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  • PyTorch 1.8来了!正式支持AMD GPU,炼丹不必NVIDIA

      梦晨发自凹非寺

      量子位报道公众号 QbitAI

      1. 8 版本中,官方终于加入了对 AMD ROCm 的支持,可以方便的在原生环境下运行,不用去配置 Docker 了。

    PyTorch1.8 正式支持 AMD,炼丹不必 NVIDIA

      注意 AMD ROCm 只支持 Linux 操作系统

      1. 8 版本集合了自 2020 年 10 月 1.7 发布以来的超过 3000 次 GitHub 提交。

      此外,本次更新还有诸多亮点:

    • 优化代码,更新编译器
    • Python 内函数转换
    • 增强分布式训练
    • 新的移动端教程与演示
    • 新的性能检测工具

      相关的库 TorchCSPRNG, TorchVision, TorchText 和 TorchAudio 也会随之更新。

      要注意的是,自 1.6 起,Pytorch 新特性将分为 Stable、Beta、Prototype 三种版本。其中 Prototype 不会包含到稳定发行版中,需要从 Nightly 版本自行编译。

      Python to Python 函数转换

      新增的 Beta 特性 torch.fx 可以实现 Python 到 Python 的函数转换,可以方便的加入任何工作流程。

    PyTorch1.8 正式支持 AMD,炼丹不必 NVIDIA

      新的 API,向 NumPy 学习!

      1. 7 版本中增加的 Beta 特性 torch.fft 已成为正式特性。实现了与 Numpy 中的 np.fft 类似的快速傅立叶变换,还增加了硬件加速支持与自动求导,以更好的支持科学计算。

      还增加了 Beta 版 NumPy 风格的线性代数模块 torch.linalg,支持 Cholesky 分解、行列式、特征值等功能。

      增强分布式训练

      增加了稳定的异步错误与超时处理,增加 NCCL 的可靠性。

      增加了 Beta 版的流水线并行功能*(Pipeline Parallelism)*,可将数据拆解成更小的块以提高并行计算效率。

    PyTorch1.8 正式支持 AMD,炼丹不必 NVIDIA

      Pipeline Parallelism 使用 4 个 GPU 时的工作示意图

      增加 Beta 版的 DDP 通讯钩子,用于控制如何在 workers 之间同步梯度。

      另外还有一些 Prototype 版的分布式训练新特性。

      ZeroRedundancyOptimizer:用于减少所有参与进程的内存占用。

      Process Group NCCL Send/Recv:让用户可在 Python 而不是 C++ 上进行集合运算。

      CUDA-support in RPC using TensorPipe:增加对N卡多卡运算的效率。

      Remote Module:让用户像操作本地模块一样操作远程模块。

      移动端新教程

      随本次更新发布了图像分割模型 DeepLabV3 在安卓和 IOS 上的详细教程。

      以及图像分割、目标检测、神经机器翻译等在安卓和 IOS 上的演示程序,方便大家更快上手。

    PyTorch1.8 正式支持 AMD,炼丹不必 NVIDIA

    PyTorch1.8 正式支持 AMD,炼丹不必 NVIDIA

    PyTorch1.8 正式支持 AMD,炼丹不必 NVIDIA

      另外还有 PyTorch Mobile Lite Interpreter 解释器,可以减少运行时文件的大小。

      性能检测工具

      增加 Beta 版的 Benchmark utils,用户可以进行精确的性能测试。

      以及 Prototype 版的 FX Graph Mode Quantization,实现了量化过程的自动化。

      更多新版本详情,见下方链接。

      参考链接:

      [1]https://pytorch.org/blog/pytorch-1.8-released/

      [2]https://twitter.com/cHHillee/status/1367621538791317504

    *** 次数:10600 已用完,请联系开发者***

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