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使用Pytorch编译最大化AI/ML模型性能
自2023年3月在Pytorch 2.0成立以来，Torch.com的演变一直是最令人兴奋的事情之一。鉴于Pytorch的受欢迎程度是由于其“ Pythonic”性质，其易用性以及其逐线（又称急切）执行的逐条执行，因此不应将即时（JIT）图形汇编模式的成功（不应采用[…]最大化AI/ML模型的pytorch Compilation Compilation Compilation Compilation Compilation Privent of Data Science。
来源:走向数据科学在2023年3月，在Pytorch 2.0中，Torch.com的演变一直是最令人兴奋的事情之一。鉴于Pytorch的受欢迎程度是由于其“ Pythonic”性质，易用性以及其逐线（又称急切）执行的执行，因此不应将其成功的（JIT）图形汇编模式取得成功。然而，仅仅两年多后，此功能的重要性不能被夸大：它是优化AI/ML工作负载的运行时性能的重要工具。
Pytorch 2.0不幸的是，torch.com的使用仍然有点像黑暗的艺术。当它起作用时，它很棒，每个人都很高兴。但是，如果没有，弄清原因可能很困难。它具有多个API控件，但是知道要应用哪些API控制以及何时 - 看起来像黑魔法。此外，目前，其文档有些分散，其许多关键功能的细节散布在多个帖子和教程中。
尽管在上一篇文章中涵盖了，但我们认为Torch.com的快速发展需要重新讨论。这篇文章试图揭示围绕Torch.com的一些神秘感。我们将回顾一下它的工作原理，展示其使用，讨论如何最有效地应用它的一些策略，并评估其某些功能对玩具模型运行时性能的影响。我们将介绍以下主题：
上一篇文章- techniques for avoiding the two “compilation-killers”, graph-breaks and recompilations,strategies for debugging compilation issuessqueezing maximum performance using some of torch.compile’s advanced features and configuration settings,making the most of the torch.compile logs to debug compilation issues,modular application of torch.compile,methods for reducing compilation time,and more.