过去的几年里，PyTorch从1.0到1.13进行了创新和迭代，12月2日，PyTorch 2.0正式发布。与前辈们相比，PyTorch 2.0提供了相同的eager mode和用户体验，同时通过ile增加了一个编译模式，可以在不更改模型代码的情况下对模型进行加速，从而提供更佳的性能和对Dynamic Shapes及分布式运行的支持。经测试，使用2.0可以将训练速度提高38-76%。

　　由于pile是一个可选特性，因此PyTorch 2.0是完全向后兼容的。此外，2.0系列还会将PyTorch的部分代码从C++移回Python。PyTorch团队表示，PyTorch 2.0是他们向2.x系列迈出的第一步，稳定版预计在2023年3月初发布。

　　@码头诗人：AI模型编译速度的提升意味着在实际应用项目又可以节省不少计算资源，能够进一步推动AI降本，推动人工智能在产业中加速普。实际上，国内科技公司也都在开源领域、在机器学习方面投入大量资源搞研发，这也是当下一个颇具潜力的技术高地。

　　@东北路飞刘海柱：PyTorch2.0把2000个算子用250个基础算子实现，如果想要提升性能，可以针对Aten的750+算子进行融合优化，更加生态环保，也能让厂商对接更加方便。

　　@算子：PyTorch 2.0最大的更新就是这个torch.compile。好奇编译加速能否良好的支持fsdp的加入？毕竟torch的fsdp不算是一个成熟的算子，EBET易博app而且支持这个事的工作量应该是巨大的。

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