poptorch

poptorch

将PyTorch模型部署到Graphcore IPU的开源工具

PopTorch是一个为Graphcore IPU开发的PyTorch扩展工具集,支持在IPU上进行模型训练、评估和使用。项目包含PopTorch和PopTorch Geometric两个主要组件,分别用于常规深度学习和图神经网络模型。项目提供了用户指南、安装说明和构建流程,主要适配Ubuntu 20.04环境。开发者可选择通过pip安装预编译wheel包或从源代码构建。PopTorch旨在让开发者充分利用IPU的计算能力,用于构建高性能AI应用。

PopTorchPyTorchGraphcore IPU图神经网络SDKGithub开源项目

PopTorch 和 PopTorch Geometric

PopTorch - 用于 Graphcore IPU 的 PyTorch 集成

PopTorch 是一套 PyTorch 扩展,使模型能够在 Graphcore IPU 上进行训练、评估和使用。

更多信息可以在 PopTorch 用户指南 中找到。

PopTorch Geometric - 用于 Graphcore IPU 的 PyTorch Geometric 集成

PopTorch Geometric 是一套 PyTorch Geometric 扩展,使图神经网络模型能够在 Graphcore IPU 上进行训练、评估和使用。PopTorch Geometric 依赖于 PopTorch 提供的功能。

更多信息可以在 PopTorch Geometric 用户指南 中找到。

先决条件

这些说明假设你在 Ubuntu 20.04 上构建 PopTorch 和 PopTorch Geometric。

要安装和运行 PopTorch 和 PopTorch Geometric,你需要:

  • Python 3.8
  • pip3 >= 18.1
  • Poplar SDK
sudo apt install -y python3 python3-pip

要从源代码构建 PopTorch 和 PopTorch Geometric,除了上述条件外,你还需要:

  • git
  • curl
  • g++
sudo apt install -y git curl g++

要构建文档,你还需要 LaTeX:

sudo apt install -y texlive-full

安装 Poplar SDK

可以从以下地址下载 Poplar SDK:https://www.graphcore.ai/downloads

设置以下环境变量以指向已安装的 Poplar SDK:

export SDK_PATH=/path/to/poplar_sdk-ubuntu_20_04*

PopTorch 必须与兼容版本的 SDK 一起构建。例如,PopTorch 的 "sdk-release-3.2" 分支必须与 Poplar SDK 3.2 一起构建。

安装

确保 pip3 是最新版本(你需要 pip3 >= 18.1):

pip3 install -U pip --user

安装 PopTorch wheel(Torch 将在此过程中自动安装):

pip3 install ${SDK_PATH}/poptorch-*.whl

一旦 PopTorch wheel 安装完成,如果需要,可以安装 PopTorch Geometric wheel(PyTorch Geometric 将在此过程中自动安装):

pip3 install ${SDK_PATH}/poptorch_geometric-*.whl

使用

PopTorch wheel 不包含 PopART 和 Poplar 二进制文件,所以在加载 PopTorch 或 PopTorch Geometric 之前,你需要确保它们在你的路径中。这可以通过执行它们各自的 enable.sh 脚本来完成:

. ${SDK_PATH}/poplar-ubuntu_20_04*/enable.sh . ${SDK_PATH}/popart-ubuntu_20_04*/enable.sh

你可以通过运行以下命令来检查一切是否正常:

python3 -c "import poptorch;print(poptorch.__version__)"

同样适用于 PopTorch Geometric:

python3 -c "import poptorch_geometric;print(poptorch_geometric.__version__)"

更多信息可以在 PopTorch 用户指南 中找到。

构建说明

我们使用 Mambaforge 作为构建环境管理器。

  1. 克隆 PopTorch 仓库
git clone https://github.com/graphcore/poptorch.git
  1. 创建一个用于构建的文件夹
mkdir build cd build
  1. 创建构建环境并安装依赖项
../poptorch/scripts/create_buildenv.py
  1. 激活构建环境
. activate_buildenv.sh
  1. 配置构建
cmake ../poptorch -DSDK_DIR=${SDK_PATH} -GNinja

默认情况下,PopTorch 将以发布模式构建。要以调试模式构建,请添加 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug

要构建文档,请添加 -DBUILD_DOCS=ON。HTML 和 PDF 文档将生成在 docs/ 目录中。

  1. 编译 PopTorch 和 PopTorch Geometric 库
ninja install

如果你只打算将 PopTorch 或 PopTorch Geometric 用于开发目的,那么到这里就可以停止了。 在 PopTorch 构建文件夹中执行 enable 脚本,然后你就可以开始使用 PopTorch:

. enable.sh python3 -c "import poptorch;print(poptorch.__version__)"

同样适用于 PopTorch Geometric:

. enable.sh python3 -c "import poptorch_geometric;print(poptorch_geometric.__version__)"
  1. (可选)构建 PopTorch wheel 包
ninja poptorch_wheel

wheel 包将创建在 install/dist 目录中。

  1. (可选)构建 PopTorch Geometric wheel 包
ninja poptorch_geometric_wheel

wheel 包将创建在 install/dist 目录中。

运行测试

要运行测试:

# 运行所有测试,仅在失败时打印输出,并行运行 80 个测试 ./test.sh -j80 # PopTorch 有 3 个测试标签:examples、short、long。要运行除 long 之外的所有测试: ./test.sh -j80 -LE long # 仅运行 short 测试 ./test.sh -j80 -L short # 使用 -R 按名称筛选测试 ./test.sh -j80 -R half_ # 获取更多信息: ./test.sh --help

注意:如果你并行运行测试,请确保告诉 PopTorch 在所有 IPU 都在使用时等待一个 IPU 可用:

export POPTORCH_WAIT_FOR_IPU=1

也可以使用 pytest 单独运行测试:

. enable.sh python3 -m pytest ../poptorch/tests/options_test.py # 添加 -s 以获取完整输出 # 使用 -k 按名称筛选测试 python3 -m pytest ../poptorch/tests/options_test.py -s -k popart

图神经网络特定的测试位于 tests/gnn/ 子目录中:

. enable.sh python3 -m pytest ../poptorch/tests/gnn/test_basic_gnn.py # 添加 -s 以获取完整输出 # 使用 -k 按名称筛选测试 python3 -m pytest ../poptorch/tests/gnn/test_basic_gnn.py -s -k GraphSAGE

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