Warum zeigt TensorFlow eine CPU-Unterstützungswarnung „AVX AVX2' an und wie kann ich das Problem beheben?

TensorFlow-CPU-Unterstützungswarnung: „AVX AVX2“

TensorFlow ist eine leistungsstarke Bibliothek für maschinelles Lernen, die für ihre leistungsstarken Rechenfunktionen bekannt ist. Wenn es um die CPU-Unterstützung geht, insbesondere bei Erweiterungen, die die Leistung steigern, ist es daher wichtig, auf dem Laufenden zu bleiben. Dieser Artikel befasst sich mit einer bestimmten Warnmeldung, die bei der Verwendung von TensorFlow unter Windows auftritt: „Ihre CPU unterstützt Anweisungen, für deren Verwendung diese TensorFlow-Binärdatei nicht kompiliert wurde: AVX AVX2.“

Warnungserklärung

Moderne CPUs sind mit Low-Level-Anweisungen ausgestattet, die als Erweiterungen bekannt sind, einschließlich AVX und AVX2, die lineare Algebra-Berechnungen erheblich beschleunigen. Die Warnmeldung weist darauf hin, dass die verwendete TensorFlow-Binärdatei nicht für die Verwendung dieser Erweiterungen konfiguriert wurde, obwohl Ihre CPU sie unterstützt.

Gründe für die Nichtnutzung

Die Standard-TensorFlow-Builds werden über die Pip-Installation verteilt sind so konzipiert, dass sie mit einer Vielzahl von CPUs kompatibel sind. Durch den Verzicht auf CPU-spezifische Optimierungen wie AVX und AVX2 gewährleistet TensorFlow seine Zugänglichkeit auf unterschiedlicher Hardware. Darüber hinaus liegt der Schwerpunkt bei rechenintensiven Aufgaben des maschinellen Lernens vor allem auf GPUs, deren Leistung CPUs übertrifft.

Behebung der Warnung

Abhängig von Ihrem Setup und Ihren Anforderungen gibt es zwei Hauptansätze zur Lösung diese Warnung:

• Für Systeme mit GPUs: Wenn Ihr System über eine GPU verfügt, können Sie die Warnung getrost ignorieren. TensorFlow überträgt ressourcenintensive Vorgänge automatisch auf die GPU, sodass die fehlende AVX/AVX2-Unterstützung auf der CPU weniger schwerwiegend ist.
• Nur ​​für Systeme mit CPUs: Wenn Ihr System über keine GPU verfügt , wird das Kompilieren von TensorFlow aus dem Quellcode mit aktivierten AVX-, AVX2- und FMA-Optimierungen dringend empfohlen. Dieser Prozess erfordert Kenntnisse im Umgang mit dem Bazel-Build-System und den in der verlinkten GitHub-Ausgabe beschriebenen Änderungen. Sobald der optimierte TensorFlow-Build installiert ist, sollten die Leistungsvorteile offensichtlich sein und die Warnmeldung verschwinden.

Fazit

Das Vorhandensein der Warnung „AVX AVX2“ in TensorFlow weist auf das Potenzial für eine verbesserte Leistung durch die Nutzung CPU-spezifischer Befehlssätze hin. Während die Wahl der Auflösung von der Verfügbarkeit einer GPU abhängt, ist es für eine optimierte Leistung des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung, die Bedeutung von CPU-Erweiterungen für die Verbesserung der Verarbeitungsfunktionen von TensorFlow zu verstehen.

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