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v7.0.0-pytorch2.1.0
881a276
2025-04-25 16:53
对比
release v7.0.0-pytorch2.1.0
shaoyf
一．新增说明 1. 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增torch_npu_run支持分级tcpstore和建链 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持devicemesh，原生allgather和reducescatter接口支持不等长输入输出 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持通过pg_options配置hccl通信域参数 • Ascend Extension for PyTorch 支持硬件延时故障感知和恢复 2. 新增二进制包 • Ascend Extension for PyTorch 新增发布abi=1二进制包 二．删除说明 无 三. 变更说明 1．接口变更说明 • 新增npu_cross_entropy_loss、npu_advance_step_flashattn和npu_group_norm_swish等自定义算子API；npu_rotary_mul新增支持rotary_mode入参 四. 已知问题 无 五. Bugfix • 修复AllGather入参为empty超时报错问题 • 修复HCCL_EVENT_TIMEOUT配置为0，op wait无法永不超时问题 • 修复alltoall算子临时tensor未释放内存上涨问题 六. 特殊声明 • 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 • 本版本修复CVE-2025-32434漏洞 七.版本配套关系 MindSpeed-Core branch： [2.0.0_core_r0.8.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/2.0.0_core_r0.8.0/) MindSpeed-MM branch： [2.0.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-MM/tree/2.0.0/) MindSpedd-LLM branch： [2.0.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-LLM/tree/2.0.0/) Driving SDK branch：[branch_v7.0.RC1](https://gitee.com/ascend/DrivingSDK/tree/branch_v7.0.RC1/)
最后提交信息为：
!20666
update torchair commitid 2.1.0
v6.0.0-pytorch2.4.0
88dab78
2025-01-04 19:07
对比
release v6.0.0-pytorch2.4.0
shaoyf
### 一 新增说明 1. 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增细粒度绑核，进一步优化算子下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 支持设备同步超时时间配置，提升训练灵活度和dfx能力 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持通信域单独设置HCCL_BUFFERSIZE,提升集合通信效率 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持同步流下发接口，为训练任务卡住时提供逃生通道，保证ckpt能正常保存 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持Atlas A3训练产品 ### 二 删除说明 无 ### 三 变更说明 1．接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持pg_options配置hccl通信参数hccl_buffer_size • 新增支持npu_gelu, npu_group_quant, torch_npu.profiler.dynamic_profile, torch.npu.SyncLaunchStream • npu_dynamic_quant：新增可选入参group_index，dst_type; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; torch_npu.contrib.module.LinearWeightQuant: 新增可选参数inner_precise • 新增环境变量ACL_DEVICE_SYNC_TIMEOUT，支持device同步超时手动配置 • 新增环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，开启后强制关闭INF_NAN模式 ### 四 已知问题 无 ### 五 Bugfix • 修复sendrecv初始化时卡死问题，支持P2P通信域独立建链 • 修复反向计算跨流计算的内存提前复用问题 ### 六 特殊声明 • 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 • Atlas A2训练产品/Atlas A3训练产品关闭INF_NAN模式会产生精度问题，所以强制拦截，若要强制关闭IF_NAN模式，则需开启环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，但模型仍然可能会产生精度问题
最后提交信息为：
!17180
[Bugfix] Copy operator misses memory_format.
v6.0.0-pytorch2.3.1
62e67c3
2025-01-04 19:06
对比
release v6.0.0-pytorch2.3.1
shaoyf
### 一 新增说明 1. 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增细粒度绑核，进一步优化算子下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 支持设备同步超时时间配置，提升训练灵活度和dfx能力 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持通信域单独设置HCCL_BUFFERSIZE,提升集合通信效率 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持同步流下发接口，为训练任务卡住时提供逃生通道，保证ckpt能正常保存 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持Atlas A3训练产品 ### 二 删除说明 无 ### 三 变更说明 1．接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持pg_options配置hccl通信参数hccl_buffer_size • 新增支持npu_gelu, npu_group_quant, torch_npu.profiler.dynamic_profile, torch.npu.SyncLaunchStream • npu_dynamic_quant：新增可选入参group_index，dst_type; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; torch_npu.contrib.module.LinearWeightQuant: 新增可选参数inner_precise • 新增环境变量ACL_DEVICE_SYNC_TIMEOUT，支持device同步超时手动配置 • 新增环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，开启后强制关闭INF_NAN模式 ### 四 已知问题 无 ### 五 Bugfix • 修复sendrecv初始化时卡死问题，支持P2P通信域独立建链 • 修复反向计算跨流计算的内存提前复用问题 ### 六 特殊声明 • 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 • Atlas A2训练产品/Atlas A3训练产品关闭INF_NAN模式可能会产生精度问题，所以强制拦截，若要强制关闭IF_NAN模式，则需开启环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，但模型仍然可能会产生精度问题
最后提交信息为：
!17178
[Bugfix] Copy operator misses memory_format.
v6.0.0-pytorch2.1.0
cb73edf
2025-01-04 19:05
对比
release v6.0.0-pytorch2.1.0
shaoyf
### 一 新增说明 1. 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增细粒度绑核，进一步优化算子下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 支持设备同步超时时间配置，提升训练灵活度和dfx能力 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持通信域单独设置HCCL_BUFFERSIZE,提升集合通信效率 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持同步流下发接口，为训练任务卡住时提供逃生通道，保证ckpt能正常保存 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持Atlas A3训练产品 ### 二 删除说明 无 ### 三 变更说明 1．接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持pg_options配置hccl通信参数hccl_buffer_size • 新增支持npu_gelu, npu_group_quant, torch_npu.profiler.dynamic_profile, torch.npu.SyncLaunchStream • npu_dynamic_quant：新增可选入参group_index，dst_type; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; torch_npu.contrib.module.LinearWeightQuant: 新增可选参数inner_precise • 新增环境变量ACL_DEVICE_SYNC_TIMEOUT，支持device同步超时手动配置 • 新增环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，开启后强制关闭INF_NAN模式 ### 四 已知问题 无 ### 五 Bugfix • 修复sendrecv初始化时卡死问题，支持P2P通信域独立建链 • 修复反向计算跨流计算的内存提前复用问题 ### 六 特殊声明 • 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 • Atlas A2训练产品/Atlas A3训练产品关闭INF_NAN模式可能会产生精度问题，所以强制拦截，若要强制关闭IF_NAN模式，则需开启环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，但模型仍然可能会产生精度问题 ### 七 版本配套关系 MindSpeed-Core branch： [v1.0.0_core_r0.7.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/releases/tag/v1.0.0_core_r0.7.0), [v1.0.0_core_r0.6.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/releases/tag/v1.0.0_core_r0.6.0) MindSpeed-MM branch： [v1.0.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-LLM/releases/tag/v1.0.0) MindSpedd-LLM branch： [v1.0.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-LLM/releases/tag/v1.0.0) Mxdriving branch：[branch_v6.0.0](https://gitee.com/ascend/mxDriving/releases/tag/branch_v6.0.0)
最后提交信息为：
!17201
Dequeue does not need to wait for the empty semaphore when i...
预览版本
v6.0.0.alpha001-pytorch2.5.1
a3b75fc
2024-11-12 10:53
对比
v6.0.0.alpha001-pytorch2.5.1
dilililiwhy
• PyTorch 2.5.1适配预览版本，继承2.4.0特性，基于PrivateUse1特性，支持eager模式分布式、混合精度训练等基础能力 • 新增部分API支持及特性支持 • 配套CANN 8.0.0.alpha001：https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann
最后提交信息为：
!15780
Update torchair commit id
v6.0.rc3-pytorch2.4.0
5762ec6
2024-10-29 14:52
对比
release v6.0.rc3-pytorch2.4.0
郭光浩
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增一级流水优化，进一步优化下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持foreach优化器，相比foreach性能有提升或不变 • Ascend Extension for PyTorch 支持基于ranktable file进行集合通信域建链，可缩短在大集群下通信域建链的耗时 • Ascend Extension for PyTorch 支持TCPStore建链优化，可缩短TCPStore建链的耗时 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.conj、torch.polar接口，torch.isin新增支持双tensor输入 • npu_mm_all_reduce_base新增可选入参comm_quant_scale_1，comm_quant_scale_2 • 废弃接口npu_ifmr、npu_masked_fill_range、npu_normalize_batch、npu_rotated_box_decode、npu_rotated_box_encode、npu_scatter、npu_stride_add ### Bugfix • 修复虚拟内存开启和单进程多卡功能无法共用问题，但需使用Ascend HDK 24.1.RC3及以上版本 ### 特殊声明 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用
最后提交信息为：
!15546
add 8.0.T37,8.0.T38,8.0.T39 to foreach black list
v6.0.rc3-pytorch2.3.1
6ec1fd9
2024-10-29 14:49
对比
release v6.0.rc3-pytorch2.3.1
郭光浩
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增一级流水优化，进一步优化下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持foreach优化器，相比foreach性能有提升或不变 • Ascend Extension for PyTorch 支持基于ranktable file进行集合通信域建链，可缩短在大集群下通信域建链的耗时 • Ascend Extension for PyTorch 支持TCPStore建链优化，可缩短TCPStore建链的耗时 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.conj、torch.polar接口，torch.isin新增支持双tensor输入 • npu_mm_all_reduce_base新增可选入参comm_quant_scale_1，comm_quant_scale_2 • 废弃接口npu_ifmr、npu_masked_fill_range、npu_normalize_batch、npu_rotated_box_decode、npu_rotated_box_encode、npu_scatter、npu_stride_add ### Bugfix • 修复虚拟内存开启和单进程多卡功能无法共用问题，但需使用Ascend HDK 24.1.RC3及以上版本 ### 特殊声明 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用
最后提交信息为：
!15545
add 8.0.T37,8.0.T38,8.0.T39 to foreach black list
v6.0.rc3-pytorch2.1.0
1fa937a
2024-10-29 14:28
对比
release v6.0.rc3-pytorch2.1.0
郭光浩
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增一级流水优化，进一步优化下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持foreach优化器，相比foreach性能有提升或不变 • Ascend Extension for PyTorch 支持基于ranktable file进行集合通信域建链，可缩短在大集群下通信域建链的耗时 • Ascend Extension for PyTorch 支持TCPStore建链优化，可缩短TCPStore建链的耗时 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.conj、torch.polar接口，torch.isin新增支持双tensor输入 • npu_mm_all_reduce_base新增可选入参comm_quant_scale_1，comm_quant_scale_2 • 废弃接口npu_ifmr、npu_masked_fill_range、npu_normalize_batch、npu_rotated_box_decode、npu_rotated_box_encode、npu_scatter、npu_stride_add ### Bugfix • 修复虚拟内存开启和单进程多卡功能无法共用问题，但需使用Ascend HDK 24.1.RC3及以上版本 ### 特殊声明 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 ### 版本配套关系 MindSpeed branch：[v1.0.RC3_core_r0.6.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/1.0.RC3_core_r0.6.0/)、[v1.0.RC3_core_r0.7.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/1.0.RC3_core_r0.7.0) MindSpeed-MM branch：[v1.0.RC3.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-MM/tree/v1.0.RC3.0) ModelLink branch：[v1.0.RC3.0](https://gitee.com/ascend/ModelLink/tree/v1.0.RC3.0) Mxdriving branch：[branch_v6.0.0-RC3](https://gitee.com/ascend/mxDriving/tree/branch_v6.0.0-RC3)
最后提交信息为：
!15544
add 8.0.T37,8.0.T38,8.0.T39 to foreach black list
v6.0.rc2.1-pytorch1.11.0
6a563e5
2024-09-23 15:48
对比
release v6.0.rc2.1-pytorch1.11.0
郭光浩
### Bugfix • 修复动态Profiling异常场景打断用户业务进程的问题 • 新增SyncLaunchStream接口，在该流下发任务不再使用taskqueue异步下发 ### 特殊申明 • arm环境推荐直接使用pip命令安装社区torch包，如使用了鲲鹏torch包（https://repo.huaweicloud.com/kunpeng/archive/Ascend/PyTorch/ ），请配套使用torch_npu-1.11.0.post15_for_kunpeng.zip中的torch_npu包
最后提交信息为：
!14715
modify version
v6.0.rc2.1-pytorch2.2.0
fd9c674
2024-09-23 15:43
对比
release v6.0.rc2.1-pytorch2.2.0
郭光浩
### Bugfix • 修复多线程场景下coredump的问题 • 修复动态Profiling异常场景打断用户业务进程的问题
最后提交信息为：
!14707
modify version
v6.0.rc2.1-pytorch2.3.1
3d71a8b
2024-09-23 15:42
对比
release v6.0.rc2.1-pytorch2.3.1
郭光浩
### Bugfix • 修复多线程场景下coredump的问题 • 修复动态Profiling异常场景打断用户业务进程的问题
最后提交信息为：
!14708
modify version
v6.0.rc2.1-pytorch2.1.0
617ae11
2024-09-23 15:41
对比
release v6.0.rc2.1-pytorch2.1.0
郭光浩
### Bugfix • 修复多线程场景下coredump的问题 • 修复动态Profiling异常场景打断用户业务进程的问题
最后提交信息为：
!14709
modify version
预览版本
v6.0.rc3.alpha001-pytorch2.4.0
6e1b5d0
2024-08-12 10:36
对比
v6.0.rc3.alpha001-pytorch2.4.0
郭光浩
• PyTorch 2.4.0适配预览版本，继承2.3.1特性，基于PrivateUse1特性，支持eager模式分布式、混合精度训练等基础能力 • 新增部分API支持及特性支持 • 配套CANN 8.0.RC3.alpha001：https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann
最后提交信息为：
!13546
[PROF] Npu profiler config compat for pytorch
v6.0.rc2-pytorch2.1.0
06cec48
2024-07-16 20:46
对比
release v6.0.rc2-pytorch2.1.0
郭光浩
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持内存快照，辅助分析快速定位模型oom（out of memory）问题 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持可独立配置event超时时间，区别HCCL notify wait超时时间，支撑模型 HCCL超时问题定位 • Ascend Extension for PyTorch 完成processgroup升级，reduce_scatter算子支持变长计算 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持二进制开启时，支持多路径读取自定义算子库 • Ascend Extension for PyTorch 支持关闭内存池，在某些debug场景下，需排除NPU实现的内存池影响，可关闭内存复 用机制，实现完全依赖驱动内存申请和释放，辅助问题定位 • 新增支持matmul_double_backward • 新增支持图模式部分特性 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.argmax，torch.sort支持stable=True • npu_add_layer_norm、LSTM、scaled_dot_prodect_attention 接口功能优化 • npu_ffn 添加 expert_tokens_index 入参 • npu_dynamic_quant 添加 smooth_scales 入参 • npu_quantize 支持 Qint8 格式输入，并添加入参 div_mode • npu_mm_all_reduce_base 添加 pertoken_sacle 入参 • npu_prompt_flash_attention 接口支持 bsnd 格式输出，不再支持通过 sparse 取值传入精度模式 • npu_fused_infer_attention_score 新增多个入参 ### Bugfix • 拦截一些不支持的reduce op • 修复all_to_all_single和all_to_all_base接口的已知问题 • addmm、_coalesce_sparse、torch.tanh修复已知问题 ### 特殊声明 dynamic_profile历史文档有误，正确使用请参考 https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/80RC2/devaids/auxiliarydevtool/atlasprofiling_16_0038.html ### 版本配套关系 [MindSpeed branch：1.0.RC2（was previously 1.1）](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/1.0.RC2/) [ModelLink branch：1.0.RC2（was previously 1.1）](https://gitee.com/ascend/ModelLink/tree/1.0.RC2/) [Mxdriving branch：branch_v6.0.0-RC2](https://gitee.com/ascend/mxDriving/tree/branch_v6.0.0-RC2/)
最后提交信息为：
!12969
回退 'Pull Request
!12914
: Fix storage_resize_npu'
v6.0.rc2-pytorch2.3.1
756295d
2024-07-16 20:31
对比
release v6.0.rc2-pytorch2.3.1
郭光浩
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持内存快照，辅助分析快速定位模型oom（out of memory）问题 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持可独立配置event超时时间，区别HCCL notify wait超时时间，支撑模型 HCCL超时问题定位 • Ascend Extension for PyTorch 完成processgroup升级，reduce_scatter算子支持变长计算 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持二进制开启时，支持多路径读取自定义算子库 • Ascend Extension for PyTorch 支持关闭内存池，在某些debug场景下，需排除NPU实现的内存池影响，可关闭内存复 用机制，实现完全依赖驱动内存申请和释放，辅助问题定位 • 新增支持matmul_double_backward • 新增支持图模式部分特性 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.argmax，torch.sort支持stable=True • npu_add_layer_norm、LSTM、scaled_dot_prodect_attention 接口功能优化 • npu_ffn 添加 expert_tokens_index 入参 • npu_dynamic_quant 添加 smooth_scales 入参 • npu_quantize 支持 Qint8 格式输入，并添加入参 div_mode • npu_mm_all_reduce_base 添加 pertoken_sacle 入参 ### Bugfix • 拦截一些不支持的reduce op • 修复all_to_all_single和all_to_all_base接口的已知问题 • addmm、_coalesce_sparse、torch.tanh修复已知问题 ### 特殊声明 dynamic_profile历史文档有误，正确使用请参考 https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/80RC2/devaids/auxiliarydevtool/atlasprofiling_16_0038.html
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!12970
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!12916
: Fix storage_resize_npu'
v6.0.rc2-pytorch2.2.0
927a701
2024-07-16 20:30
对比
release v6.0.rc2-pytorch2.2.0
郭光浩
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持内存快照，辅助分析快速定位模型oom（out of memory）问题 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持可独立配置event超时时间，区别HCCL notify wait超时时间，支撑模型 HCCL超时问题定位 • Ascend Extension for PyTorch 完成processgroup升级，reduce_scatter算子支持变长计算 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持二进制开启时，支持多路径读取自定义算子库 • Ascend Extension for PyTorch 支持关闭内存池，在某些debug场景下，需排除NPU实现的内存池影响，可关闭内存复 用机制，实现完全依赖驱动内存申请和释放，辅助问题定位 • 新增支持matmul_double_backward • 新增支持图模式部分特性 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.argmax，torch.sort支持stable=True • npu_add_layer_norm、LSTM、scaled_dot_prodect_attention 接口功能优化 • npu_ffn 添加 expert_tokens_index 入参 • npu_dynamic_quant 添加 smooth_scales 入参 • npu_quantize 支持 Qint8 格式输入，并添加入参 div_mode • npu_mm_all_reduce_base 添加 pertoken_sacle 入参 ### Bugfix • 拦截一些不支持的reduce op • 修复all_to_all_single和all_to_all_base接口的已知问题 • addmm、_coalesce_sparse、torch.tanh修复已知问题 ### 特殊声明 dynamic_profile历史文档有误，正确使用请参考 https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/80RC2/devaids/auxiliarydevtool/atlasprofiling_16_0038.html
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!12968
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!12915
: Fix storage_resize_npu'
v6.0.rc2-pytorch1.11.0
851268a
2024-07-16 20:29
对比
release v6.0.rc2-pytorch1.11.0
郭光浩
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持内存快照，辅助分析快速定位模型oom（out of memory）问题 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持可独立配置event超时时间，区别HCCL notify wait超时时间，支撑模型 HCCL超时问题定位 • Ascend Extension for PyTorch 完成processgroup升级，reduce_scatter算子支持变长计算 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持二进制开启时，支持多路径读取自定义算子库 • 新增支持matmul_double_backward ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.argmax，torch.sort支持stable=True • npu_add_layer_norm、LSTM、scaled_dot_prodect_attention 接口功能优化 • npu_ffn 添加 expert_tokens_index 入参 • npu_dynamic_quant 添加 smooth_scales 入参 • npu_quantize 支持 Qint8 格式输入，并添加入参 div_mode • npu_mm_all_reduce_base 添加 pertoken_sacle 入参 ### Bugfix • 拦截一些不支持的reduce op • 修复all_to_all_single和all_to_all_base接口的已知问题 • addmm、_coalesce_sparse、torch.tanh修复已知问题 ### 特殊申明 • arm环境推荐直接使用pip命令安装社区torch包，如使用了鲲鹏torch包（https://repo.huaweicloud.com/kunpeng/archive/Ascend/PyTorch/ ），请配套使用torch_npu-1.11.0.post14_for_kunpeng.zip中的torch_npu包 • dynamic_profile历史文档有误，正确使用请参考 https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/80RC2/devaids/auxiliarydevtool/atlasprofiling_16_0038.html
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!12967
回退 'Pull Request
!12913
: Fix storage_resize_npu'
预览版本
v6.0.rc2.alpha002-pytorch2.3.1
94d99ff
2024-06-06 16:45
对比
v6.0.rc2.alpha002-pytorch2.3.1
郭光浩
• PyTorch 2.3.1适配预览版本，继承2.2.0特性，基于PrivateUse1特性，支持eager模式分布式、混合精度训练等基础能力 • 新增部分API支持及特性支持 • 配套CANN 8.0.RC2.alpha002：https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann
最后提交信息为：
!12208
Release 2.3.1rc1
预览版本
v6.0.rc1.1-pytorch1.11.0
9c39de6
2024-05-23 21:10
对比
release v6.0.rc1.1-pytorch1.11.0
郭光浩
修复少量bug
最后提交信息为：
update setup.py.
预览版本
v6.0.rc1.1-pytorch2.1.0
7204abe
2024-05-23 21:09
对比
release v6.0.rc1.1-pytorch2.1.0
郭光浩
修复少量bug
最后提交信息为：
update setup.py.
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https://gitee.com/ascend/pytorch.git
git@gitee.com:ascend/pytorch.git
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