TensorFlow AVX/AVX2 警告: パフォーマンスを向上させるために CPU 命令を活用するにはどうすればよいですか?

お使いの CPU は AVX および AVX2 をサポートしています: TensorFlow が文句を言った場合の対処法

TensorFlow の使用中に次の警告メッセージが表示された可能性があります:

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

警告について

最新の CPU は、AVX (Advanced Vector Extensions) などの拡張機能と呼ばれるパフォーマンスを向上させる命令を提供します。 AVX には、機械学習で一般的な線形代数演算を大幅に高速化する FMA (融合積和演算) 演算が含まれています。この警告は、CPU が AVX をサポートしているが、TensorFlow が AVX を利用するように構成されていないことを示しています。

デフォルトで AVX が使用されないのはなぜですか?

TensorFlow のデフォルトのディストリビューションは幅広い CPU との互換性を確保するために、これらの拡張機能のサポートなしで構築されています。さらに、GPU は通常、機械学習トレーニングにおいて CPU よりも優れたパフォーマンスを発揮するため、デフォルトのビルドは GPU の互換性に重点を置いています。

問題への対処

GPU の場合:

GPU がある場合、TensorFlow は計算負荷の高い操作に対して自動的に GPU を優先するため、CPU の AVX サポートの関連性が低くなります。警告を抑制するには、次のように設定します:

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

GPU なし:

CPU の可能性を最大限に活用するには、AVX、AVX2、 CPU がサポートしている場合は FMA が有効になります。ビルド プロセスは複雑ですが (Bazel ビルド システムが関係する)、警告が表示されなくなり、CPU 上での TensorFlow のパフォーマンスが向上します。

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