pytorch框架与其编译器部分

已于 2024-03-08 18:31:48 修改
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分类专栏： 小小川编译器 文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2024-03-07 17:01:52 首次发布
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这篇文章探讨了PyTorch最新实验性功能CompiledAutograd，聚焦于如何通过CUDA和PTXISA汇编来提升大模型推理的性能。它介绍了在开发和适配过程中的关键点，以及与知乎社区的相关讨论。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Compiled Autograd是Pytorch近期引入的一个experimental feature，很多功能正在开发和适配过程中。

大模型推理加速调研

CUDA|PTX ISA汇编笔记 - 知乎

11 个最佳的 Python 编译器和解释器
zhusongziye的博客
02-27 4876
Python 是一门对初学者友好的编程语言，是一种多用途的、解释性的和面向对象的高级语言。 它拥有非常小的程序集，非常易于学习、阅读和维护。其解释器可在Windows、Linux 和 Mac OS 等多种操作系统上使用。它的可移植性和可伸缩性等特性使得它更加容易被运用。 Python 库可用于以下用途： Web 开发 数据科学 机器学习 多媒体 软...
大模型带你学pytorch课程
qwerty200696的博客
07-23 1377
了解张量的概念，这是PyTorch数据结构的基础。张量类似于NumPy的数组，但它们可以利用GPU进行加速计算。深入理解的 C++ 源码可以揭示 PyTorch 如何高效地执行自动求导和反向传播。然而，这需要对 C++ 和深度学习算法有深厚的了解，以及对 PyTorch 源码的详细研究。对于大多数用户而言，了解高层次的接口和使用方式就已经足够了。如果需要进行底层优化或扩展 PyTorch 的功能，那么深入源码是必要的。
Pytorch编译过程及可能问题
qq_24640301的博客
07-31 2341
Pytorch编译过程 预备条件： （1）Python3.6及以上版本，C++14编译器以及Anaconda3. （2）NVIDIA CUDA，cuDNN：pytorch1.5版本以前建议CUDA9.2，pytoch1.5版本以后要求CUDA10.2. cuDNN版本要求，pytorch1.5以前安装cuDNN7不能安装cuDNN8（cuDNN8版本中版本信息从cudnn.h中更改到了cudnn_version.h，会导致pytorch1.5及以前版本在检查cuDNN版本号检查出错导致编译不能通过） （3
pytorch学习记录，其主要的17个模块功能概述
weixin_43220532的博客
02-25 4399
这里先介绍下pytorch主要的一些模块分别可以实现什么功能，后续会不断更新每一个模块中具体的API以及代码示例 一，torch模块 import torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外，它也提供了多种工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化。具体包括pytorch张量的生成，以及运算、切片、连接等操作，还包括神经网络中经常使用的激活函数，比如sigmoid、relu、tanh，还提供了与numpy的交互操作 二，torch.Tensor import torch
PyTorch深度学习——框架简介
just do it
04-02 2731
在静态图的计算中，构建前向的计算操作的同时也会构建一个反向传播的梯度计算，这样前向的计算图构建完毕伴随着反向计算图的构建完毕，有了损失函数之后，就可以从损失函数所在的张量的边开始逐渐沿着反向计算图获取对应的梯度与静态图的构建相比，动态图在构建前向计算图的时候则是给每个输出张量绑定一个反向传播的梯度计算函数，当计算图达到最终的损失函数的张量的时候，直接调用该张量对应的反向传播函数，并不大根据前向计算图进行递归的反向传播函数的调用，最后到达输入张量，即可求得每个权重张量对应的梯度张量。
PyTorch框架使用
qq_28309121的博客
04-06 710
Torch7是Torch的一个后续版本，引入了Lua编程语言，并在深度学习领域取得了一定的成功。遗憾的是，随着pytorch的普及，Torch便不再维护，Torch7也就成为了Torch的最后一个版本。在PyTorch中，有些张量的底层数据在内存中的存储顺序与其在张量中的逻辑顺序不一致，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，transpose：实现交换张量形状的指定维度, 例如: 一个张量的形状为 (2, 3, 4) ，把 3 和 4 进行交换, 将张量的形状变为 (2, 4, 3)
pytorch计算图Computation_graph是什么
Stevelu的技术博客
04-08 1041
引言：计算图（数据流图）类似于数学中的流程图和数据结构中的图
PyTorch创始人：开源成功的方法论
OneFlow深度学习框架
08-31 8975
PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一，初始版本于2016年9月由Adam Paszke、Sam Gross、Soumith Chintala等人创建，并于2017年在GitHub上开源。因其简洁、易用、支持动态计算图且内存使用高效，PyTorch受到众多开发者的喜爱，并被广泛应用于支持科学研究以及ChatGPT等应用的开发。此外，PyTorch有一个活跃的大型开源社区，提供了丰富的教程、...
AI框架中图层IR的分析
华为云官方博客
06-30 2870
摘要：本文重点分析一下AI框架对IR有什么特殊的需求、业界有什么样的方案以及MindSpore的一些思考。
NNVM：Python下的开源端到端AI框架编译器
Python之所以在机器学习领域如此流行，与其强大的库和框架密不可分。Python的简洁性使得研究者和工程师能够快速实现复杂算法，并且具有广泛的社区支持，提供了大量的开源库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-...
Pytorch安装 CUDA Driver、CUDA Runtime、CUDA Toolkit、nvcc、cuDNN解释与辨析
m0_53709764的博客
09-03 1561
本文介绍了Pytorch安装过程，详细讲述了CUDA Driver、CUDA Runtime、CUDA Toolkit、nvcc、cuDNN的解释与辨析，以及Pytorch安装过程的各个点与这些概念的联系。
针对CUDA10.2和PyTorch 1.8.0的环境优化方案
PyTorch 1.8.0版本发布于2020年，是PyTorch框架的一个重要更新版本。在这个版本中，PyTorch提供了许多新功能和改进，包括对分布式训练的增强、对Python 3.8的支持、以及在性能优化和API的一致性上进行了大量工作。...
人工智能之深度学习_[2]-PyTorch入门
weixin_45423893的博客
01-16 1117
张量是PyTorch中的核心数据抽象PyTorch中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵，与NumPy数组类似。PyTorch中，张量以"类"的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法（数值计算、矩阵操作、自动求导）被封装在类中。
机器学习编译器的前世今生
OneFlow深度学习框架
10-27 9980
我承认，在大学的编译器课上哭了，后来我选择成为一名机器学习工程师，以为再也不用被编译器烦扰。然而，当我逐渐了解ML模型如何投入生产应用，关于编译器的问题不断涌现。在许多用例中，尤其是用边缘设备运行ML模型时，模型的成功与否仍然取决于运行它的硬件（https://hardwarelottery.github.io/）。因此，了解模型的编译和优化，以...
基于 ARIMA 与贝叶斯回归的时间序列分析：结合趋势季节性与不确定性量化（附 PyTorch 变分贝叶斯实现）
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
05-23 1173
结合ARIMA模型与贝叶斯回归进行时间序列预测，还对不确定性分析的方法进行阐述。比如解释了ARIMA模型擅长捕捉时间序列中的趋势和周期性，但其预测结果通常为点估计，难以量化不确定性。贝叶斯回归通过概率分布描述参数的不确定性，能够结合先验知识和观测数据，提供预测的置信区间。将两者结合，ARIMA用于建模时间序列的结构化特征，贝叶斯回归则处理模型参数的不确定性，从而提升预测精度并量化预测的不确定性。文章还通过虚拟数据案例，展示了从数据生成、模型训练到预测及不确定性分析的完整流程，并提供了代码实现和可视化分析。
TensorBoard安装与基本操作指南(PyTorch)
缘友一世的博客
05-23 1486
TensorBoard安装与基本操作指南(PyTorch)
PyTorch中多项分布中随机采样（multinomial）和张量范数（norm）函数使用详解
qq_36812406的博客
05-23 978
参数说明input输入张量（Tensor）p范数类型，常见如'fro'、1、2、float(‘inf’) 等dim指定在哪个维度上计算范数（可为 int 或 tuple）keepdim是否保留计算后的维度（True/False）dtype设置返回的精度，如out可选，输出结果张量（in-place 操作）用法示例含义L2 范数每行 L1 范数向量最大值（∞ 范数）L2 范数 + 保留维度。
Dataset和Dataloader
最新发布
zx15600886035的博客
05-27 474
维度DatasetDataLoader核心职责定义“数据是什么”和“如何获取单个样本”定义“如何批量加载数据”和“加载策略”核心方法（获取单个样本）、__len__（样本总数）无自定义方法，通过参数控制加载逻辑预处理位置在中通过transform执行预处理无预处理逻辑，依赖Dataset返回的预处理后数据并行处理无（仅单样本处理）支持多进程加载（典型参数root（数据路径）、transform（预处理）batch_sizeshuffle核心结论Dataset类：定义数据的内容和格式。
小土堆pytorch--神经网络搭建小实战&Sequential的使用
2302_80295520的博客
05-25 1016
小土堆pytorch--神经网络搭建小实战&seequential的使用
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