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公式サイト ↗ RSS 3,967 件 最終取得 1時間前
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trunk/efc1bd38e81b7957f3f06c62ebc2271f5ba37dcb: [テスト] `@modules`を樹外バックエンドサポートに追加する (#189387)

バックグラウンド op_overrides / op_allowlist / set_test_configs() (#176264, #181703, #181554) は、純粋な構成を通じて、Out-of-tree (PrivateUse1) バックエンドを OpInfo ベースのテスト スイートを再利用させます。このPRは@opsと @modulesを同等にします変更 DeviceTypeTestBase に module_overrides / module_allowlist を追加し、モジュールのパラメータライザーでそれらを適用する; 一般的な ModuleInfo.dtypes を追加する。

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trunk/90385d3bd0c39f4f24aed41560539082e59eede2: [MPS] 小規模な8つの入力に対してCPUのバックバックを避ける (#203272)

修正 #202777 小入力CPUのフォールバックを削除すると、以下のスクリプト (クロード共同著者) による平均的なパフォーマンスの改善がみられる: 輸入を拡大するためにクリック argparse 輸入 itertools 輸入 トーチ 輸入 torch.utils.benchmark 基準として SHAPES = [] for n in range ((1, 112, 2): for b in range ((1, 112, 10): if b * n * n < 12288: SHAPES.append (((b, n, n)) DTYPES = { "float32": torch.fl...

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トランク/2450619a4c8a11b6f652154d12173794ebe181d5: 異常値を下回る結果をゼロに修正 (#197785)

AVX2/AVX512 exp_u20の高速経路は、指数ビットを書いて2^nを構築し、これはサブノーマルを生成することはできません。 ln(FLT_MINにクランプされます。また [-87.34, -86.99] に対しても 0 を返します。 exp は依然として正常浮動値です。NaN を exp に変えた (88.72).スキャラル exp に戻る代わりに、高速経路を修正します。 ln を分割します。

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実行可能/厳格/1793827228: [pytorch] LLVM 24を修正する `CreateMalloc`呼び出し (#201870) (#201870)

概要: LLVM 24 は IRBuilder::CreateMalloc から AllocTy パラメータを削除しました。新しいオーバーロードを使用して>=24ブランチを追加し、古いLLVMの動作を維持します。テストプラン:アーチリント -AIアシスタント: AIアシスタントで作成。レビュー者: albanD 差異修正: D127193470 引き出す要求 解決: #201870 承認: https://github.com/albanD

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viable/strict/1793821825: 構造化されていないインプレスオペレーションの生成されたMetaカーネルをエクスポートする (#201651)

リンクされた問題かサポートメンテナー #167818BC-ブレイキングの修正?概要なし (人によってのみ) #167818を参照してください。代理人の詳細 (該当する場合は) @egeboy35のためにClaude (AI) によって作成されました。RegisterMeta は、独自の Meta カーネルがない (gen_unstructured は 1 つを生成する) 構造化されていないインプレスオペレーションのための::meta:: ウラッパーで定義します。オペレーターごとにヘッダを設定すると、オペレーター_ヘッダ (()) は <op>_meta_dispatch.h を含みます。

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viable/strict/1793820049: [AOTI] C shim (#202227) に CUDA グラフキャプチャを追加する

概要 (人間による記述のみ) ATEN キューダグラフと mempool インターフェースを C システムに公開し、 AOTI キューダグラフのサポートを準備する。このPRは AIアシスタント (Claude Code) と協力して作成されましたこのセクションのすべてが AIで生成されていますC shim の関数を::cuda::MemPool と::cuda::CUDAGraph で包む (プールとグラフを作成・削除、 capture_begin, capture_end,リプレイ)...

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viable/strict/1793818235: [MPS] weight_norm をメタル (#202745) に移行する

メタールに移動します。総合統計: n分 Geomean max 17 0.87x 1.85x 4.67x モデル形状パーフス: モデル層重量形状 dim メイン US PR US スピードアップ HiFi-GAN conv_pre (512, 80, 7) 0 53.3 12.0 4.43x HiFi-GAN リブロック k=3 (256, 256, 3) 0 35.2 13.7 2.57x HiFi-GAN リブロック k=11 (256, 256, 11) 0 46.4 33.0 1.41x HiFi-GAN アップサンプル ConvTranspose1d (512, 256, 16)...

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viable/strict/1793816519: [dynamo] ユーザー定義クラス (#196863) のサポートクラス。mro (()

SomeClass.mro() を呼び出し、現在 gb0156 でダイナモでグラフを割り切っていますが、 SomeClass.__mro__ にアクセスしている間は既にサポートされています。これは、デフォルトの type.mro 実装を使用するクラスへの高速経路を追加します。type ((cls) が type で、MRO のクラスが mro を定義していない場合、呼び出しは __mro__ から構築された新しいリストを返します。各 MRO エントリには DICT_NOT_CONTAINS (("mro") 保護符があります。CPython は __mro__ を使って再計算します。

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viable/strict/1793814931: [pr-review] 引き寄せ要求のラベルをレビューに表示する (#203298)

自動レビューはオフラインで実行され、diff,チェックアウトと /tmp/pr-comments.json (タイトル、説明、著者、コメント) のみ表示されます。PRのラベルは 見つからないので ラベルを求めている発見は すでにそこにあるかどうか 分からないのです#203059 で ciflow/docker と ciflow/binaries を 3 回要求しました (20:38 と 00:02 のレビュー) しかし ciflow/docker は pytorch-bot によって追加されました。..

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viable/strict/1793812922: [ダイナモ] bytearray.findと bytearray.rfind (#199685) をサポートする

#192126 の一部で、bytearray.find と bytearray.rfind のダイナモサポートを追加します。この問題は検索方法ファミリーの最初の2つの方法です。開始/終了は別々のPRで表示されます。実装 両方のメソッドはtorch/_dynamo/variables/lists.pyのByteArrayVariableで動作し、既存のバイトアレイ_カウントが現在使用している _bytearray_searchヘルパーを1つ共有しています:位置のみ、...

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viable/strict/1793805683: [ダイナモ] トーチ。コンパイラ追跡フラグをスレッドごとに (#202198)

修正 #202042 概要 以前は、torch.compiler トレースフラグはモジュールグローバルで、任意のスレッドが True を読み、任意のスレッドがコンパイルされ、異なるスレッドで torch.compile と非厳格な torch.export セッションが交わされれば、フラグが True に固定される可能性があります。このPRは、フラグを名前キー (torch.compiler.is_compiling / torch.compiler.is_exporting / torch.compiler.is_...

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viable/strict/1793800260: [インダクター] 高価な広範囲放送の生産者を実現する (#202772)

現在、放送プロデューサーは、そのオペカウントが realize_opcount_threshold を超えた場合にのみ実現される。したがって、幅広い消費者にわたって放送される一行あたり中価な値が、各要素に対してインラインされ、再計算される。このPRはまた、放送が少なくとも realize_broadcast_reuse_threshold (デフォルト64) 幅に達すると、読み込み計算ヒウリスティック (realize_reads_threshold) を適用する。GPT-OSSMOEのダウンプロジェク。..

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trunk/1933a0a9ee51f2b03ad3cababd727b442d23630e: [インデューサ] 広範囲放送の高価なプロデューサーを認識する (#202772)

現在、放送プロデューサーは、そのオペカウントが realize_opcount_threshold を超えた場合にのみ実現される。したがって、幅広い消費者にわたって放送される一行あたり中価な値が、各要素に対してインラインされ、再計算される。このPRはまた、放送が少なくとも realize_broadcast_reuse_threshold (デフォルト64) 幅に達すると、読み込み計算ヒウリスティック (realize_reads_threshold) を適用する。GPT-OSSMOEのダウンプロジェク。..

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viable/strict/1793798432: XPU (#198623) のために二立方格子_サンプラー_3d を有効にする

PR intel/torch-xpu-ops#5511が統合されたため、二立方体挿入付きのグリッドサンプラー3DはXPUで完全に有効にすることができます。bicubic が実装されていないことを主張する check_grid_sampler_3d バージョンを削除します。 更新 docstring in the torch.nn.functional.grid_sample 機能更新は test_nn.py でスキップされコメントされます。 引き出す要求は解決しました: #198623 承認: https://github.com/guangyey, https://github.com/jansel

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viable/strict/1793793053: [CUDA] 条件付き原流の再利用ブロック (#192098)

ネイティブキャッシングアロケーターは、異なるCUDAストリームに対して別々のフリーブロックリストを保持します。条件ボディの捕獲ごとに、新しい主捕獲ストリームに独自の捕獲毎のCUDA DAGを記録します。特殊な処理なしでは、親体と条件体捕獲は、互いに死体ブロックを再利用することはできません。前回のコミットは、条件付きキャプチャツリーに関係を記録します条件付きの体は。..

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trunk/ec97fbfd424a5831795ff4734c5709da00abc55d: [xpu] XPU OneDNN バージョンをv3.14 (#202196) にアップグレードする

このPRは、XPU oneDNN を v3.13.3 から v3.14. にアップグレードすることです。このアップグレードの主な目的は、Intel Graphics Performanceの改善の機能であるIntel GPU D-Series (旧称Crescent Island) の性能向上です。Xe3p-LPGアーキテクチャ (コードネーム"Nova Lake P") をベースとした将来の統合GPUでの性能向上。スケールドットプロダクトアテンション (SDPA) 訓練のパフォーマンス向上

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viable/strict/1793789405: [CUDA] 条件付き捕獲で危険な捕獲を拒絶する (#176657)

CUDAグラフキャプチャは GPU の作業と依存関係を記録する。CudaGraph_t に記録されたノードは、キャプチャ毎の CUDA DAG を形成します。条件付きの身体捕獲は 別々のDAGを記録します一つの根と全ての条件体捕獲が条件捕獲樹を形成しますネイティブキャッシングアロケータは、これまで、どの数のキャプチャがアクティブかしか知りませんでした。CUDAのキャプチャIDごとに1つのキャプチャステートを追加します。州ごとに。..