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...
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…
and since the output is not a tuple, inductor has a passhereto make the graph return a tuple. probably, aot inductor doesn’t work well with this pass. We might want to check the graph before aot_compile and error for the users with a valid error message. ...
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。
经过测试,torch.compile可以极大地提升模型的运行速度。下图是使用torch.compile之后运行GPT-2的测试结果,可以看到,动态图模式下的torch.compile性能提升明显,且seq长度越长,提升越明显。 Torch.compile的基础是新技术—TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor。
) model = build_model() model = torch.compile(model) # replace with this to verfiy that error is not in TorchDynamo # model = torch.compile(model, 'eager') # replace with this to verfiy that error is not in AOTAutograd # model = torch.compile(model, 'aot_eager...
🐛 Describe the bug I exported some model using torch.export(strict=False). Exported model itself works well, but if I compile it using torch._inductor.aot_compile, the process crashes with some internal check in generated code. Reproduce...
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 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 Tensor...
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。
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。