La version vise à augmenter la vitesse des performances tout en préservant l’avancement en mode impatient de la structure et l’expérience utilisateur. PyTorch 2.0 comprend la prise en charge des formes dynamiques et distribuées, pour ne citer que quelques nouvelles fonctionnalités.
De plus, PyTorch 2.0 inclut ‘torch.compile’, une toute nouvelle fonction qui améliore les performances de PyTorch et lance la migration de fonctionnalités spécifiques de PyTorch de C vers Python.
Quoi de neuf ?
La mise à niveau comprend plusieurs technologies inédites, notamment :
- TorchDynamo, qui utilise Python Frame Assessment Hooks pour capturer les scripts PyTorch en toute sécurité.
- AOTAutograd exploite le moteur autograd de PyTorch en tant qu’autodiff de traçage pour créer des traces en arrière à l’avance.
- Les concepteurs peuvent utiliser PrimTorch pour canoniser plus de 2000 opérateurs PyTorch jusqu’à 250 opérateurs faciles qui peuvent être utilisés pour développer un PyTorch complet backend.
- Un compilateur d’apprentissage en profondeur appelé TorchInductor développe du code pour différents accélérateurs et backends.
« PyTorch 2.0 incarne l’avenir des structures d’apprentissage en profondeur », a déclaré Luca Antiga, CTO de grid.ai et parmi les principaux mainteneurs de PyTorch Lightning.
« La possibilité d’enregistrer un programme PyTorch sans aucune intervention de l’utilisateur et d’obtenir des accélérations massives sur l’appareil et un contrôle de programme prêt à l’emploi ouvre une toute nouvelle mesure pour les concepteurs d’IA. »
Commencer
Le billet de blog principal comprend les exigences techniques, l’expérience utilisateur, les didacticiels et les questions fréquemment posées. Il y a une introduction détaillée et un résumé technique dans le menu Commencer.
L’entreprise a également publié une nouvelle série « Ask the Engineers : 2.0 Live Q&A » qui permet aux utilisateurs de se plonger dans des sujets avec des spécialistes.
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