TorchAcc 的一大亮点在于其能够自动探寻并有机整合各类并行策略,并为用户提供高度自动化的分布式策略配置方案;与此同时,为了满足高级开发者的定制化需求,TorchAcc 还提供了半自动化的控制接口,允许用户介入并调整自动探索并行策略的过程,从而在兼顾灵活性的同时,最大程度地提升训练效率和资源利用率。 通过上述方式,TorchA...
torch xla虽然项目名也叫XLA,但实际上这个项目本身的内容可以将其看作XLA的一个前端。上面我们提到要接入到XLA进行编译需要转化为StableHLO或HLO,torch xla所做事情主要是将Pytorch中通过LazyTensor机制trace到的Aten计算图转化成HLO表示的计算图,并调用XLA进行编译和执行。 写一个demo 上面讲完了一些基本的知识,就来...
最容易想到的答案是“torch-xla作为PyTorch的一个编译选项,打开的时候就会使得二者建立起映射关系”,但很可惜,这个答案是错误的,仔细看PyTorch的CMake文件以及torch-xla的编译方式就会明白,torch-xla是几乎单向依赖于PyTorch的(为什么不是全部后面会讲)。既然PyTorch本身在编译期间并不知道torch-xla的存在,那么当用户使用...
New features in PyTorch/XLA r2.1: PJRT is stable in PyTorch/XLA r2.1! Public runtime APIs have moved fromtorch_xla.experimental.pjrttotorch_xla.runtime. Thepjrt://init method has been renamed toxla://, and it is registered bytorch_xla.distributed.xla_backend. ...
git 对于大家应该都不太陌生，熟练使用git已经成为程序员的一项基本技能，尽管在工作中有诸如 Sourcetree...
Here is a small code example of running resnet18 with torch.compile import torch import torchvision import torch_xla.core.xla_model as xm def eval_model(loader): device = xm.xla_device() xla_resnet18 = torchvision.models.resnet18().to(device) xla_resnet18.eval() dynamo_resnet18 = ...
#云栖技术分享# 【TorchAcc:基于 TorchXLA 的分布式训练框架】 过去十年 AI 领域的显著进步,关键在于训练技术的革新和模型规模的快速攀升。尽管大模型展现了堪比人类的理解力,但其训练却对算力提出了极高的要...
AI编译器 如torch,tensorflow-xla,tvm等等都是c++,难度也相当ok 查看原帖 712 昨天10:37 已编辑 门头沟学院 前端工程师 前端| 非科班转码上岸top大厂的三部曲心法分享(2.5k字长文!) 趁着上篇文章的热度,来分享一下转码心得~这篇的受众是刚入门前端的新人,亦或是想要转码但还在犹豫选择什么方向的非科班选手。
由于XLA中输入的是一张静态图,整个前向与反向过程中所有tensor的shape在编译期便是已知的,因此显存的规划可以是静态的,那么我们便可以充分利用这点在编译期对宝贵的显存资源进行规划。 首先,静态显存规划的主要目标有二,一是通过规划降低显存峰值,使得可以使用更大的batch size或在同一硬件上跑更多的参数/模型;二是...
本期文章从发现torch-xla的syncfree optimizer说起,以混合精度训练为例,一窥DSA黄金时代的特点。算法应用、软件系统、硬件架构协同优化,跨多个抽象层次垂直整合。 太长不看:跳转第8节 2. 本文背景 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...