PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍

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原标题：PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍

关键字：本文,内核,矩阵,张量,乘法

文章来源：机器之心

内容字数：7501字

内容摘要：机器之心报道编辑：陈萍我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。从年初到现在，生成式 AI 发展迅猛。但很多时候，我们又不得不面临一个难题：如何加快生成式 AI 的训练、推理等，尤其是在使用 PyTorch 的情况下。本文 PyTorch 团队的研究者为我们提供了一个解决方案。文章重点介绍了如何使用纯原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型，此外，文章还介绍了 PyTorch 新功能，以及如何组合这些功能的实际示例。结果如何呢？PyTorch 团队表示，他们重写了 Meta 的「分割一切」 (SAM) 模型，从而使代码比原始实现快 8 倍，并且没有损失准确率，所有这些都是使用原生 PyTorch 进行优化的。博客地址：https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai/看完本文…

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