Wir freuen uns, die Veroeffentlichung von EvoX 1.1 bekannt zu geben, mit vollstaendiger Integration von torch.compile (TorchDynamo) als Backend-Compiler! Dieses Update ersetzt den bisherigen TorchScript-Ansatz und macht EvoX benutzerfreundlicher und hochkompatibel mit dem breiteren Python-Oekosystem.
Durch die Nutzung von torch.compile erfasst EvoX nun Berechnungsgraphen dynamisch zur Laufzeit, wodurch manuelles Tracing entfaellt und die Leistung automatisch optimiert wird.
Was ist neu?
torch.compile: Intelligentere, flexiblere Kompilierung
In EvoX 1.1 setzen wir vollstaendig auf torch.compile als neues Kompilierungs-Backend. Im Gegensatz zum bisherigen Tracing-basierten Ansatz faengt torch.compile — das intern TorchDynamo verwendet — die Python-Ausfuehrung ab, extrahiert dynamisch Berechnungsgraphen und optimiert sie in Echtzeit.
Das bedeutet:
l Kein manuelles Tracing mehr — Rufen Sie einfach torch.compile(workflow.step) auf, und EvoX erledigt den Rest.
l Nahtlose Python-Kompatibilitaet — Funktioniert mit nativen Python-Funktionen und externen Bibliotheken wie NumPy und SciPy.
l Bessere Leistung — Optimierte Berechnungsgraphen fuehren zu schnellerer Ausfuehrung und besserer Hardware-Auslastung.
l Zukunftssicheres Design — Ausgerichtet an PyTorchs Roadmap, was langfristige Kompatibilitaet und Leistungsverbesserungen sicherstellt.
Warum der Wechsel von TorchScript zu torch.compile?
In frueheren Versionen stuetzte sich EvoX auf Tracing-basierte Methoden:
l Vor 1.0.0 wurde JAX Tracing zur Extraktion von Berechnungsgraphen verwendet.
l v1.0.0 wechselte zu TorchScript und verbesserte die PyTorch-Integration.
Diese Methoden hatten jedoch mehrere Nachteile:
l Komplex in der Anwendung — Benutzer mussten Graphen manuell tracen und kompliziertes Debugging handhaben.
l Eingeschraenkte Kompatibilitaet — Schwierigkeiten mit dynamischen Workflows und Nicht-PyTorch-Funktionen.
l Begrenzte Flexibilitaet — Schleifen, Bedingungen und andere Python-Konstrukte wurden nicht immer korrekt erfasst.
Mit torch.compile und TorchDynamo gehoeren diese Probleme der Vergangenheit an. EvoX optimiert jetzt dynamisch und unterstuetzt ein breiteres Spektrum an Workflows ohne zusaetzlichen Aufwand fuer die Benutzer.
Wie EvoX 1.1 Ihnen das Leben erleichtert
l Kein Aufwand mehr mit Tracing — Alles geschieht im Hintergrund, wodurch Ihr Code sauberer und einfacher zu warten ist.
l Funktioniert mit Ihrem bestehenden Python-Code — Keine Aenderungen an Ihrem Workflow fuer Kompatibilitaet noetig.
l Schnellere Ausfuehrung, bessere Skalierung — Profitieren Sie von PyTorchs neuesten Optimierungen fuer GPUs und TPUs.
l Zukunftsbereit — Bleiben Sie mit PyTorchs langfristiger Entwicklung synchron und sichern Sie sich kontinuierliche Leistungssteigerungen.
Jetzt auf EvoX 1.1 upgraden!
EvoX 1.1 ist jetzt offiziell verfuegbar! Upgraden Sie noch heute und erleben Sie einen intelligenteren, schnelleren und intuitiveren Berechnungs-Workflow.
EvoX 1.1 herunterladen: GitHub
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Quellcode / Community / Dokumentation
Paper: https://arxiv.org/abs/2301.12457
GitHub: https://github.com/EMI-Group/evox
Dokumentation: https://evox.readthedocs.io/en/latest/
QQ-Gruppe: 297969717
