PyTorch

PyTorch 2026: Агентная инфраструктура и обзор архитектуры с приоритетом компилятора

К началу 2026 года PyTorch завершил переход от императивного исследовательского инструмента к продакшен-фреймворку с приоритетом компилятора. Архитектура основана на torch.compile, который использует TorchDynamo для захвата графов Python и TorchInductor для генерации оптимизированных ядер Triton для различных аппаратных бэкендов 📑.

Инфраструктура исполнения и компиляции

PyTorch 2.6 поддерживает гибридную парадигму, сочетая гибкость eager-режима для отладки с производительностью graph-режима для исполнения.

• Рабочий процесс torch.compile: Вход: Нативный код модели Python/PyTorch → Процесс: Захват графа (TorchDynamo), AOT-трассировка (AOTAutograd) и генерация ядер (TorchInductor/Triton) → Выход: Высокооптимизированный машинный код с задержкой менее миллисекунды 📑.
• API Flex Attention: Стандартный интерфейс 2026 года для реализации пользовательских масок внимания на Python, которые автоматически преобразуются в слитые высокопроизводительные ядра 📑.
• Нативная квантизация: Включает базовую поддержку NF4 (NormalFloat 4) и FP8, что позволяет запускать крупные foundation-модели на потребительском оборудовании 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Распределённое обучение и развёртывание на граничных устройствах

Инфраструктура 2026 года оптимизирована как для крупных облачных кластеров, так и для граничных устройств с ограниченными ресурсами.

• FSDP2 (Fully Sharded Data Parallel): Вход: Архитектура модели с триллионами параметров → Процесс: Шардирование по параметрам и перекрытие вычислений/коммуникаций между распределёнными узлами → Выход: Линейное масштабирование производительности обучения на кластерах H100/B200 📑.
• Исполняющая среда ExecuTorch: Вход: Экспортированный граф модели PyTorch → Процесс: Квантизация и понижение уровня до специфичной для устройства исполняющей среды (NPU/DSP/мобильные устройства) → Выход: Изолированный высокопроизводительный бинарный файл для локального исполнения ИИ 📑.
• Управление памятью: Проприетарные эвристики кэширующего аллокатора используются для минимизации фрагментации во время длительных сеансов обучения; конкретные внутренние триггеры выделения памяти не раскрываются 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики для развёртываний 2026 года:

• Нагрузка ядер Triton: Измерьте время «разогрева» компиляции для TorchInductor, так как начальные проходы могут вносить значительную задержку в средах реального времени 🧠.
• Масштабируемость коммуникаций FSDP2: Отслеживайте накладные расходы на коммуникации NCCL/Gloo во время шардирования по параметрам, чтобы убедиться, что они не становятся узким местом для вычислительно-интенсивных ядер 🌑.
• Поддержка операторов ExecuTorch: Проверьте, покрываются ли специфические пользовательские операторы вашей модели бэкендом ExecuTorch для целевых мобильных NPU-чипсетов 📑.