为充分发挥torch.compile的性能潜力,建议考虑以下优化策略: TF32精度启用:对于能够接受轻微精度降低的网络,启用TensorFloat-32可显著提高计算速度 CUDA图形优化:使用mode="reduce-overhead"参数设置可提升性能,但需谨慎管理CUDA内存资源 计算批处理策略:优化目标应着重于操作批处理,以减少单个计算操作的相
torch.compile 的用法 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLMmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llama-3.2-1B-inst",attn_implementation="flash_attention_2",torch_dtype="auto",device_map="cuda")compiled_model=torch.compile(model,mode="default")# 作用在模型实例上compiled_model2=t...
compiled_model = torch.compile(model, mode=mode_list[0]) # 选择编译模式 1. 2. 当前限制 不支持统一捕获前向/反向/优化器的完整计算图 自定义算子的数据预处理操作兼容性有限 结合混合精度训练(torch.cuda.amp)可以进一步优化。
torch.compile 显著提升了 ViT 的性能,在 AMD MI210 上通过 ROCm 提升了超过 2.3 倍,如图5-3所示。 图5-3 torch.compile提升ViT性能,通过 ROCm 提升了超过 2.3 倍
🐛 Describe the bug Hello 👋! I attempted to use torch.compile on a simple code snippet intended for CPU execution in a multi-processing environment. However, I noticed that torch.compile allocates GPU memory whenever CUDA is available, ev...
用这一行命令解决了问题,继续跑cuda安装程序。 (c)报错:gcc版本不符合 Warning: Compiler version check failed: The major and minor number of the compiler used to compile the kernel: x86_64-linux-gnu-gcc (Ubuntu 11.3.0-1ubuntu1~22.04) 11.3.0, GNU ld (GNU Binutils for Ubuntu) 2.38 ...
torch.compile 支持许多不同的后端,其中最值得关注的是 Inductor,它可以生成 Triton 内核。 https://github.com/openai/triton 这些内核是用 Python 写的,但却优于绝大多数手写的 CUDA 内核。假设上面的例子叫做 trig.py,实际上可以通过运行来检查生成 triton 内核的代码。
torch.compile 支持许多不同的后端,其中最值得关注的是 Inductor,它可以生成 Triton 内核。 https://github.com/openai/triton 这些内核是用 Python 写的,但却优于绝大多数手写的 CUDA 内核。假设上面的例子叫做 trig.py,实际上可以通过运行来检查生成 triton 内核的代码。
compile(self, code, cuda=self.cuda) 966 else: --> 967 return self.compile_to_module().call 968 969 def get_output_names(self): [/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/_dynamo/utils.py](https://f1ggesi86gr-496ff2e9c6d22116-0-colab.googleusercontent.com/outputframe.html?vr...
CUDA错误:显存不足,编译时启用TORCH_USE_CUDA_DSA以启用设备端断言 当你在使用CUDA进行深度学习模型训练时遇到“CUDA error: out of memory compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions”的错误,这通常意味着GPU显存不足。这个错误提示建议你在编译时启用TORCH_USE_CUDA_DSA选项,以便启用设备...