TorchNeuron'u İnceleme (Bölüm 1): AWS Trainium'da sistem düzeyinde profil oluşturma.
Özgün başlık: Profiling TorchNeuron (Part 1): System-level profiling on AWS Trainium.
Birçok makine öğrenimi uygulayıcısının modellerin nasıl hızlı çalıştırılacağı konusunda bazı sezgileri vardır, ancak daha azı bir modelin neden yavaş çalıştığını nasıl analiz edeceğini bilir. Bu serinin 1. Bölümünde çıkarım performansını sistematik olarak nasıl analiz edeceğinizi ve zamanın nerede harcandığını nasıl belirleyeceğinizi öğreneceksiniz. Bu gönderi sıfırdan başlar ve önceden profil oluşturma deneyiminizin olmadığını varsayar. İzlenecek yol, derin öğrenme eğitimi ve çıkarım iş yükleri için özel olarak tasarlanmış bir yapay zeka çipi olan AWS Trainium'u ve açık kaynaklı yerel PyTorch arka ucu olan TorchNeuron'u kullanır.
TorchNeuron, minimum kod değişikliğiyle istekli yürütme, torch.compile ve standart PyTorch API'leri dahil olmak üzere Trainium'daki standart PyTorch iş akışlarını destekler. Ek olarak TorchNeuron, Trainium donanımı için özel operatörlere ve performans optimizasyonuna olanak sağlamak üzere Neuron Çekirdek Arayüzü (NKI) ile entegre olur.
Many ML practitioners have some intuition about how to make models run fast, but fewer know how to analyze why a model is slow. In Part 1 of this series, you will learn how to systematically analyze inference performance and identify where the time is spent. This post starts from scratch and assumes no prior profiling experience. The walkthrough uses AWS Trainium, a purpose-built AI chip for deep learning training and inference workloads, and TorchNeuron, its open source native PyTorch backend.
TorchNeuron supports standard PyTorch workflows on Trainium, including eager execution, torch.compile , and standard PyTorch APIs, with minimal code changes. Additionally, TorchNeuron integrates with Neuron Kernel Interface (NKI) to enable custom operators and performance optimization for Trainium hardware.
Muchos profesionales del ML tienen cierta intuición sobre cómo hacer que los modelos se ejecuten rápidamente, pero pocos saben cómo analizar por qué un modelo es lento. En la Parte 1 de esta serie, aprenderá cómo analizar sistemáticamente el rendimiento de la inferencia e identificar dónde se gasta el tiempo. Esta publicación comienza desde cero y no asume ninguna experiencia previa en elaboración de perfiles. El tutorial utiliza AWS Trainium, un chip de IA diseñado específicamente para cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento de aprendizaje profundo, y TorchNeuron, su backend nativo de código abierto PyTorch.
TorchNeuron admite flujos de trabajo estándar de PyTorch en Trainium, incluida la ejecución inmediata, torch.compile y las API estándar de PyTorch, con cambios mínimos de código. Además, TorchNeuron se integra con Neuron Kernel Interface (NKI) para permitir operadores personalizados y optimización del rendimiento para el hardware Trainium.
Многие специалисты по машинному обучению имеют некоторое представление о том, как заставить модели работать быстро, но немногие знают, как анализировать, почему модель работает медленно. В первой части этой серии вы узнаете, как систематически анализировать эффективность вывода и определять, на что тратится время. Этот пост начинается с нуля и не предполагает никакого предварительного опыта профилирования. В пошаговом руководстве используется AWS Trainium, специально созданный ИИ-чип для глубокого обучения и рабочих нагрузок вывода, а также TorchNeuron, собственный бэкэнд PyTorch с открытым исходным кодом.
TorchNeuron поддерживает стандартные рабочие процессы PyTorch в Trainium, включая быстрое выполнение, torch.compile и стандартные API-интерфейсы PyTorch, с минимальными изменениями кода. Кроме того, TorchNeuron интегрируется с Neuron Kernel Interface (NKI), что позволяет настраивать операторов и оптимизировать производительность оборудования Trainium.