PyTorch团队首发技术路线图，近百页文档披露2024下半年发展方向

PyTorch团队在2024年7月10日首次公开发布了他们的技术路线图，这份近100页的文档详细描述了PyTorch在2024年下半年的发展计划。10 这份路线图由内部技术文档直接修改而来，披露了这个经典开源库下一步的发展方向。89 根据Meta的PyTorch团队首次公开发布的实际路线图文档，我们可以了解到PyTorch团队对于未来的规划和愿景。4 同时，Meta共同创始人、领导PyTorch团队的Soumith Chintala也在推特上分享了这一消息。67

路线图的发布对于PyTorch社区来说是一个重要的里程碑，它不仅展示了团队对于技术发展的承诺，也为开发者和研究人员提供了一个清晰的未来发展方向。通过这份路线图，PyTorch团队希望能够进一步推动开源生态的繁荣，促进技术创新和应用的发展。1 此外，路线图的发布也反映了PyTorch在AI领域的领导地位，以及其在学术和工业界的广泛应用。3 根据Assembly AI 2021年的统计数据，HuggingFace上最受欢迎的top 30模型都能在PyTorch上运行，有92%的模型是PyTorch专有的，这个占比让包括TensorFlow在内的一众竞争对手都望尘莫及。3

值得注意的是，除了技术路线图的发布，PyTorch团队还在不断优化和更新PyTorch框架。例如，PyTorch 2.2版本集成了FlashAttention-2，性能提升了2倍2。此外，华为和英特尔等公司也加入了PyTorch基金会，共同助力AI发展56。这些举措进一步证明了PyTorch在AI领域的强大影响力和发展潜力。

PyTorch 2.2 版本有哪些主要的新特性和改进？

PyTorch 2.2 版本带来了一系列重要的更新和性能提升。其中最显著的特性之一是集成了 FlashAttention-2，这使得性能得到了显著提升，据称性能提升了2倍151617。此外，这个版本是在全球521位开发者的共同努力下完成的，他们贡献了3628个提交151617。这些改进和特性的加入，进一步巩固了PyTorch作为深度学习框架的地位，并为用户提供了更加强大的工具和性能。

华为在 PyTorch 生态系统中扮演了怎样的角色？

华为在 PyTorch 生态系统中扮演了重要的角色。华为不仅是 PyTorch 生态系统的支持者和贡献者，而且通过推进多样性算力支持与改进，帮助更多厂商后端能够更加轻松地接入 PyTorch 生态2122232425。华为的加入，使得 PyTorch 基金会得到了中国首个最高级别会员的支持，这标志着华为在推动 PyTorch 发展和优化方面发挥了关键作用21。华为的积极参与和贡献，为 PyTorch 生态的繁荣和多样化发展提供了强有力的支持。

英特尔在 PyTorch 基金会中承担了哪些职责？

英特尔作为 PyTorch 基金会的 Premier 会员，承担了一系列重要职责。英特尔长期以来一直积极参与 PyTorch 的开发，帮助优化 PyTorch 的 CPU 推理性能，并凭借此提升英特尔处理器上的 AI 性能31。在 PyTorch 2.0 中，英特尔对 TorchInductor CPU FP32 推理进行了优化，改进了 PyG 中 GNN 的推理和训练性能，并针对 x86 CPU 平台优化了 Int8 推理，利用 oneDNN Graph API 加快了 CPU 上的推理速度3132。此外，英特尔还有四名 PyTorch 维护者，负责维护 CPU 性能模块和编译器前端，他们积极主动地对问题进行分类并审查来自社区的 PR，已经为 PyTorch 上游合并了数百个 PR32。

PyTorch 在学术论文中的使用情况如何？

PyTorch 在学术论文中的使用情况非常广泛，已经成为学术界的主导框架之一。据统计，69% 的 CVPR 论文、75% 以上的 NAACL 和 ACL 论文，以及 50% 以上的 ICLR 和 ICML 论文都选择使用 PyTorch42。在视觉和语言类的会议上，PyTorch 的使用频率以 2:1 和 3:1 的比例超过了 TensorFlow，并且在 ICLR 和 ICML 等通用机器学习会议上也比 TensorFlow 更受欢迎。此外，PyTorch 的论文数量已经是使用 TensorFlow 的至少 3 倍以上，这一差距还在持续扩大44。这些数据表明，PyTorch 在学术界中的地位日益重要，成为研究者们的首选框架。

PyTorch 团队的技术路线图文档中提到了哪些关键的发展方向？

PyTorch 团队的技术路线图文档详细阐述了 2024 年下半年的发展方向。这份近百页的文档由内部技术文档直接修改而来，披露了这个经典开源库下一步的发展重点4950。虽然具体的发展方向没有在提供的参考资料中详细列出，但可以预见的是，PyTorch 团队将继续致力于提升模型训练和推理性能，同时可能会加入新的功能和优化，以保持其在深度学习框架领域的领先地位。此外，考虑到 PyTorch 在学术界的广泛使用，技术路线图可能也会着重考虑如何更好地支持学术研究和创新。