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在PyTorch Conference 2022上，研发团队介绍了 PyTorch 2.0，并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布，现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
GitHub地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases
PyTorch 2.0 延续了之前的 eager 模式，同时从根本上改进了 PyTorch 在编译器级别的运行方式。PyTorch 2.0 能为「Dynamic Shapes」和分布式运行提供更快的性能和更好的支持。
PyTorch 2.0 的稳定功能包括 Accelerated Transformers（以前称为 Better Transformers）。Beta 功能包括：
使用 torch.compile 作为 PyTorch 2.0 的主要 API；
scaled_dot_product_attention 函数作为 torch.nn.functional 的一部分；
MPS 后端；
torch.func 模块中的 functorch API。
另外，PyTorch 2.0 还提供了一些关于 GPU 和 CPU 上推理、性能和训练的 Beta/Prototype 改进。
除了 2.0，研发团队这次还发布了 PyTorch 域库的一系列 beta 更新，包括 in-tree 的库和 TorchAudio、TorchVision、TorchText 等独立库。此外，TorchX 转向社区支持模式。
具体来说，PyTorch 2.0 的功能包括：
torch.compile 是 PyTorch 2.0 的主要 API，它能包装并返回编译后的模型。这个是一个完全附加（和可选）的功能，PyTorch 2.0 根据定义是 100% 向后兼容的。
作为 torch.compile 的基础技术，带有 Nvidia 和 AMD GPU 的 TorchInductor 将依赖 OpenAI Triton 深度学习编译器来生成高性能代码并隐藏低级硬件细节。OpenAI Triton 生成内核实现了与手写内核和 cublas 等专用 cuda 库相当的性能。
Accelerated Transformers 引入了对训练和推理的高性能支持，使用自定义内核架构实现缩放点积注意力 (SPDA)。API 与 torch.compile () 集成，模型开发人员也可以通过调用新的 scaled_dot_product_attention () 运算符直接使用缩放点积注意力内核。
Metal Performance Shaders (MPS) 后端能在 Mac 平台上提供 GPU 加速的 PyTorch 训练，并增加了对前 60 个最常用运算符的支持，覆盖 300 多个运算符。
Amazon AWS 优化了 AWS Graviton3 上的 PyTorch CPU 推理。与之前的版本相比，PyTorch 2.0 提高了 Graviton 的推理性能，包括针对 ResNet-50 和 BERT 的改进。
其他一些跨 TensorParallel、DTensor、2D parallel、TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor 的新 prototype 功能和方法。
稳定功能
PyTorch 2.0 版本包括 PyTorch Transformer API 新的高性能实现，以前称为「Better Transformer API」，现在更名为 「Accelerated PyTorch 2 Transformers」。研发团队表示他们希望整个行业都能负担得起训练和部署 SOTA Transformer 模型的成本。新版本引入了对训练和推理的高性能支持，使用自定义内核架构实现缩放点积注意力 (SPDA)。
与「快速路径（fastpath）」架构类似，自定义内核完全集成到 PyTorch Transformer API 中 —— 因此，使用 Transformer 和 MultiHeadAttention API 将使用户能够：
显著提升模型速度；
支持更多用例，包括使用交叉注意力模型、Transformer 解码器，并且可以用于训练模型；
继续对固定和可变的序列长度 Transformer 编码器和自注意力用例使用 fastpath 推理。
为了充分利用不同的硬件模型和 Transformer 用例，PyTorch 2.0 支持多个 SDPA 自定义内核，自定义内核选择逻辑是为给定模型和硬件类型选择最高性能的内核。除了现有的 Transformer API 之外，模型开发人员还可以通过调用新的 scaled_dot_product_attention () 运算来直接使用缩放点积注意力内核。
将缩放点积注意力与自定义内核和 torch.compile 结合使用可为训练大型语言模型（上图以 nanoGPT 为例）提供显著加速。
Beta 功能
torch.compile
torch.compile 是 PyTorch 2.0 的主要 API，它包装并返回编译后的模型。torch.compile 的背后是 PyTorch 团队研发的新技术 ——TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor。
借助这些新技术，torch.compile 能够在 165 个开源模型上运行，并且在 float32 精度下平均运行速度提高 20%，在 AMP 精度下平均运行速度提高 36%。
PyTorch MPS 后端
MPS 后端在 Mac 平台上提供 GPU 加速的 PyTorch 训练。PyTorch 2.0 在正确性、稳定性和运算符覆盖率方面比之前的版本有所改进。
缩放点积注意力 2.0
PyTorch 2.0 引入了一个强大的缩放点积注意力函数。该函数包括多种实现，可以根据使用的输入和硬件无缝应用。
functorch → torch.func
functorch API 现在可以在 torch.func 模块中使用。其中，函数转换 API 与以前相同，但与 NN 模块交互的方式有所改变。
此外，PyTorch 2.0 还添加了对 torch.autograd.Function 的支持：现在可以在 torch.autograd.Function 上应用函数转换。
Dispatchable Collectives
Dispatchable Collectives 是对之前 init_process_group () API 的改进，其中将后端更改为可选参数。对于用户来说，这个特性的主要优势在于，它将允许用户编写可以在 GPU 和 CPU 机器上运行的代码，而无需更改后端规范。
PyTorch 2.0 还将 torch.set_default_device 和 torch.device 作为语境管理器（context manager），将「X86」作为 x86 CPU 的新默认量化后端。
新的 X86 量化后端利用 FBGEMM 和 oneDNN 内核库，提供比原始 FBGEMM 后端更高的 INT8 推理性能。新后端在功能上与原始 FBGEMM 后端兼容。
此外，PyTorch 2.0 还包括多项关键优化，以提高 CPU 上 GNN 推理和训练的性能，并利用 oneDNN Graph 加速推理。
最后，PyTorch 2.0 还包含一些 Prototype 功能，包括：
[Prototype] DTensor
[Prototype] TensorParallel
[Prototype] 2D Parallel
[Prototype] torch.compile (dynamic=True)
参考链接：https://deploy-preview-1313--pytorch-dot-org-preview.netlify.app/blog/pytorch-2.0-release/
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