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PyTorch團隊重寫「分割一切」模型,比原始實現快8倍

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PyTorch團隊重寫「分割一切」模型,比原始實現快8倍

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原標題:PyTorch團隊重寫「分割一切」模型,比原始實現快8倍

關鍵字:本文,內核,矩陣,張量,乘法

文章來源:機器之心

內容字數:7501字

內容摘要:機器之心報道編輯:陳萍我們該如何優化 Meta 的「分割一切」模型,PyTorch 團隊撰寫的這篇博客由淺入深的幫你解答。從年初到現在,生成式 AI 發展迅猛。但很多時候,我們又不得不面臨一個難題:如何加快生成式 AI 的訓練、推理等,尤其是在使用 PyTorch 的情況下。本文 PyTorch 團隊的研究者為我們提供了一個解決方案。文章重點介紹了如何使用純原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型,此外,文章還介紹了 PyTorch 新功能,以及如何組合這些功能的實際示例。結果如何呢?PyTorch 團隊表示,他們重寫了 Meta 的「分割一切」 (SAM) 模型,從而使代碼比原始實現快 8 倍,并且沒有損失準確率,所有這些都是使用原生 PyTorch 進行優化的。博客地址:https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai/看完本文…

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