내 CPU의 AVX 및 AVX2 지원이 TensorFlow 성능에 중요합니까?

CPU가 AVX 및 AVX2를 지원한다는 것은 무엇을 의미합니까?

최근에 TensorFlow를 설치했는데 다음과 같은 경고가 표시되었습니다. CPU는 AVX 및 AVX2를 지원하지만 TensorFlow 바이너리는 이를 사용하도록 컴파일되지 않습니다. Windows 시스템에서 일반적으로 발생하는 이 문제로 인해 성능 이점을 놓칠 수 있습니다.

AVX 및 AVX2 이해>

AVX 및 AVX2는 수학적 기능을 크게 향상시키는 CPU 명령어입니다. 계산, 특히 내적 및 행렬 곱셈과 같은 행렬 연산에서 그렇습니다. 많은 기계 학습 알고리즘이 이러한 작업에 크게 의존하기 때문에 이러한 지침을 활용하면 훈련 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다.

기본 TensorFlow 빌드

기본 TensorFlow 배포판은 일반적으로 다음과 같습니다. 광범위한 CPU와의 호환성을 보장하기 위해 이러한 CPU 확장 없이 컴파일되었습니다. 그러나 AVX 및 AVX2를 지원하는 CPU가 있는 경우 소스에서 TensorFlow를 빌드하여 성능 이점을 활용할 수 있습니다.

경고 무시

GPU가 있는 경우 대부분의 작업이 더 빠른 GPU에서 수행되므로 경고를 무시할 수 있습니다. 경고를 표시하지 않으려면 환경 변수 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL을 2로 설정하세요.

AVX 및 AVX2 지원으로 TensorFlow 구축

CPU의 기능을 최대한 활용하려면 다음에서 TensorFlow를 구축하세요. 적절한 플래그가 활성화된 소스. 여기에는 pip 설치보다 복잡하지만 최적화 설정을 더 효과적으로 제어할 수 있는 bazel 빌드 시스템 사용이 포함됩니다. AVX, AVX2 및 FMA 지원을 통해 TensorFlow를 컴파일하면 기계 학습 작업을 위해 CPU의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

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