1 动机PT2.0开始引入了torch.compile,可以将model的forward和backward图做编译优化。但是,现有backward graph捕获的方法(AOT Autograd) 并不能将AccumulateGrad、backward hooks等操作捕获到backward graph上…
torch.compile中指定参数backend="aot_eager",并使用我们的depyf工具,就可以看到捕获的全部计算图(包括联合计算图、前向计算图、反向计算图等等全部细节),还可以看到中间每一个变量的数据类型、形状等关键信息,甚至可以对生成的计算图单步调试: import torch @torch.compile(backend="aot_eager") def function(inputs...
所以可以先使用eager 模式，模型跑通以后，再将torch.compile 分别应用于每个部分，或者通过插入打印和/或 Tensor.numpy 调用来生成图截断，这样我们可能会会成功触发代码中的断点。也就是说如果用torch.compile的话对于开发来说，要耗费更长的时间，所以训练和开发速度的取舍就要看你自己的选择了。但是别忘了我们上面...
AOTInductor AOTInductor是TorchInductor的扩展，用于处理导出的PyTorch模型，对其进行优化，并生成共享库以及其他相关工件。这些编译的工件可以部署在非Python环境中，经常用于服务器端的推理。下面的示例演示了如何调用 aot_compile 将模型转换为共享库。AOTInductor支持与Inductor相同的后端，包括CUDA、ROCm和CPU。TORCH_LOGS...
Metal后端原型支持torch.compile 通过Python提供Metal内核编写能力 ROCm CK高效内存注意力增加注意力偏置支持 CK闪电注意力后端 增强Windows上ROCm的PyTorch支持 支持gfx1102架构(Navi33)的wheel构建 hipblaslt行级f8 gemm支持 XPU 为Intel GPU添加AOT Inductor支持 ...
AOTInductor 是 TorchInductor 的扩展,用于处理导出的 PyTorch 模型,对其进行优化,并生成共享库以及其他相关工件。 这些编译的工件可以部署在非 Python 环境中,经常用于服务器端的推理。 下面的示例演示了如何调用 aot_compile 将模型转换为共享库。 AOTInductor 支持与 Inductor 相同的后端,包括 CUDA、ROCm 和 CPU。
torch.compile 是 PyTorch 2.0 的主要 API，它能包装并返回编译后的模型。这个是一个完全附加（和可选）的功能，因此 PyTorch 2.0 根据定义是 100% 向后兼容的。作为 torch.compile 的基础技术，TorchInductor 与 Nvidia / AMD GPU 将依赖于 OpenAI Triton 深度学习编译器来生成性能代码并隐藏低级硬件细节。Ope...
AOTInductor AOTInductor 是 TorchInductor 的扩展,用于处理导出的 PyTorch 模型,对其进行优化,并生成共享库以及其他相关工件。 这些编译的工件可以部署在非 Python 环境中,经常用于服务器端的推理。 下面的示例演示了如何调用 aot_compile 将模型转换为共享库。
由于PyTorch 2.0完全向后兼容，因此torch.compile定位是一个额外的可选功能，torch.compile底层是一系列新技术，包含了TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor。这几个新功能都是由Python编写，并支持Dynamic Shapes。Dynamic Shapes供用户发送不同大小的张量，但是却又不需要重新编译。为了验证这些技术，PyTorch...
5. AOT编译细节 通过trace和compileAPI实现 使用inputAPI支持动态shape 支持序列化模型 6. 两种方法的异同 核心是基于同一图优化机制 JIT支持动态,AOT支持序列化 大家好,我叫乔治。嗨,我是迪拉杰,我们都是NVIDIA的深度学习软件工程师。今天我们在这里讨论使用Torch TensorRT加速PyTorch推断。首先,我们会给大家简短介绍一...