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Meta 今天宣布了其开源机器学习框架 PyTorch 的最新更新。据该公司称，PyTorch 2.0 是迈向下一代 PyTorch 2 系列版本的第一步。

此版本旨在提高性能速度并添加对动态形状和分布式的支持，同时仍保持相同的急切模式开发和用户体验。

PyTorch 2.0 还引入了“torch.compile”，这是一种提高 PyTorch 性能并开始将 PyTorch 的部分从 C++ 移回 Python 的新功能。

此外，更新中还包含多项新技术，包括：

• TorchDynamo，它致力于使用 Python Frame Evaluation Hooks 安全地捕获 PyTorch 程序。
• AOTAutograd 重载 PyTorch 的 autograd 引擎作为跟踪 autodiff 用于提前生成反向跟踪。
• PrimTorch 将约 2000 多个 PyTorch 运算符规范化为约 250 个原始运算符，开发人员可以使用这些运算符构建完整的 PyTorch 后端。
• TorchInductor 是一种深度学习编译器，可为多个加速器和后端生成代码。

“PyTorch 2.0 体现了深度学习框架的未来，”grid.ai 的首席技术官兼 PyTorch Lightning 的主要维护者之一 Luca Antiga 说。“在没有用户干预的情况下捕获 PyTorch 程序并获得大规模的设备加速和开箱即用的程序操作的可能性为 AI 开发人员开启了一个全新的维度。”