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如何在 Windows CPU 上使用 TorchInductor

作者: 郑兆琼徐韩

TorchInductor 是一个编译器后端,它将 TorchDynamo 生成的 FX 图转换为高度优化的 C++/Triton 内核。本教程将指导你完成在 Windows CPU 上使用 TorchInductor 的过程。

你将学到什么
  • 如何使用针对 Windows CPU 优化的 PyTorch 编译和执行 Python 函数

  • TorchInductor 使用 C++/Triton 内核进行优化的基础知识。

先决条件
  • PyTorch v2.5 或更高版本

  • Microsoft Visual C++ (MSVC)

  • 适用于 Windows 的 Miniforge

安装所需的软件

首先,让我们安装所需的软件。TorchInductor 优化需要 C++ 编译器。我们将使用 Microsoft Visual C++ (MSVC) 来作为本示例的编译器。

  1. 下载并安装 MSVC.

  2. 在安装过程中,在工作负载表格的桌面和移动部分中选择使用 C++ 进行桌面开发。然后安装软件。

注意

我们建议使用 C++ 编译器 ClangIntel 编译器。请查看 获得更好性能的替代编译器

  1. 下载并安装 Miniforge3-Windows-x86_64.exe.

设置环境

  1. 通过 cmd.exe 打开命令行环境。

  2. 使用以下命令激活 MSVC

    "C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Community/VC/Auxiliary/Build/vcvars64.bat"
    
  3. 使用以下命令激活 conda

    "C:/ProgramData/miniforge3/Scripts/activate.bat"
    
  4. 创建并激活自定义 conda 环境

    conda create -n inductor_cpu_windows python=3.10 -y
    conda activate inductor_cpu_windows
    
  5. 安装 PyTorch 2.5 或更高版本。

在 Windows CPU 上使用 TorchInductor

以下是一个演示如何使用 TorchInductor 的简单示例。

import torch
def foo(x, y):
    a = torch.sin(x)
    b = torch.cos(y)
    return a + b
opt_foo1 = torch.compile(foo)
print(opt_foo1(torch.randn(10, 10), torch.randn(10, 10)))

以下是此代码可能返回的示例输出

tensor([[-3.9074e-02,  1.3994e+00,  1.3894e+00,  3.2630e-01,  8.3060e-01,
        1.1833e+00,  1.4016e+00,  7.1905e-01,  9.0637e-01, -1.3648e+00],
        [ 1.3728e+00,  7.2863e-01,  8.6888e-01, -6.5442e-01,  5.6790e-01,
        5.2025e-01, -1.2647e+00,  1.2684e+00, -1.2483e+00, -7.2845e-01],
        [-6.7747e-01,  1.2028e+00,  1.1431e+00,  2.7196e-02,  5.5304e-01,
        6.1945e-01,  4.6654e-01, -3.7376e-01,  9.3644e-01,  1.3600e+00],
        [-1.0157e-01,  7.7200e-02,  1.0146e+00,  8.8175e-02, -1.4057e+00,
        8.8119e-01,  6.2853e-01,  3.2773e-01,  8.5082e-01,  8.4615e-01],
        [ 1.4140e+00,  1.2130e+00, -2.0762e-01,  3.3914e-01,  4.1122e-01,
        8.6895e-01,  5.8852e-01,  9.3310e-01,  1.4101e+00,  9.8318e-01],
        [ 1.2355e+00,  7.9290e-02,  1.3707e+00,  1.3754e+00,  1.3768e+00,
        9.8970e-01,  1.1171e+00, -5.9944e-01,  1.2553e+00,  1.3394e+00],
        [-1.3428e+00,  1.8400e-01,  1.1756e+00, -3.0654e-01,  9.7973e-01,
        1.4019e+00,  1.1886e+00, -1.9194e-01,  1.3632e+00,  1.1811e+00],
        [-7.1615e-01,  4.6622e-01,  1.2089e+00,  9.2011e-01,  1.0659e+00,
        9.0892e-01,  1.1932e+00,  1.3888e+00,  1.3898e+00,  1.3218e+00],
        [ 1.4139e+00, -1.4000e-01,  9.1192e-01,  3.0175e-01, -9.6432e-01,
        -1.0498e+00,  1.4115e+00, -9.3212e-01, -9.0964e-01,  1.0127e+00],
        [ 5.7244e-04,  1.2799e+00,  1.3595e+00,  1.0907e+00,  3.7191e-01,
        1.4062e+00,  1.3672e+00,  6.8502e-02,  8.5216e-01,  8.6046e-01]])

使用替代编译器以获得更好的性能

为了提高 Windows inductor 上的性能,您可以使用 Intel 编译器或 LLVM 编译器。但是,它们依赖于 Microsoft Visual C++ (MSVC) 的运行时库。因此,您的第一步应该是安装 MSVC。

Intel 编译器

  1. 下载并安装带 Windows 版本的 Intel 编译器

  2. 使用 CXX 环境变量 set CXX=icx-cl 设置 Windows Inductor 编译器。

LLVM 编译器

  1. 下载并安装 LLVM 编译器 并选择 win64 版本。

  2. 使用 CXX 环境变量 set CXX=clang-cl 设置 Windows Inductor 编译器。

结论

在本教程中,我们学习了如何在 Windows CPU 上使用 PyTorch 的 Inductor。此外,我们还讨论了使用 Intel 编译器和 LLVM 编译器进一步提高性能的方法。

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