torch.compile旨在 减少运行时开销 并 提高执行速度,主要通过以下方式实现: 从PyTorch 代码中动态捕获计算图(eager mode 转 graph mode)。 使用后端编译器(如TorchInductor、CUDA Graphs)优化计算图。 用优化后的代码替换原始代码,提高执行效率。 二、关键组件 2.1 TorchDynamo:图捕获(Gr
前段时间因为工作原因重新浏览了 torch.compile 中几个重要的函数调用栈,现将这些内容分享给有兴趣通过源代码理解 torch.compile 行为的朋友。 本文使用 PyTorch 官方提供的 docker 镜像: pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.4-cudnn9-devel,PyTorch 版本为 2.4.0。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [cudagraph] torch.compile(backend="cudagraphs") + StableDiffusion2.1 doesn't work · pytorch/pytorch@d3a11a0
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [cudagraph] torch.compile(backend="cudagraphs") + StableDiffusion2.1 doesn't work · pytorch/pytorch@f6838d5
PyTorch 自 2.x 版本推出了 “torch.compile” 接口,结合 TorchDynamo 和指定后端对模型进行编译优化,加速训练和推理。TorchInductor 是默认的编译后端之一,它可以针对多种硬件(如 CUDA GPU 和 CPU)生成高效代码。在 GPU 上,TorchInductor 利用 OpenAI Triton 编译内核,并通过 CUDA 图(CUDA Graph)等技术减少运行时...
torch.compile(m,backend="inductor")torch.compile(m,backend="xla")torch.compile(m,backend="onnx")Highly recommended:torch.compile(m,mode="reduce-overhead"But JITs have a startup overhead 我一直向人们推荐的主要是Torch编译。你基本上可以使用Torch编译你的模型和感应器。但编译的好处在于它有一个后端...
使用torch.compile可以一键转换。 整个流程用python用简单的代码实现,学习成本较低。 与pytorch和torchserve无缝衔接。 图片 如上图所示为torch-trt的优化流程: Partition Graph(划分图) 首先要对 PyTorch 模型的计算图进行分析,找出其中 TensorRT 所支持的节点。这是因为并非所有的 PyTorch 操作都能直接被 TensorRT 处...
importtorchimporttorch_tensorrt model = MyModel().eval().cuda()# define your model herex = torch.randn((1,3,224,224)).cuda()# define what the inputs to the model will look likeoptimized_model = torch.compile(model, backend="tensorrt") optimized_model(x)# compiled on first runoptimize...
"torch_npu.dynamo.torchair.inference.cache_compile": { "signature": "(func, *, config: Optional[torchair.configs.compiler_config.CompilerConfig] = None, dynamic: bool = True, cache_dir: Optional[str] = None, global_rank: Optional[int] = None, tp_rank: Optional[int] = None, pp_ra...
PyTorch 自 2.x 版本推出了 “torch.compile” 接口,结合 TorchDynamo 和指定后端对模型进行编译优化,加速训练和推理。TorchInductor 是默认的编译后端之一,它可以针对多种硬件(如 CUDA GPU 和 CPU)生成高效代码。在 GPU 上,TorchInductor 利用 OpenAI Triton 编译内核,并通过 CUDA 图(CUDA Graph)等技术减少运行时...