不久前，英特爾宣布以Premier會員的身份加入PyTorch*基金會，并期待與各行各業的領軍企業在開源PyTorch框架和生態系統上開展合作。PyTorch能夠加速人工智能應用的開發，這將促進試驗與創新，在加速AI發展方面發揮關鍵作用。加入PyTorch基金會，進一步彰顯了英特爾致力于通過技術支持并培育其生態系統以加速機器學習框架的演進。

英特爾自2018年起為PyTorch提供支持，旨在通過豐富的硬件和開放的軟件推動AI普及。英特爾正在不斷推進PyTorch并拓展生態，以創新為先，推動構建一個“AI觸手可及”的未來。

英特爾通過優化，

提升PyTorch*2.0功能

PyTorch受益于英特爾為x86提供的諸多優化，包括利用英特爾oneAPI深度神經網絡庫（oneDNN）加速PyTorch，針對aten算子和BFloat16的優化，以及自動混合精度支持。英特爾也積極參與PyTorch通用功能（如量化和編譯器）的設計與部署，為PyTorch2.0提供了四個重要性能特性：

1. 優化TorchInductor CPU FP32推理

2. 在PyG中改進圖神經網絡（GNN），以支持推理和訓練性能

3. 針對x86CPU平臺，優化了統一量化后端的int8推理

4. 利用oneDNN Graph API加速在CPU上的推理

我們還計劃在框架的后續版本中加入新特性。

與PyTorch社區合作

英特爾的維護人員積極參與PyTorch社區，以促進AI開發人員、研究人員和行業專家之間的合作與創新。主要交流活動包括：

●PyTorch GitHub問題分類

●加強PyTorch文檔（如PyTorch Docathon）

●舉辦會議和研討會，分享包含PyTorch的英特爾最新應用程序

●發布技術博客、文章和白皮書

●通過PyTorch視頻欄目突出關鍵技術材料

進一步推動PyTorch開放生態系統

在把最新的優化和功能貢獻到PyTorch社區之前，英特爾發布了英特爾PyTorch*擴展包（IPEX）包含了這些優化和功能，可以讓使用者更早獲得加速和其他助益。擴展包以oneAPI跨體系結構編程模型為基礎，只需幾行代碼，用戶便可以利用最新的英特爾PyTorch軟件和硬件優化。

此外，英特爾針對GPU的PyTorch擴展包（IPEX）通過最新功能和優化擴展了PyTorch，從而在英特爾顯卡上獲得額外的性能提升。它在GitHub xpu-master分支的一個開源項目中發布。更多詳情，請見發布說明。（https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch/releases/tag/v1.10.200+gpu）

英特爾同時也為PyTorch生態系統中的庫提供技術支持，如torch-serve、PyTorch Geometric、DeepSpeed和Hugging Face Transformers（例如Accelerate、Optimum）。

英特爾加入Linux基金會

AI&Data基金會

本月早些時候，英特爾還以Premier會員身份加入了Linux基金會AI&Data基金會。通過加入理事會，英特爾可以提供更多在領導開放創新和培育開發者社區的豐富經驗，幫助制定基金會AI和數據工作的戰略方向，以加速開源AI項目和技術的發展。

獲取軟件

開放的生態可以推動行業創新與加速，英特爾提供了的廣泛的AI優化硬件和軟件組合，賦能AI的普及。英特爾期待與合作伙伴密切協作，推動PyTorch社區和生態系統向前邁進。

試用PyTorch 2.0，感受性能提升。

（https://pytorch.org/get-started/locally/）

訪問GitHub頁面，獲得教程及最新的英特爾PyTorch擴展包。（https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch）

PyTorch資源

●PyTorch入門（https://pytorch.org/get-started/pytorch-2.0/）

● 開發討論（https://dev-discuss.pytorch.org/t/pytorch-release-2-0-execution-update/1077）

● 文檔（https://pytorch.org/docs/2.0/）

產品和性能信息

¹性能會因用途、配置和其他因素而異。更多信息請參見www.Intel.com/PerformanceIndex。