Hugging Face 发布 TorchNeuron 性能分析教程
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Hugging Face 发布 TorchNeuron 性能分析教程
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AI 综述
Hugging Face 发布教程，讲解如何在 AWS Trainium 上用 TorchNeuron 分析 PyTorch 推理性能，并通过性能表和系统轨迹定位耗时。教程展示了从框架调度到硬件执行的分析流程。以 RMSNorm 为例，逐项执行的实现设备耗时为 2,355 微秒，使用 torch.rms_norm 和 torch.compile 分别为 403 和 376 微秒；后两种方式都将计算融合为一次设备调用。
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最新进展10月22日 00:04
TorchNeuron（Part 1）教程：在 AWS Trainium 上进行系统级性能分析报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- Hugging Face Blog精选TorchNeuron（Part 1）教程：在 AWS Trainium 上进行系统级性能分析
这篇教程介绍如何在 AWS Trainium 上使用 TorchNeuron 和 Neuron 工具分析 PyTorch 推理性能，并从 profiler 表格与系统轨迹中定位耗时。
- Hugging Face Blog精选TorchNeuron 教程：在 AWS Trainium 上进行系统级性能分析（第 1 部分）
这篇教程演示如何在 AWS Trainium 上使用 TorchNeuron 分析 PyTorch 推理性能，并通过性能表和 Neuron Explorer 追踪操作从框架调度到硬件执行的耗时。以 RMSNorm 为例，逐项执行的实现设备耗时为 2,355 µs，torch.rms_norm 为 403 µs，torch.compile 为 376 µs；后两种方式都将计算融合为一次设备调用。
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