tools:用于代码自动生成(codegen),例如autograd根据配置文件实现反向求导OP的映射。 scripts:一些脚本,用于不同平台项目构建或其他功能性脚本 小结 PyTorch源码中,最重要的两个目录是aten和torch目录 aten(A Tensor Library)目录主要是和Tensor相关实现的目录,包括算子的具体实现 torch目录是PyTorch前端及其底层实现,用户impo...
PyTorch提供了一套算子注册方法,并在源码中利用codegen模块依据算子注册表native_functions.yaml自动生成算子的注册。 对于反向传播,PyTorch的自动微分模块也是依赖codegen模块和微分注册表(derivatives.yaml)自动生成反向算子的实现、注册。微分注册表中主要是各类算子的反向公式,并且只包含最基础的算子的反向公式。 对于动态...
TorchInductor：用 define-by-run IR 进行更迅速的 codegen 对于 PyTorch 2.0 的新编译器后端，团队从用户如何编写高性能的自定义内核中得到了灵感：越来越多地使用 Triton 语言。此外，对于 PyTorch 2.0 全新的编译器后端，官方还希望能够使用与 PyTorch eager 类似的抽象，并且具有足够的通用性能支持 PyTorch 中...
from codegen.utils import (enable_opplugin, is_op_valid, field_tag, get_opplugin_wrap_name, parse_npu_yaml) # Parse native_functions.yaml into a sequence of NativeFunctions and Backend Indices. ParsedYaml = namedtuple('ParsedYaml', ['native_functions', 'backend_indices']) CUSTOM_...
通过查询官网文档得知string和llvm::StringRef的转换方法,将http://llvm_module.cc中242行(http://codegen_amdgpu.cc和http://codegen_nvptx.cc做同样的修改): target_ = pstr->getString();修改为target_ = pstr->getString().str(); 重新编译tvm即可。
实验表明,TorchDynamo 在 99% 的时间里都能正确、安全地获取图结构,而且开销可以忽略不计,因为它无需对原始代码做任何修改。 TorchInductor:用 define-by-run IR 进行更迅速的 codegen 越来越多的开发者在编写高性能自定义内核时,会使用 Triton 语言。此...
对于一些常见的op,比如全连接self.fc = torch.nn.Linear(64, 10),可以直接调用外部算子不需要triton去codegen,上述例子中直接调用的是torch.ops.aten.addmm,更多细节可以看pytorch/torch/_inductor/select_algorithm.py。 整体来说,这种导出方式也比较符合常识,常见的op可以直接调用已经高度优化的版本,未见过的一些算...
访存密集型算子CodeGen质量改进,包括Stitch-CPU对reshape类算子的支持从而支持更大粒度的kernel,以及op duplication策略的引入进一步减少访存量; GPU上访存密集计算codegen性能增强 针对GPU上访存密集计算子图代码生成提供了一系列的深度优化,单个LayerNorm子图在常规推理shape下可带来最高2X的性能提升。主要的优化功能包括: ...
明飞代表同事王传奇和姜彦斌介绍基于 Torchbench(https://github.com/pytorch/benchmark)的CPU基准测试标准化工作。 Meta工程师赵旭提供了关键协助。 2. Torchbench简介 TorchBench是一个开源的PyTorch性能评估工具包,旨在创建并维护一个用于CPU的标准化基准测试套件。
Inductor 然后进入“Wrapper Codegen”,它生成在 CPU、GPU 或其他 AI 加速器上运行的代码。包装器 codegen 取代了编译器堆栈的解释器部分,可以调用内核和分配内存。后端代码生成部分利用适用于 GPU 的 OpenAI Triton 并输出 PTX 代码。对于 CPU,英特尔编译器生成 C++(也适用于非英特尔 CPU)。