Efficient Training on Multiple CPUs

1つのCPUでのトレーニングが遅すぎる場合、複数のCPUを使用できます。このガイドは、PyTorchベースのDDPを使用した分散CPUトレーニングに焦点を当てています。

Intel® oneCCL Bindings for PyTorch

Intel® oneCCL（集合通信ライブラリ）は、allreduce、allgather、alltoallなどの収集通信を実装した効率的な分散ディープラーニングトレーニング用のライブラリです。oneCCLの詳細については、oneCCLドキュメントとoneCCL仕様を参照してください。

モジュールoneccl_bindings_for_pytorch（バージョン1.12以前はtorch_ccl）は、PyTorch C10D ProcessGroup APIを実装し、外部のProcessGroupとして動的にロードでき、現在はLinuxプラットフォームでのみ動作します。

torch-cclの詳細情報を確認してください。

Intel® oneCCL Bindings for PyTorch installation:

Wheelファイルは、以下のPythonバージョン用に利用可能です:

pip install oneccl_bind_pt=={pytorch_version} -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-cpu

where {pytorch_version} should be your PyTorch version, for instance 1.13.0. Check more approaches for oneccl_bind_pt installation. Versions of oneCCL and PyTorch must match.

oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.0 prebuilt wheel does not work with PyTorch 1.12.1 (it is for PyTorch 1.12.0) PyTorch 1.12.1 should work with oneccl_bindings_for_pytorch 1.12.100

{pytorch_version} は、あなたのPyTorchのバージョン（例：1.13.0）に置き換える必要があります。重要なのは、oneCCLとPyTorchのバージョンが一致していることです。oneccl_bind_ptのインストールに関するさらなるアプローチを確認できます。

oneccl_bindings_for_pytorchの1.12.0プリビルトホイールはPyTorch 1.12.1と互換性がありません（これはPyTorch 1.12.0用です）。PyTorch 1.12.1を使用する場合は、oneccl_bindings_for_pytorchバージョン1.12.100を使用する必要があります。

Intel® MPI library

この基準ベースのMPI実装を使用して、Intel®アーキテクチャ上で柔軟で効率的、スケーラブルなクラスタメッセージングを提供します。このコンポーネントは、Intel® oneAPI HPC Toolkitの一部です。

oneccl_bindings_for_pytorchはMPIツールセットと一緒にインストールされます。使用する前に環境をソース化する必要があります。

for Intel® oneCCL >= 1.12.0

oneccl_bindings_for_pytorch_path=$(python -c "from oneccl_bindings_for_pytorch import cwd; print(cwd)")
source $oneccl_bindings_for_pytorch_path/env/setvars.sh

for Intel® oneCCL whose version < 1.12.0

torch_ccl_path=$(python -c "import torch; import torch_ccl; import os;  print(os.path.abspath(os.path.dirname(torch_ccl.__file__)))")
source $torch_ccl_path/env/setvars.sh

IPEX installation:

IPEXは、Float32およびBFloat16の両方でCPUトレーニングのパフォーマンス最適化を提供します。詳細はこちらのシングルCPUセクションをご参照ください。