2023 年 10 月 5 日 (北京時間)、PyTorch コミュニティはバージョン 2.1 を正式にリリースしました。 PyTorch コミュニティと Ascend の間の継続的な協力と共同の取り組みにより、PyTorch バージョン 2.1 は同時に Ascend NPU をサポートしました。これは、開発者が PyTorch 2.1 上で直接 Ascend ベースのモデルを開発できることを意味します。将来的には、継続的なコミュニティ テクノロジーへの貢献を通じて、Ascend は PyTorch コミュニティ バージョンを進化させて同時にリリースし、AI テクノロジーのイノベーションとオープンソースのエコロジー開発を共同で推進していきます。
PyTorch は、新しいバージョンでより完全なサードパーティ デバイス アクセス メカニズムをリリースしました。この機能は Ascend が主導し、PyTorch コミュニティのコア メンテナと協力して完成しました。この機能に基づいて、サードパーティの AI コンピューティング デバイスは、元のフレームワーク コードを変更することなく PyTorch フレームワークに接続できます。また、Ascend は、サードパーティ デバイスが簡単にアクセスできるように誘導できる、Torch NPU の公式認定リファレンス実装も提供しています。
以前のバージョンでは、Ascend コンピューティング デバイスのネイティブ サポートがないため、開発者が Ascend NPU を使用して主流のフレームワークで高速化を実現したい場合、モデルの移行に数週間を費やす必要がありました。新しいバージョンに基づいて、ユーザーは Ascend NPU 上でネイティブ PyTorch 開発エクスペリエンスを直接享受し、Ascend コンピューティング デバイス上で効率的に実行できるモデルとアプリケーションを入手できるようになりました。
Shengteng は、BLOOM、GPT-3、LLaMA、その他の業界の主流の大規模モデルを PyTorch に採用し、それらを徹底的に最適化して、業界と同等のパフォーマンスを確保しました。最新の PyTorch バージョンでは、Ascend はコミュニティと緊密に連携して同時に進化し、モデル アクセラレーション機能を継続的に改善していきます
今後、Ascend は継続的な技術貢献を通じて PyTorch コミュニティのコンピューティング能力の多様性の向上を積極的に推進し、PyTorch フレームワークを最適化し、Ascend のコンピューティング能力の解放を支援し、PyTorch コミュニティのコントリビューターと協力して AI を推進していきます。技術革新とオープンソースエコシステムの急速な発展が発展します。
以上がPyTorch と Shengteng が共同で AI エコシステムの革新的な開発を推進の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。