– La versión PyTorch/XLA 2.3 trae mejoras de productividad, rendimiento y usabilidad
– PyTorch/XLA ofrece ganancias de rendimiento fáciles, ventajas del ecosistema y beneficios valiosos
– La versión 2.3 incluye mejoras en la capacitación distribuida, un desarrollo más fluido con fragmentación automática de SPMD e integración de Pallas para núcleos personalizados
Se lanzó PyTorch/XLA 2.3, que ofrece beneficios mejorados de productividad, rendimiento y usabilidad. La combinación de PyTorch y XLA proporciona mejoras de rendimiento sencillas, acceso a las ventajas del ecosistema de PyTorch y más. Lightricks compartió comentarios positivos sobre su experiencia con PyTorch/XLA 2.2, destacando aceleraciones en el entrenamiento, mejoras en el rendimiento de la memoria y una mayor coherencia del video.
La versión 2.3 de PyTorch/XLA incluye actualizaciones en capacitación distribuida, experiencia de desarrollo y utilización de GPU. Las mejoras clave en esta versión incluyen compatibilidad con datos paralelos completamente fragmentados (FSDP) para escalar modelos grandes, implementación de programa único, datos múltiples (SPMD) para un FSDP más rápido y eficiente, integración de Pallas para escritura de kernel personalizada adaptada a TPU y fragmentación automática de SPMD. para automatizar la distribución de modelos entre dispositivos.
En general, PyTorch/XLA 2.3 se alinea con la versión 2.3 de PyTorch Foundation y ofrece actualizaciones significativas con respecto a la versión anterior. Estas mejoras tienen como objetivo mejorar las capacidades de capacitación distribuida, agilizar los procesos de desarrollo y optimizar la utilización de la GPU para un mejor rendimiento. Con estas actualizaciones, los usuarios pueden esperar una mayor productividad y eficiencia en las tareas de capacitación, ajuste y entrega de modelos.
