文中提了一句“被装饰函数中的嵌套函数调用也将被编译”,这个被调用的函数也会被编译倒是于情于理,但是前面毕竟介绍了,除了使用装饰函数外,还有直接调用torch.compile()的方法,这么写的感觉好像是直接使用torch.compile()调用的就做不到被嵌套的函数也会被编译。于是笔者准备验证一下,当然这里先说结论,无论是直接用torch.com
训练工作流中,torch.compile可应用于多种组件以实现性能优化: 模型定义(nn.Module):这是torch.compile的主要应用场景,通过优化模型的前向和后向传播计算图,实现计算加速。 优化器流程:优化器步骤可进行编译优化,但需注意其特殊性质——大多数优化器操作涉及Python基础类型与张量的混合计算,这可能导致编译复杂性增加。
torch.compile可以在标准设置中显著加快推理速度,特别是在不涉及量化的情况下。但是建议在模型开发过程的最后阶段才启用torch.compile,即在你已经配置好所有计划用于生产的特性和技术之后。这种方法至关重要,因为根据你的模型和GPU,torch.compile可能与某些配置的行为不符合预期。 例如可能会遇到FlashAttention和bfloat16的...
torch.compile应用场景 torch.compile是PyTorch 2.0引入的核心优化功能,可显著提升模型性能。 工作原理 图捕获:将Python函数/模块转换为计算图表示 图优化:包括算子融合、内存优化和自动并行化 代码生成:针对不同硬件后端生成优化代码 适配复杂度分类 直接适配型:结构简洁的标准模型(如gpt-fast)可直接获得性能提升 需调整...
利用torch.compile和手写extension来提高代码性能,主要涉及到以下几个方面:将PyTorch模型使用TorchScript静态编译、开发自定义的C++或CUDA扩展来优化性能关键部分、使用torch.compile进行端到端的优化、适当使用内存管理技巧以减少运行时开销。其中,将PyTorch模型使用TorchScript静态编译是一个比较直接且高效的方法。通过将动态图...
torch.compile(backend="inductor")(默认参数)使用 Dynamo、AOTAutograd 和 PyTorch 的内置图优化后端Inductor。 PyTorch 编译器是一个 Just-In-Time 编译器 我们首先需要了解的概念是 PyTorch 编译器是一个Just-In-Time 编译器。那么什么是"Just-In-Time 编译器"呢?让我们看一个例子: ...
torch.compile的默认模式似乎不起作用，但它有另一种模式，可以真正加速您的模型。“"”torch.compile（...
- 编译器工作流程包括守卫和转换后的代码。 - Dynamo是用于将用户代码分离为纯Python代码和纯PyTorch相关代码的工具。 - AOTAutograd可以从前向计算图生成反向计算图,用于计算梯度。 - torch.compile的后端选项可以优化计算图的执行效率。 - 默认后端是"inductor",可以尝试不同的后端来获得更好的性能提升。
所以我的问题(目前)很简单;我应该如何将 torch.compile 与大型模型一起使用?例如,我应该像这样使用 torch.model 吗?class BigModel(nn.Module): def __init__(self, ...): super(BigModel, self).__init__() self.model = nn.Sequential( SmallBlock(), SmallBlock(), SmallBlock(), ... ) ......
首先PyTorch2.0目前最主要关注的就是性能和可访问性,而剩下的部分完全后向兼容。因此,torch.compile使用是向后兼容的! 不过,如果想使用这个特性,那么需要使用torch.compilewrap后调用现有模型。下图是一个样例: @torch.compile deftrain_fn(input,target): ...