下图是从PyTorch Profiler生成的TensorBoard 中截取的。它提供了在上面编译模型试验的训练步骤中在GPU上运行的内核的详细信息。 我们能够看到torch.compile 增加了GPU张量核心的利用率(从51%到60%),并且它引入了使用Triton开发的GPU内核。 调试模型编译问题 torch.compile 目前处于测试阶段,如果你遇到问题,并且幸运的话,...
1. 其中,cudatoolkit=10.2是可选的,如果你的系统支持 CUDA,可以添加这个参数以启用 GPU 加速。 等待安装完成。安装过程可能需要一些时间,具体取决于你的网络速度和计算机性能。 4. 验证 PyTorch 版本 安装完成后,我们可以验证 PyTorch 版本是否正确安装。在 Python 交互环境中运行以下代码: importtorchprint(torch.__...