我们很高兴宣布 PyTorch® 2.2 版本发布（发布说明）！PyTorch 2.2 通过集成 FlashAttention-v2，使 scaled_dot_product_attention 的性能提升约 2 倍，并引入了 AOTInductor，这是一款专为非 Python 服务器端部署而设计的新型预编译和部署工具。
此版本还包括对 Optimizers 的 torch.compile 支持改进、多项新的 Inductor 优化，以及一种名为 TORCH_LOGS 的新日志记录机制。
请注意，我们正在弃用 macOS x86 支持，PyTorch 2.2.x 将是支持 macOS x64 的最后一个版本。
除了 2.2，我们还发布了一系列 PyTorch 领域库的更新。更多详情请参阅库更新博客。
自 PyTorch 2.1 以来，此版本包含 3,628 次提交和 521 位贡献者。我们衷心感谢我们敬业的社区所做的贡献。一如既往，我们鼓励您尝试这些新功能并报告任何问题，以便我们改进 2.2。有关如何开始使用 PyTorch 2 系列的更多信息，请访问我们的入门页面。
总结
- scaled_dot_product_attention (SDPA) 现在支持 FlashAttention-2，与以前的版本相比，速度提升约 2 倍。
- PyTorch 2.2 引入了 TorchInductor 的新预编译扩展，称为 AOTInductor，旨在编译和部署用于非 Python 服务器端的 PyTorch 程序。
- torch.distributed 支持一种用于初始化和表示 ProcessGroups 的新抽象，称为 device_mesh。
- PyTorch 2.2 附带一种名为 TORCH_LOGS 的标准化、可配置的日志记录机制。
- PyTorch 2.2 中包含多项 torch.compile 改进，包括对编译 Optimizers 的支持改进以及 TorchInductor 融合和布局优化的改进。
- 请注意，我们正在弃用 macOS x86 支持，PyTorch 2.2.x 将是支持 macOS x64 的最后一个版本。
| 稳定版 | 测试版 | 性能改进 |
| FlashAttention-2 集成 | Inductor 优化 | |
| AOTInductor | aarch64 优化 | |
| TORCH_LOGS | ||
| device_mesh | ||
| Optimizer 编译 |
*要查看完整的公开功能提交列表，请点击此处。
测试版特性
[测试版] torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 中的 FlashAttention-2 支持
torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention (SDPA) 现在支持 FlashAttention-2，速度提升约 2 倍（与以前的版本相比），在 A100 GPU 上达到理论最大 FLOPs/s 的约 50-73%。
有关 FlashAttention-2 的更多信息，请参阅这篇论文。
有关如何使用 SDPA 的教程，请参阅本教程。
[测试版] AOTInductor：用于 torch.export-ed 程序的预编译和部署
AOTInductor 是 TorchInductor 的扩展，旨在处理导出的 PyTorch 模型、对其进行优化并生成共享库以及其他相关工件。这些编译后的工件可以部署在非 Python 环境中，这些环境通常用于服务器端的推理。请注意，AOTInductor 支持与 Inductor 相同的后端，包括 CUDA、ROCm 和 CPU。
有关更多信息，请参阅 AOTInductor 教程。
[测试版] 通过 TORCH_LOGS 进行细粒度可配置日志记录
PyTorch 现在提供了一种标准化、可配置的日志记录机制，可用于分析各种子系统（如编译和分布式操作）的状态。
可以通过 TORCH_LOGS 环境变量启用日志。例如，要将 TorchDynamo 的日志级别设置为 logging.ERROR，将 TorchInductor 的日志级别设置为 logging.DEBUG，请将 TORCH_LOGS=”-dynamo,+inductor” 传递给 PyTorch。
[测试版] torch.distributed.device_mesh
PyTorch 2.2 引入了一种用于表示分布式并行中涉及的 ProcessGroups 的新抽象，称为 torch.distributed.device_mesh。此抽象允许用户通过 N 维数组表示节点间和节点内进程组，例如，一个维度可以表示 FSDP 中的数据并行，而另一个维度可以表示 FSDP 中的张量并行。
有关更多信息，请参阅 device_mesh 教程。
[测试版] torch.compile-ing Optimizers 的改进
对 torch.compile-ing Optimizers 进行了多项改进，包括更少的开销和对 cuda graphs 的支持。
有关改进的更多技术细节可在 dev-discuss 上找到，有关 torch.compile-ing 优化器的使用指南可在此处找到。
性能改进
Inductor 性能优化
TorchInductor 中添加了多项性能优化，包括对 torch.concat 的水平融合支持、改进的卷积布局优化以及改进的 scaled_dot_product_attention 模式匹配。
有关 Inductor 优化的完整列表，请参阅发布说明。
aarch64 性能优化
PyTorch 2.2 包含多项针对 aarch64 的性能增强，包括支持 mkldnn 权重预打包、改进的 ideep 原始缓存，以及通过对 OneDNN 的 固定格式内核改进 提高推理速度。
有关 aarch64 优化的完整列表，请参阅发布说明。