PyTorch – ein beliebtes Framework für maschinelles Lernen – wurde auf Version 2.10 aktualisiert.
Zu den wichtigsten Neuerungen gehören:
Unterstützung für AMD ROCm:
- Unterstützung für gruppierte GEMM wurde eingeführt.
- Verbesserte ROCm-Unterstützung für Windows.
- Neue GPU-Modelle GFX1150/GFX1151 (AI 300-Serie) wurden in die hipblaslt-Unterstützungslisten aufgenommen.
- Erweiterte Funktionen, wie Unterstützung für scaled_mm v2 und AOTriton scaled_dot_product_attention.
Unterstützung für Intel-GPU:
- Neue Torch XPU-APIs für Intel wurden implementiert.
- Unterstützung zusätzlicher ATen-Operatoren.
- Leistungsoptimierung für Intel-GPU.
Unterstützung für NVIDIA CUDA:
- Erweiterte Möglichkeiten zum Schreiben von Template-Kernels.
- Verbesserte Unterstützung für CUDA 13.
Unterstützung von Python 3.14 für torch.compile(), sowie experimentelle Unterstützung für die Python 3.14-Kompilation ohne globale Interpretersperre (free-threaded).
Reduzierung von Overhead beim Starten von Kernels durch horizontales Merging von Combo-Kernels im Torch Inductor.
Die vollständige Liste der Änderungen ist auf der github.
Fertige Versionen, die für verschiedene GPUs, Betriebssysteme und Sprachen (Python/C++/Java) kompiliert wurden, sind auf der Pytorch-Website aufgeführt.
Quelle: linux.org.ru
