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...
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...
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 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。
简直像换了颗引擎，性能直接起飞。先说说这Blackwell架构支持，这可是个大动作。以后PyTorch在硬件适配上更牛了，算力提升指日可待。编译速度这块，以前训练模型那叫一个慢，现在好了，2.7.0版本直接给你提速，省下的时间够你再撸几个模型了。Mega缓存原型和Torch.Compile加持，效率提升杠杠的，妈妈再也不用担心我...
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。
torch.compile 为可选功能,只需一行代码即可运行编译 4 项重要技术:TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 以及 TorchInductor 5 年前就尝试过编译,效果一直不理想 PyTorch 1.x 代码无需向 2.0 迁移 PyTorch 2.0 stable 版本预计明年 3 月发布 更快、更优...
AOT编译:支持序列化,固定输入shape 3. 编译流程 图转换、优化、划分、TensorRT转换 获得高性能优化模型 4. JIT编译细节 通过torch.compile调用 支持动态输入和条件判断 5. AOT编译细节 通过trace和compile API实现 使用inputAPI支持动态shape 支持序列化模型 ...
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...