torch.jit.ScriptModule.xpu() で PyTorch モデルを XPU 上で実行する

PyTorch の Torch Script における torch.jit.ScriptModule.xpu() の解説

PyTorch の Torch Script は、PyTorch モデルを効率的に推論するために最適化されたバイトコード形式に変換するツールです。このバイトコードは、CPU や GPU だけでなく、Habana Labs 製の XPU などの特定のハードウェアアクセラレータでも実行できます。

torch.jit.ScriptModule.xpu() は、Torch Script モジュールを XPU 上で実行するために使用する関数です。この関数は、XPU 上で実行可能なバイトコード形式に変換されたモジュールを返します。

torch.jit.ScriptModule.xpu() の使い方は以下の通りです。

# Torch Script モジュールの作成
model = torch.jit.trace(my_model, example_inputs)

# XPU 上で実行可能なモジュールの取得
xpu_model = model.xpu()

# XPU 上で推論を実行
xpu_model(xpu_inputs)

注意事項

• torch.jit.ScriptModule.xpu() を使用するには、Habana Labs 製の XPU と、XPU 対応の PyTorch がインストールされている必要があります。
• XPU 上で実行可能なモジュールは、CPU や GPU 上で実行可能なモジュールとは異なるバイトコード形式を使用するため、互換性がありません。
• XPU 上で実行可能なモジュールの推論速度は、CPU や GPU 上での推論速度よりも速くなる可能性があります。

補足

• XPU は、AI 推論向けに特化して設計されたハードウェアアクセラレータです。
• XPU は、CPU や GPU と比べて、高い性能とエネルギー効率を実現できます。
• XPU は、PyTorch 以外にも、TensorFlow や ONNX などのフレームワークに対応しています。

torch.jit.ScriptModule.xpu() は、PyTorch Script モジュールを XPU 上で実行するために使用する関数です。この関数は、XPU 上で実行可能なバイトコード形式に変換されたモジュールを返します。

XPU を使用することで、PyTorch モデルの推論速度を大幅に向上させることができます。

PyTorch の Torch Script における torch.jit.ScriptModule.xpu() のサンプルコード

シンプルなモデル

import torch

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# モデルのトレース
model = torch.jit.trace(MyModel(), example_inputs=torch.randn(1, 10))

# XPU 上で実行可能なモジュールの取得
xpu_model = model.xpu()

# XPU 上で推論を実行
xpu_inputs = torch.randn(1, 10).to("xpu")
xpu_outputs = xpu_model(xpu_inputs)

print(xpu_outputs)

モデルと入力データの両方を変換

import torch

# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# モデルと入力データの両方を変換
model, example_inputs = torch.jit.trace(MyModel(), example_inputs=torch.randn(1, 10))

# XPU 上で実行可能なモジュールの取得
xpu_model = model.xpu()

# XPU 上で推論を実行
xpu_inputs = example_inputs.to("xpu")
xpu_outputs = xpu_model(xpu_inputs)

print(xpu_outputs)

これらのサンプルコードは、torch.jit.ScriptModule.xpu() を使用して PyTorch モデルを XPU 上で実行する方法を理解するのに役立ちます。

PyTorch モデルを XPU 上で実行する他の方法

XPU 対応の PyTorch ライブラリを使用する

Habana Labs は、XPU 対応の PyTorch ライブラリを提供しています。このライブラリを使用すると、torch.jit.ScriptModule.xpu() を使用せずに、PyTorch モデルを XPU 上で実行できます。

ONNX モデルに変換する

PyTorch モデルを ONNX モデルに変換し、XPU 対応の ONNX ランタイムを使用して実行することができます。

カスタムコードを書く

XPU の低レベル API を使用して、PyTorch モデルを XPU 上で実行するためのカスタムコードを書くことができます。

torch.jit.ScriptModule.xpu() は、PyTorch モデルを XPU 上で実行する最も簡単な方法です。しかし、他の方法もいくつかあり、それぞれの方法にはメリットとデメリットがあります。

最適な方法は、特定のニーズと要件によって異なります。