La prise en charge AVX et AVX2 de mon processeur est-elle importante pour les performances de TensorFlow ?

Votre processeur prend en charge AVX et AVX2 : qu'est-ce que cela signifie ?

Vous avez récemment installé TensorFlow et avez rencontré un avertissement indiquant que votre processeur prend en charge AVX et AVX2, mais le binaire TensorFlow n'est pas compilé pour les utiliser. Ce problème, couramment rencontré sur les systèmes Windows, peut entraîner des gains de performances manqués.

Comprendre AVX et AVX2

AVX et AVX2 sont des instructions CPU qui améliorent considérablement les mathématiques. calculs, en particulier dans les opérations matricielles comme les produits scalaires et les multiplications matricielles. Étant donné que de nombreux algorithmes de machine learning s'appuient fortement sur ces opérations, l'utilisation de ces instructions peut accélérer considérablement les processus de formation.

Builds TensorFlow par défaut

Les distributions TensorFlow par défaut sont généralement compilé sans ces extensions de processeur pour garantir la compatibilité avec une large gamme de processeurs. Toutefois, si vous disposez d'un processeur prenant en charge AVX et AVX2, vous pouvez profiter de leurs avantages en termes de performances en créant TensorFlow à partir de la source.

Ignorer l'avertissement

Si vous disposez d'un GPU, vous pouvez ignorer l'avertissement car la plupart des opérations seront de toute façon effectuées sur le GPU le plus rapide. Pour supprimer l'avertissement, définissez la variable d'environnement TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL sur 2.

Création de TensorFlow avec prise en charge AVX et AVX2

Pour utiliser pleinement les capacités de votre processeur, créez TensorFlow à partir de la source avec les indicateurs appropriés activés. Cela implique l'utilisation du système de construction bazel, qui, bien que plus complexe que les installations pip, offre un meilleur contrôle sur les paramètres d'optimisation. En compilant TensorFlow avec la prise en charge d'AVX, AVX2 et FMA, vous pouvez libérer tout le potentiel de votre processeur pour les tâches d'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!