英特尔ARC A770 显卡训练Transformer

Vision TransformerVision Transformer是由An Image is Worth 16×16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale这篇论文最先提出的。这项研究的主要目标是将Transformer模型应用于图像识别任务。该论文尝试将Transformer的思想应用于图像领域，以便更好地捕获图像的空间关系和全局信息。这篇论文探索了将Transformer模型引入图像识别领域的新方法，通过将图像分割成小块并使用Transformer架构，它在大规模图像识别任务中取得了卓越的表现，为计算机视觉领域引入了新的思路和方法。总的来说，Vision Transformer的开创性意义在于引入自注意力机制，重新定义了计算机视觉任务的处理方式，取得了出色的性能，同时也为深度学习模型在图像处理领域的应用带来了新的思路。它的成功为其他领域提供了跨界启发，使得深度学习在多个领域取得更广泛的应用，从而成为深度学习领域的重要里程碑。在本文中，我们将深入分析Vision Transformer模型的代码，并提供指导以进行必要的更改，以适应ARC 770显卡的测试环境和需求。这包括：代码结构的分析：介绍Vit代码的主要组成部分，包括模型的定义、数据预处理和训练循环。性能优化：提供建议和示例代码，以充分利用ARC 770显卡的硬件性能。模型适配：指导如何将Vit模型适配到ARC 770显卡上。代码分析与更改Vit模型的代码为：

在训练的代码中，我们需要进行以下的修改以适配ARC 770显卡，这里的主要代码变更是将原来基于CUDA的GPU设备修改为ARC 770 XPU设备。将device设置为'xpu'，意味着后续的模型和张量会部署在ARC 770 XPU上运行。这行修改使得模型可以利用ARC 770 XPU的硬件优势。同时，引入intel_extension_for_pytorch库也很关键。该库为ARC 770提供了优化的底层OP实现，如矩阵乘法，卷积等会使用XPU精心优化过的kernel，可以高效地将PyTorch的计算任务映射到XPU硬件上。这样，在不改动Vision Transformer模型代码的情况下，就可以轻松地将训练部署到XPU服务器上。

接下来我们需要将Vision Transformer模型的计算图部署到ARC 770 XPU设备上。通过net = net.to(device)这行代码，可以将net的模型参数和计算都放到之前定义的XPU 'device'上去。注意，cudnn是NVIDIA GPU的专用库，在XPU中也不需要，因此相关的代码可以删去。综上，我们实现了无缝地将Vision Transformer模型部署到了ARC 770 XPU硬件环境中进行训练，而无需对模型代码进行任何大幅度的修改。接下来是训练优化：

这里的修改是在训练循环中，加入了ipex.optimize(net, optimizer)这行代码。这是对模型和优化器进行Intel Extension for PyTorch (IPE)的优化。这个优化器可以针对XPU硬件环境，自动对代码进行一些性能优化。所以，这行代码可以自动对模型进行针对XPU的优化，让训练获得额外的性能提升。用户只需要简单加入这行，不需要自己逐项进行优化，可以获得易用性和高性能的结合。这显示出基于XPU的深度学习可以同时兼顾效果、性能和简易部署。最后是针对训练循环中的数据加载和预处理部分的修改，加入了以下操作：1.inputs = inputs.to(memory_format=torch.channels_last)这行代码将输入图像数据转换为channels_last内存格式，也就是NHWC布局。这可以优化XPU上的内存访问模式。2.inputs = inputs.to(device)这行代码将输入数据移动到XPU设备上，进行后续的训练计算。3.targets = targets.to(device)同样，标注也放到XPU上，方便计算loss和backward时在XPU上进行。综上，这些修改可以带来以下好处：利用XPU对NHWC内存布局的优化支持，提升访问效率。将更多数据和计算放到XPU设备上，减少CPU-XPU传输。输入数据的预处理也尽量在XPU上完成，隐藏数据准备时间。计算密度提高，有利于发挥XPU强大的并行计算能力。因此，这些针对XPU的小优化可以进一步减少训练时间，让Vision Transformer模型在XPU硬件上跑得更快更好。

Swin Transformer代码分析与更改Swin Transformer模型的代码为：

在训练代码中，需要进行一系列修改以适配 ARC A770 显卡。主要的代码变更包括将原先基于 CUDA 的 GPU 设备修改为 ARC A770 XPU 设备。将 device 设置为 'xpu' 意味着后续的模型和张量将在 ARC A770 XPU 上运行。这一修改使得模型能够充分利用 ARC A770 XPU 的硬件优势。同时，引入 intel_extension_for_pytorch 库也至关重要。该库为 ARC A770 提供了优化的底层操作实现，例如矩阵乘法、卷积等，这些操作会使用 XPU 精心优化过的内核，有效地将 PyTorch 的计算任务映射到 XPU 硬件上。通过这样的配置，在不改动 Swin Transformer 模型代码的情况下，就能轻松地将训练部署到 XPU 服务器上。

接下来，我们需要将 Swin Transformer 模型的计算部署到 ARC A770 XPU 设备上。通过 net = net.to(device) 这行代码，可以将 net 模型的参数和计算都迁移到之前定义的 XPU 'device' 上。值得注意的是，cudnn 是 NVIDIA GPU 的专用库，在 XPU 中是不需要的，因此相关的代码可以删除。综上，我们已经成功地将 Swin Transformer 模型无缝部署到 ARC A770 XPU 硬件环境中进行训练，而无需对模型代码进行任何重大修改。接下来，我们将进行训练优化：

对于此处修改，在训练循环中加入了 ipex.optimize(net, optimizer) 这行代码。这是为了对模型和优化器使用Intel Extension for PyTorch (IPE)进行优化。该优化器专为XPU硬件环境设计，能够自动对代码进行性能优化。因此，这行代码能够自动优化模型以适应XPU，从而提升训练性能。用户只需简单地加入这行代码，而无需逐项进行优化，便可轻松获得易用性和高性能的结合。这突显了基于XPU的深度学习在效果、性能和简易部署方面的全面优势。最后，对于训练循环中的数据加载和预处理部分进行了如下修改：inputs = inputs.to(memory_format=torch.channels_last) 这行代码将输入图像数据转换为 channels_last 内存格式，也就是 NHWC 布局。这可以优化 XPU 上的内存访问模式。inputs = inputs.to(device) 这行代码将输入数据移动到 XPU 设备上，进行后续的训练计算。targets = targets.to(device) 同样，标签也放到 XPU 上，方便计算 loss 和 backward 时在 XPU 上进行。这些修改可以带来以下好处：利用 XPU 对 NHWC 内存布局的优化支持，提升访问效率。将更多数据和计算放到 XPU 设备上，减少 CPU-XPU 传输。输入数据的预处理也尽量在 XPU 上完成，隐藏数据准备时间。计算密度提高，有利于发挥 XPU 强大的并行计算能力。因此，这些针对 XPU 的小优化可以进一步减少训练时间，让Swin Transformer 模型在 XPU 硬件上运行得更快更好。