2.2 后端编译器(Backend Compilers) 三、工作流程(Workflow) 四、 性能优势 五、限制与注意事项 torch.compile 是PyTorch 2.x 引入的优化工具,能够 自动加速 PyTorch 模型或函数。它通过 捕获计算图 并应用后端优化 来提升训练和推理的运行速度。 一、核心目标 torch.compile 旨在 减少运行时开销
def init_backend_registration(self): if get_scheduling_for_device("cpu") is None: from .codegen.cpp import CppScheduling register_backend_for_device( "cpu", CppScheduling, WrapperCodeGen, CppWrapperCpu ) 还是以cpu为例,这里拿到的backend即:CppScheduling。 codegen没有返回值,因此这里所有的操作,都...
🐛 Describe the bug torch.compile raises torch._dynamo.exc.BackendCompilerFailed import torch torch.manual_seed(420) class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv = torch.nn.Conv2d(3, 1, 1) def forward(sel...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [cudagraph] torch.compile(backend="cudagraphs") + StableDiffusion2.1 doesn't work · pytorch/pytorch@f6838d5
# step1:compile compiled_module = mindietorch.compile(model, inputs=inputs_info) # step2:forward npu_results = compiled_module.forward(input_data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 特性3:支持TorchScript、ExportedProgram多种模式 TorchScript模式 支持对torch.jit.trace/script导出的TorchScript模型进行...
from typing import Listdef custom_backend(gm: torch.fx.GraphModule, example_inputs: List[torch.Tensor]): print("custom backend called with FX graph:") print(gm.graph) return gm.forwardopt_model = torch.compile(init_model(), backend=custom_backend)7总结torch.fx 是 PyTorch 官方发布...
- torch.compile 路线 提供了名为mindie的编译后端，支持在推理时对torch.compile;生成的GraphModule进行即时编译优化。```python # load PyTorch nn.module model = torch.load("xxx.pth")# step1:准备待执行模型，此时并不会进行模型的编译优化 opt_model = torch.compile(model, backend="mindie")# 或 opt...
本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformation,大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子,官方介绍如下: ...
kwargs['backend'] = backend.replace('nccl', 'hccl') return fn(*args, **kwargs) return decorated def _wrapper_data_loader(fn): @wraps(fn) def decorated(*args, **kwargs): if kwargs: pin_memory = kwargs.get('pin_memory', False) pin_memory_device = kwargs.get...
如下的custom_backend即自定义的编译逻辑。torch.compile 会把对应的 torch 代码 trace 成 fx.GraphModule 对象,然后传入 custom_backend 函数,这样你就可以根据 fx.GraphModule 自定义编译逻辑,生成一个自定义的函数,返回给 torch.compile。下面例子中的 opt_model 第一次执行时,会触发custom_backend 执行,获取一个...