我們很高興地宣布 EvoX 1.1 正式發布，引入了 torch.compile (TorchDynamo) 的完整整合作為後端編譯器！此更新取代了先前的 TorchScript 方法，使 EvoX 更易於使用，並與更廣泛的 Python 生態系統高度相容。
透過利用 torch.compile，EvoX 現在可以在執行時動態捕捉計算圖，消除手動追蹤 (tracing) 的需求，同時自動優化效能。
有什麼新功能？
torch.compile：更智慧、更靈活的編譯
在 EvoX 1.1 中，我們全面採用 torch.compile 作為新的編譯後端。與先前基於追蹤的方法不同，torch.compile——其內部使用 TorchDynamo——會攔截 Python 執行，動態提取計算圖，並即時進行優化。
這意味著：
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不再需要手動追蹤 —— 只需呼叫 torch.compile(workflow.step)，EvoX 會處理剩下的工作。
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無縫的 Python 相容性 —— 適用於原生 Python 函式以及 NumPy 和 SciPy 等外部函式庫。
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更好的效能 —— 優化的計算圖帶來更快的執行速度和更好的硬體利用率。
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面向未來的設計 —— 與 PyTorch 的發展藍圖保持一致，確保長期的相容性和效能改進。
為什麼從 TorchScript 轉向 torch.compile？
在早期版本中，EvoX 依賴基於追蹤的方法：
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1.0.0 之前使用 JAX tracing 進行計算圖提取。
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v1.0.0 切換到 TorchScript，增強了 PyTorch 整合。
然而，這些方法有一些缺點：
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使用複雜 —— 使用者必須手動追蹤圖形並處理複雜的除錯。
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相容性有限 —— 難以處理動態工作流程和非 PyTorch 函式。
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靈活性受限 —— 迴圈、條件語句和其他 Python 結構並不總能被正確捕捉。
有了 torch.compile 和 TorchDynamo，這些問題都消失了。EvoX 現在進行動態優化，支援更廣泛的工作流程，使用者無需付出額外努力。
EvoX 1.1 如何讓您的生活更輕鬆
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不再有追蹤的麻煩 —— 一切都在幕後進行，讓您的程式碼更乾淨、更易於維護。
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適用於您現有的 Python 程式碼 —— 無需為了相容性修改您的工作流程。
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執行更快，擴展性更好 —— 受益於 PyTorch 對 GPU 和 TPU 的最新優化。
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為未來做好準備 —— 與 PyTorch 的長期演進保持一致，確保持續的效能提升。
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EvoX 1.1 現已正式發布！立即升級，體驗更智慧、更快速且更直觀的計算工作流程。
獲取 EvoX 1.1：GitHub
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原始碼 / 社群 / 文件
論文：https://arxiv.org/abs/2301.12457
GitHub：https://github.com/EMI-Group/evox
文件：https://evox.readthedocs.io/en/latest/
QQ 群：297969717
