一个或多个推理线程在给定输入上执行模型的前向传递。每个推理线程调用一个 JIT 解释器，该解释器一个接一个地执行模型内联的操作。

2.使用ATen、MKL 和 MKL-DNN来构建

PyTorch 使用内部 ATen 库来实现操作。除此之外，PyTorch 还可以构建支持外部库，例如MKL和MKL-DNN，以加快 CPU 上的计算。

ATen、MKL 和 MKL-DNN 支持操作内并行性，并依赖OpenMP和TBB并行化库来实现它

这有两篇关于MKL-DNN加速使用mkldnn为cpu运行网络加速_绝望的乐园-CSDN博客_mkldnn

多卡或多机加速

torch支持多进程的分布数据的并行运算 DDP torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

内部实现原理可参照Distributed Data Parallel — PyTorch 1.10 documentation

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDPdef example(rank, world_size):# create default process groupdist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)# create local modelmodel = nn.Linear(10, 10).to(rank)# construct DDP modelddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])# define loss function and optimizerloss_fn = nn.MSELoss()optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)# forward passoutputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank))labels = torch.randn(20, 10).to(rank)# backward passloss_fn(outputs, labels).backward()# update parametersoptimizer.step()def main():world_size = 2mp.spawn(example,args=(world_size,),nprocs=world_size,join=True)if __name__=="__main__":main()

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