阅读
工具
关于
Hugging Face 发布了一篇教程，介绍如何分析 AWS Trainium 上的 TorchNeuron 推理性能，并展示如何使用 torch.profiler 和 Neuron Explorer 跟踪执行过程，从框架调度到运行时调度，再到硬件执行。 该指南使用相同的输入和分析配置，对比了三种 RMSNorm 实现。在报告的运行结果中，torch.rms_norm 和 torch.compile 都将计算融合为单次内核调度，设备耗时约为朴素实现的六分之一。这一结果仅适用于这些 RMSNorm 对比，并不代表整体推理性能。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
沿着报道，了解事件的不同侧面。
本指南介绍如何使用 torch.profiler 和 Neuron Explorer 对 AWS Trainium 上的 TorchNeuron 推理进行性能分析，追踪从框架分发、运行时调度到硬件执行的操作。指南使用相同的输入和性能分析配置，对比了三种 RMSNorm 实现。在这些运行中，torch.rms_norm 和 torch.compile 均将计算融合为一次内核分发，耗时约为朴素实现设备端耗时的六分之一。
和上面这份一样：几件值得看的事。免费，点确认信之后才会开始发送，每封信都能一键退订。 看一份往期日报
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。
