近日，PyTorch 官方分享了如何实现无 CUDA 计算，对各个内核进行了微基准测试比较，并讨论了未来如何进一步改进 Triton 内核以缩小与 CUDA 的差距。 在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的 GPU 和 CUDA 是常见的做法。在更大的机器学习编程与 ...

【新智元导读】用英伟达的GPU，但可以不用CUDA？PyTorch官宣，借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。 试问，有多少机器学习小白曾被深度学习框架和CUDA的兼容问题所困扰？ 又有多少开发者曾因为频频闪烁的警报「 ...

近日，开源机器学习框架 PyTorch 官方宣布，将提供对苹果 M 系芯片的原生支持。 这意味着开发和研究人员可以利用苹果芯片的 GPU 进行更快的模型训练，之前在苹果平台电脑上的 PyTorch 框架只支持利用 CPU 训练。 （来源：PyTorch） 简单说一下苹果自研的 M 系芯片 ...

更多精彩内容 请点击上方蓝字关注我们吧！ 今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。 随着用户 ...

【导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 PyTorch官网宣布，在与Metal工程团队合作后，很高兴地宣布支持Mac上的 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 随着NVIDIA不断推出基于新架构的GPU产品，机器学习框架需要相应地更新以支持这些硬件。本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，并详细分析了问题根源及其解决方案，以期为遇到类似情况的 ...

想要了解自己的 PyTorch 项目在哪些地方分配 GPU 内存以及为什么用完吗？不妨试试这个可视化工具。 近日，PyTorch 核心开发者和 FAIR 研究者 Zachary DeVito 创建了一个新工具（添加实验性 API），通过生成和可视化内存快照（memory snapshot）来可视化 GPU 内存的分配状态。

快科技10月31日消息，摩尔线程宣布，针对PyTorch深度学习框架的MUSA插件“Torch-MUSA”，迎来重大更新新版本v1.3.0，全面兼容PyTorch 2.2.0。 新版进一步提升了PyTorch在摩尔线程GPU MUSA架构上的模型性能与覆盖度，能更友好地支持模型迁移到摩尔线程GPU。 PyTorch是全球 ...

此功能由Pytorch与Apple的Metal工程团队合作推出。 它使用Apple的Metal Performance Shaders(MPS) 作为PyTorch的后端来启用GPU加速训练。 为了优化计算性能，MPS还针对Metal GPU系列的独特特性对每个内核进行了微调。 Metal是一个类似OpenGL的框架，只不过OpenGL适用于各平台的移动 ...

掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。 近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最 ...

7项指标排名第一。 JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。

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。 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 ...