torch.compiler¶
torch.compiler 是一个命名空间，通过它可以公开一些内部编译器方法供用户使用。该命名空间中的主要函数和功能是 torch.compile。
torch.compile 是 PyTorch 2.x 中引入的 PyTorch 函数，旨在解决 PyTorch 中准确捕获图形的问题，最终使软件工程师能够更快地运行 PyTorch 程序。 torch.compile 是用 Python 编写的，它标志着 PyTorch 从 C++ 到 Python 的过渡。
torch.compile 利用以下基础技术
**TorchDynamo (torch._dynamo)** 是一个内部 API，它使用称为帧评估 API 的 CPython 功能来安全地捕获 PyTorch 图形。对 PyTorch 用户公开的外部可用方法通过
torch.compiler命名空间提供。**TorchInductor** 是默认的
torch.compile深度学习编译器，它为多个加速器和后端生成快速代码。您需要使用后端编译器才能通过torch.compile实现加速。对于 NVIDIA、AMD 和英特尔 GPU，它利用 OpenAI Triton 作为关键构建块。**AOT Autograd** 不仅捕获用户级代码，还捕获反向传播，从而导致“提前”捕获反向传播。这使得可以使用 TorchInductor 加速正向和反向传播。
注意
在某些情况下，术语 torch.compile、TorchDynamo、torch.compiler 在此文档中可能可以互换使用。
如上所述，要更快地运行工作流程，通过 TorchDynamo 的 torch.compile 需要将捕获的图形转换为快速机器代码的后端。不同的后端会导致不同的优化增益。默认后端称为 TorchInductor，也称为 *inductor*，TorchDynamo 有一个由我们的合作伙伴开发的支持的后端列表，可以通过运行 torch.compiler.list_backends() 查看，每个后端都有其可选的依赖项。
一些最常用的后端包括
训练和推理后端
后端 |
描述 |
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使用 TorchInductor 后端。 了解更多 |
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带有 AOT Autograd 的 CUDA 图形。 了解更多 |
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在 CPU 上使用 IPEX。 了解更多 |
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在 CPU/GPU 上使用 ONNX Runtime 进行训练。 了解更多 |
仅推理后端
后端 |
描述 |
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使用 Torch-TensorRT 进行推理优化。在调用脚本中需要 |
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在 CPU 上使用 IPEX 进行推理。 了解更多 |
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使用 Apache TVM 进行推理优化。 了解更多 |
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使用 OpenVINO 进行推理优化。 了解更多 |
