PyTorch — популярный фреймворк для машинного обучения — обновился до версии 2.10.
Cреди основных новшеств можно отметить:
-
Поддержка AMD ROCm:
- Введена поддержка сгруппированной GEMM.
- Улучшена поддержка ROCm для Windows.
- Добавлены новые модели GPU GFX1150/GFX1151 (серия AI 300) в списки поддержки hipblaslt.
- Расширены функциональные возможности, такие как поддержка scaled_mm v2 и AOTriton scaled_dot_product_attention.
-
Поддержка GPU Intel:
- Внедрены новые API Torch XPU для Intel.
- Поддержка дополнительных операторов ATen.
- Оптимизация производительности для GPU Intel.
-
Поддержка NVIDIA CUDA:
- Расширенные возможности для написания шаблонных ядер.
- Улучшена поддержка CUDA 13.
-
Поддержка Python 3.14 для
torch.compile(), а также экспериментальная поддержка сборки Python 3.14 без глобальной блокировки интерпретатора (free-threaded). -
Снижение накладных расходов на запуск ядер благодаря горизонтальному слиянию комбо-ядер в Torch Inductor.
Полный список изменений доступен на github.
Готовые варианты, скомпилированные для разных GPU, ОС и языков (Python/C++/Java) указаны на сайте Pytorch
>>> источник
