过去的几年里,PyTorch从1.0到1.13进行了创新和迭代,12月2日,PyTorch 2.0正式发布。与前辈们相比,PyTorch 2.0提供了相同的eager mode和用户体验,同时通过torch.compile增加了一个编译模式,可以在不更改模型代码的情况下对模型进行加速,从而提供更佳的性能和对Dynamic Shapes及分布式运行的支持。经测试,使用2.0可以将训练速度提高38-76%。
由于torch.compile是一个可选特性,因此PyTorch 2.0是完全向后兼容的。此外,2.0系列还会将PyTorch的部分代码从C++移回Python。PyTorch团队表示,PyTorch 2.0是他们向2.x系列迈出的第一步,稳定版预计在2023年3月初发布。
我们的科技留言板“有意见”如下
@码头诗人:AI模型编译速度的提升意味着在实际应用项目又可以节省不少计算资源,能够进一步推动AI降本,推动人工智能在产业中加速普。实际上,国内科技公司也都在开源领域、在机器学习方面投入大量资源搞研发,这也是当下一个颇具潜力的技术高地。
@东北路飞刘海柱:PyTorch2.0把2000个算子用250个基础算子实现,如果想要提升性能,可以针对Aten的750+算子进行融合优化,更加生态环保,也能让厂商对接更加方便。
@算子:PyTorch 2.0最大的更新就是这个torch.compile。好奇编译加速能否良好的支持fsdp的加入?毕竟torch的fsdp不算是一个成熟的算子,而且支持这个事的工作量应该是巨大的。
好文章,需要你的鼓励
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
LongLive-RAG由英伟达、USC与MIT联合提出,通过让AI检索自身生成的历史视频片段作为参考,解决长视频生成中的角色漂移和画面不一致问题。
Cloudflare联合创始人兼CEO马修·普林斯近日表示,AI智能体产生的网络流量已首次超越人类用户,这一里程碑比多数人预期的更早到来。普林斯原本预测该转折点将出现在2027年底或2027年初,但AI智能体流量增长之迅猛远超预期。这一现象也为"死亡互联网"理论提供了新的佐证——该理论认为互联网上的大部分内容和活动已由机器人主导。
马里兰大学提出无需训练奖励模型的数学推理方案,用大模型实时为小模型的分块生成过程打分选优,效果媲美专用过程奖励模型。