探索PyTorch全链路性能极限：PyTorch Meetup北京站回顾

2025年9月20日，PyTorch Meetup Beijing 在北京海淀圆满落幕，并通过PyTorch知乎、黄大年茶思屋、码云Gitee、蔻享等多平台同步线上直播。

本次活动聚焦大模型训练、推理优化、智能体框架与异构计算等前沿议题，吸引了百余名来自全国各地的 AI 研究者、工程师与技术爱好者，共同探索PyTorch全链路性能极限，为现场及线上开发者带来了一场深度技术盛宴。

# Opening：连接全球技术生态

PyTorch Ambassador 宗泽升在开场中介绍了PyTorch全球大使项目的蓬勃发展。目前37位大使遍布19个国家，共同推动PyTorch在学术与工业界的应用。他还预告了即将到来的PyTorch Conference 2025及培训认证计划，为开发者勾勒出PyTorch生态的全球图景与成长路径。

# DeepSpeed ：大模型训练的工程基石

英特尔（中国）有限公司高级软件工程师同时也是DeepSpeed TSC Committer的马国凯率先开讲。他的议题DeepSpeed -- Scalable, Memory Efficient and High Throughput Distributed Large Foundation Model Training Engine系统性地介绍了 DeepSpeed 的核心技术架构的最新进展。从ZeRO内存优化到AutoTP自动张量并行，DeepSpeed正在通过抽象加速器接口构建跨硬件统一生态，让大模型训练变得更加高效和普惠。

# ROLL框架：智能体训练的系统级创新

# 昇腾推理优化：性能极致的工程实践

# torch_npu + aclGraph：软硬协同新范式

# FlagGems：通用算子的高性能解决方案

# 规模化加速人工智能：多元生态的加速实践

本次 Meetup 在热烈的技术交流氛围中圆满结束。六场演讲全面覆盖了从训练、推理、强化学习到底层算子、硬件适配的关键技术链条，展现了PyTorch 社区在推动 AI 工程创新方面的强大活力。

未来，PyTorch 社区将继续举办更多技术交流活动，携手开发者共建开放、合作、前沿的 AI 开源生态。