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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