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  • 介绍
  • 增强的硬件兼容性
  • 性能和优化特性
  • 优点和缺点
  • 结论
  • 常见问题
科技新闻

PyTorch 2.9：发布AMD ROCm、Intel XPU支持与Arm改进

PyTorch 2.9通过AMD ROCm、Intel XPU和Arm改进扩展硬件支持，为AI开发者提供更好的多GPU编程和性能优化。

PyTorch 2.9 machine learning framework with expanded hardware support for AMD, Intel and NVIDIA GPUs
科技新闻1 min read

介绍

PyTorch 2.9 增强了对 AMD ROCm、Intel XPU 和 Arm 的硬件支持，改进了 AI 模型在多样化生态系统中的部署。

增强的硬件兼容性

PyTorch 2.9 引入了对 AMD ROCm、Intel XPU 和 NVIDIA CUDA 13 的 wheel 支持，提供了稳定的 ABI 用于扩展和用于多 GPU 编程的对称内存。开发者受益于 AI API 和 SDK 的集成。

性能和优化特性

FlexAttention 支持 Intel GPU，flash decoding 优化了 CPU 后端，torch.compile 提供了更好的错误处理。对于 性能分析 工作流很有用。

优点和缺点

优点

  • 扩展了对 AMD、Intel 和 NVIDIA 平台的硬件支持
  • 通过对称内存改进了多 GPU 编程
  • 增强了 Arm 处理器的性能和测试覆盖
  • 在 torch.compile 操作中更好的错误处理
  • 跨 GPU 类型一致的 FlexAttention 性能
  • CPU 后端的 Flash decoding 优化
  • 用于第三方扩展兼容性的稳定 ABI

缺点

  • 新硬件平台的潜在学习曲线
  • 多 GPU 配置中增加的复杂性
  • 不同 GPU 之间可能的性能变化

结论

PyTorch 2.9 通过支持 AMD ROCm、Intel XPU 和 Arm，使 ML 硬件民主化，增强了 AI 模型托管 和部署灵活性。

常见问题

PyTorch 2.9支持哪些硬件平台？

PyTorch 2.9全面支持AMD ROCm、Intel XPU和NVIDIA CUDA 13，并增强Arm处理器优化以实现更广泛的硬件兼容性。

对称内存如何改进多GPU编程？

对称内存通过支持跨NVLink和远程直接内存访问网络的高效编程，简化了多GPU内核开发，以获得更好的性能。

PyTorch 2.9提供了哪些性能改进？

此次更新在Intel GPU上提供FlexAttention支持，CPU的闪存解码优化，以及torch.compile中增强的错误处理，以改善开发工作流程。

PyTorch 2.9中稳定ABI的重要性是什么？

稳定的libtorch ABI确保第三方C++和CUDA扩展具有更好的兼容性，使集成和维护自定义扩展更加容易。

PyTorch 2.9中的闪存解码优化如何工作？

通过FlexAttention的闪存解码增强了CPU后端上键值序列处理的并行性，提高了某些模型的效率。