PyTorch — ein beliebtes Framework für maschinelles Lernen — wurde auf Version 2.10 aktualisiert.
Zu den wichtigsten Neuerungen gehören:
Unterstützung von AMD ROCm:
- Unterstützung für gruppierte GEMM wurde eingeführt.
- Verbesserte Unterstützung von ROCm für Windows.
- Neue GPU-Modelle GFX1150/GFX1151 (Serie AI 300) wurden zur hipblaslt Unterstützungsliste hinzugefügt.
- Erweiterte Funktionen wie Unterstützung für scaled_mm v2 und AOTriton scaled_dot_product_attention.
Unterstützung von Intel-GPU:
- Neue Torch XPU APIs für Intel wurden implementiert.
- Unterstützung zusätzlicher ATen-Operatoren.
- Leistungsoptimierung für Intel-GPUs.
Unterstützung von NVIDIA CUDA:
- Erweiterte Möglichkeiten zur Erstellung von Template-Kernen.
- Verbesserte Unterstützung für CUDA 13.
Unterstützung für Python 3.14 für torch.compile() sowie experimentelle Unterstützung für die Ausführung von Python 3.14 ohne globale Interpreter-Sperre (free-threaded).
Reduzierung der Overhead-Kosten beim Starten von Kernen durch horizontale Zusammenführung von Kombi-Kernen im Torch Inductor.
Eine vollständige Liste der Änderungen finden Sie auf der github.
Fertige Optionen, die für verschiedene GPUs, Betriebssysteme und Sprachen (Python/C++/Java) kompiliert wurden, sind auf der Pytorch-Website aufgeführt.
Quelle: linux.org.ru
