このガイドは、CPU上で大規模なモデルを効率的にトレーニングする方法に焦点を当てています。
IPEXはAVX-512以上のCPUに最適化されており、AVX2のみのCPUでも機能的に動作します。そのため、AVX-512以上のIntel CPU世代ではパフォーマンスの向上が期待されますが、AVX2のみのCPU（例：AMD CPUまたは古いIntel CPU）ではIPEXの下でより良いパフォーマンスが得られるかもしれませんが、保証されません。IPEXは、Float32とBFloat16の両方でCPUトレーニングのパフォーマンスを最適化します。以下のセクションでは、BFloat16の使用に重点を置いて説明します。
低精度データ型であるBFloat16は、AVX512命令セットを備えた第3世代Xeon® Scalable Processors（別名Cooper Lake）でネイティブサポートされており、さらに高性能なIntel® Advanced Matrix Extensions（Intel® AMX）命令セットを備えた次世代のIntel® Xeon® Scalable Processorsでもサポートされます。CPUバックエンド用の自動混合精度がPyTorch-1.10以降で有効になっています。同時に、Intel® Extension for PyTorchでのCPU用BFloat16の自動混合精度サポートと、オペレーターのBFloat16最適化のサポートが大幅に向上し、一部がPyTorchのメインブランチにアップストリームされています。ユーザーはIPEX Auto Mixed Precisionを使用することで、より優れたパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを得ることができます。
詳細な情報については、Auto Mixed Precisionを確認してください。
IPEXのリリースはPyTorchに従っており、pipを使用してインストールできます：
| PyTorch Version | IPEX version |
|---|---|
| 1.13 | 1.13.0+cpu |
| 1.12 | 1.12.300+cpu |
| 1.11 | 1.11.200+cpu |
| 1.10 | 1.10.100+cpu |
pip install intel_extension_for_pytorch==<version_name> -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-cpuIPEXのインストール方法について、さらなるアプローチを確認してください。
TrainerでIPEXの自動混合精度を有効にするには、ユーザーはトレーニングコマンド引数に use_ipex、bf16、および no_cuda を追加する必要があります。
Transformersの質問応答のユースケースを例に説明します。
- CPU上でBF16自動混合精度を使用してIPEXでトレーニングを行う場合：
python run_qa.py \ --model_name_or_path google-bert/bert-base-uncased \ --dataset_name squad \ --do_train \ --do_eval \ --per_device_train_batch_size 12 \ --learning_rate 3e-5 \ --num_train_epochs 2 \ --max_seq_length 384 \ --doc_stride 128 \ --output_dir /tmp/debug_squad/ \ --use_ipex \ --bf16 --no_cuda
Blog: Accelerating PyTorch Transformers with Intel Sapphire Rapids