torch.compile和DDP调用顺序?在使用PyTorch进行分布式训练时，通常需要使用两个工具：torch.distributed包和t...
TorchInductoris the defaulttorch.compiledeep learning compiler that generates fast code for multiple accelerators and backends. You need to use a backend compiler to make speedups throughtorch.compilepossible. For NVIDIA, AMD and Intel GPUs, it leverages OpenAI Triton as the key building block. AOT...
🐛 Describe the bug In instances where torch.compile is combined with DDP and checkpointing, the following error is raised: torch.utils.checkpoint.CheckpointError: torch.utils.checkpoint: A different number of tensors was saved during the...
v1.3.0:支持PyTorch 2.2.0,性能进一步提升,支持FSDP,支持更复杂的模型和更大规模的数据处理。 v2.0.0:在MUSA Compute Capability 3.1计算架构上,原生支持FP8数据类型,支持PyTorch 2.5.0,新增MUSA虚拟内存管理技术优化大模型训练内存效率,通过集成Triton-MUSA后端显著提升torch.compile编译效率,支持MUSA Graph技术。 ▼ ...
🐛 Describe the bug Running the following code with torch.distributed.launch will result in torch.compile error with torch 2.2.0. The necessary conditions for triggering this bug include: run the code with torch 2.2.0 (I tried 2.1.0 and n...
为torch.compile提供了Triton-MUSA后端支持,开发者可以直接使用PyTorch原生接口,获得更高效的性能表现。 支持PyTorch 2.5.0,生态兼容性更强 Torch-MUSA v2.0.0在完整支持PyTorch 2.2.0的基础上,新增了对PyTorch 2.5.0的支持,使开发者能够在基于MUSA Compute Capability 3.1计算架构的全功能GPU上,无缝运行新版本的PyTor...
v2.0.0:在MUSA Compute Capability 3.1计算架构上,原生支持FP8数据类型,支持PyTorch 2.5.0,新增MUSA虚拟内存管理技术优化大模型训练内存效率,通过集成Triton-MUSA后端显著提升torch.compile编译效率,支持MUSA Graph技术。 ▼ 未来计划: Torch-MUSA将继续跟进PyTorch的版本更新,计划支持更高版本的PyTorch。摩尔线程期待与广大...
v2.0.0:在MUSA Compute Capability 3.1计算架构上,原生支持FP8数据类型,支持PyTorch 2.5.0,新增MUSA虚拟内存管理技术优化大模型训练内存效率,通过集成Triton-MUSA后端显著提升torch.compile编译效率,支持MUSA Graph技术。 ▼未来计划: Torch-MUSA将继续跟进PyTorch的版本更新,计划支持更高版本的PyTorch。摩尔线程期待与广大...
v2.0.0:在MUSA Compute Capability 3.1计算架构上,原生支持FP8数据类型,支持PyTorch 2.5.0,新增MUSA虚拟内存管理技术优化大模型训练内存效率,通过集成Triton-MUSA后端显著提升torch.compile编译效率,支持MUSA Graph技术。 ▼ 未来计划: Torch-MUSA将继续跟进PyTorch的版本更新,计划支持更高版本的PyTorch。摩尔线程期待与广大...
PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile,这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度,并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的(可选的)特性,因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。 支撑torch.compile 的技术包括研发团队新推出的 TorchDynamo、AOTAutograd、Prim...