首先,在pytorch中会基于LazyTensor机制捕获tensor计算相关,并映射成ATen算子,ATen算子会在Torch XLA中映射到对应的XLA算子,如果出现无法映射的将按照常规流程进行而不走编译,当然现在XLA中算子已经非常完善了不太可能出现映射层面的问题。转换成XLA算子的同时会将ATen Tensor转化成XLA Tensor,然后这里会将计算图构建出来,...
最近调研torch-xla,发现它的doc[1]里有一处专门讲到自动混合精度训练(AMP)时,使用一种修改版本的optimizer,用来避免device与host之间的sync,点进去是一个叫syncfree名字的SGD、Adam实现,不免好奇具体是什么技术?解决什么问题?之前验证过常规训练dump出来的graph是包含optimizer step的计算,为什么AMP有host与device之间的...
TorchServe是一个PyTorch模型服务函式库，并且整合TorchElastic和Kubernetes，让分散式训练更加自动化，以帮助使用者能够快速大规模部署经过训练的PyTorch模型。此外torch_xla现已能在PyTorch 1.5 版本中进行使用，torch_xla通过XLA线性代数编译器在Cloud TPU和Cloud TPU Pod上加速PyTorch深度学习框架，使PyTorch能良好地在C...
【TorchAcc:基于 TorchXLA 的分布式训练框架】阿里云研究员、阿里云人工智能平台 PAI 技术负责人--林伟在GTC 2024 大会 China AI Day 线上中文演讲专场上介绍了TorchAcc,这是一个基于 PyTorch/XLA 的大模型分布式训练框架。O网页链接 û收藏 转发 评论 ñ1 评论 o p 同时转发到我的...
PyTorch 1.5还引入了自定义C++类的实验版本,PyTorch的C++实现对于强化学习模型的构建者尤为重要。 此外,PyTorch 1.5还升级了主要的torchvision、torchtext和torchaudio库,以及与AWS共同构建的TorchElastic和TorchServe模型服务库。 它还更新了torch_xla软件包,可以将PyTorch与Google Cloud TPU或TPU Pod一起使用。
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架，这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛...
此外torch_xla现已能在PyTorch 1.5 版本中进行使用,torch_xla通过XLA线性代数编译器在Cloud TPU和Cloud TPU Pod上加速PyTorch深度学习框架,使PyTorch能良好地在Cloud TPU上运算。 TorchServe除了提供低延迟的预测API之外,还为物件侦测与文字分类等常用应用程序,嵌入预设的处理程序(Handler),此外,TorchServe的功能还包括了...
device(设备):描述了实际存储张量的物理内存,比如在 CPU、英伟达 GPU(cuda)、AMD GPU(hip)或 TPU(xla)上。设备之间各不相同的特性是有各自自己的分配器(allocator),这没法用于其它设备。 layout(布局):描述了对物理内存进行逻辑解读的方式。最常用的布局是有步幅的张量(strided tensor),但稀疏张量的布局不同,其...
PyTorch 1.8.1 的发行说明中包含四部分内容,分别是版本新功能、改进之处、修复的Bug 以及文献资料。 其中,PyTorch 1.8.1 的新功能有两项,分别是改造 torch.profiler 中的 profiling tools 、为 pytorch xla 启用 autocast。 改进之处包括:使torch.子模块导入更易于自动完成、在 ONNX 中添加对torch.{isinf,any...
TensorFlow 此前不支持 symbolic loop,需要使用 Python 循环而无法进行图编译优化,但最近新加入的 XLA 已经开始支持 JIT 和 AOT,另外它使用 bucketing trick 也可以比较高效地实现循环神经网络。TensorFlow 的一个薄弱地方可能在于计算图必须构建为静态图,这让很多计算变得难以实现,尤其是序列预测中经常使用的 beam ...