不久前，英特爾宣布以Premier會(huì)員的身份加入PyTorch*基金會(huì)，并期待與各行各業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)在開源PyTorch框架和生態(tài)系統(tǒng)上開展合作。PyTorch能夠加速人工智能應(yīng)用的開發(fā)，這將促進(jìn)試驗(yàn)與創(chuàng)新，在加速AI發(fā)展方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。加入PyTorch基金會(huì)，進(jìn)一步彰顯了英特爾致力于通過技術(shù)支持并培育其生態(tài)系統(tǒng)以加速機(jī)器學(xué)習(xí)框架的演進(jìn)。

    英特爾自2018年起為PyTorch提供支持，旨在通過豐富的硬件和開放的軟件推動(dòng)AI普及。英特爾正在不斷推進(jìn)PyTorch并拓展生態(tài)，以創(chuàng)新為先，推動(dòng)構(gòu)建一個(gè)“AI觸手可及”的未來。

    英特爾通過優(yōu)化，提升PyTorch* 2.0功能

    PyTorch受益于英特爾為x86提供的諸多優(yōu)化，包括利用英特爾® oneAPI深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫（oneDNN）加速PyTorch，針對(duì)aten算子和BFloat16的優(yōu)化，以及自動(dòng)混合精度支持。英特爾也積極參與PyTorch通用功能（如量化和編譯器）的設(shè)計(jì)與部署，為PyTorch 2.0提供了四個(gè)重要性能特性：

    1.優(yōu)化TorchInductor CPU FP32推理

    2.在PyG中改進(jìn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），以支持推理和訓(xùn)練性能

    3.針對(duì)x86 CPU平臺(tái)，優(yōu)化了統(tǒng)一量化后端的int8推理

    4.利用oneDNN Graph API加速在CPU上的推理

    我們還計(jì)劃在框架的后續(xù)版本中加入新特性。

    與PyTorch社區(qū)合作

    英特爾的維護(hù)人員積極參與PyTorch社區(qū)，以促進(jìn)AI開發(fā)人員、研究人員和行業(yè)專家之間的合作與創(chuàng)新。主要交流活動(dòng)包括：

    PyTorch GitHub問題分類

    加強(qiáng)PyTorch文檔（如PyTorch Docathon）

    舉辦會(huì)議和研討會(huì)，分享包含PyTorch的英特爾最新應(yīng)用程序

    發(fā)布技術(shù)博客、文章和白皮書

    通過PyTorch視頻欄目突出關(guān)鍵技術(shù)材料

    進(jìn)一步推動(dòng)PyTorch開放生態(tài)系統(tǒng)

    在把最新的優(yōu)化和功能貢獻(xiàn)到PyTorch社區(qū)之前，英特爾發(fā)布了英特爾®PyTorch*擴(kuò)展包（IPEX）包含了這些優(yōu)化和功能，可以讓使用者更早獲得加速和其他助益。擴(kuò)展包以oneAPI跨體系結(jié)構(gòu)編程模型為基礎(chǔ)，只需幾行代碼，用戶便可以利用最新的英特爾PyTorch軟件和硬件優(yōu)化。

    此外，英特爾針對(duì)GPU的 PyTorch擴(kuò)展包（IPEX）通過最新功能和優(yōu)化擴(kuò)展了PyTorch，從而在英特爾顯卡上獲得額外的性能提升。它在GitHub xpu-master分支的一個(gè)開源項(xiàng)目中發(fā)布。更多詳情，請(qǐng)見發(fā)布說明。

    英特爾同時(shí)也為PyTorch生態(tài)系統(tǒng)中的庫提供技術(shù)支持，如torch-serve、PyTorch Geometric、DeepSpeed和Hugging Face Transformers（例如Accelerate、Optimum）。

    英特爾加入Linux基金會(huì)AI & Data基金會(huì)

    本月早些時(shí)候，英特爾還以Premier會(huì)員身份加入了Linux基金會(huì)AI & Data基金會(huì)。通過加入理事會(huì)，英特爾可以提供更多在領(lǐng)導(dǎo)開放創(chuàng)新和培育開發(fā)者社區(qū)的豐富經(jīng)驗(yàn)，幫助制定基金會(huì)AI和數(shù)據(jù)工作的戰(zhàn)略方向，以加速開源AI項(xiàng)目和技術(shù)的發(fā)展。