‘PyTorchEdge展示ExecuTorch:赋能移动和边缘设备上的设备内推理’

PyTorchEdge中展示ExecuTorch:为移动和边缘设备带来的设备本地推理技术

在前所未有的举措中,PyTorch Edge 推出了它的新组件ExecuTorch,这是一种前沿解决方案,有望彻底改变移动设备和边缘设备上的设备推理能力。这一雄心勃勃的努力得到了行业巨头的支持,包括Arm、Apple和高通创新中心,巩固了ExecuTorch在设备AI领域的开创性地位。

ExecuTorch是解决设备AI生态系统内部分裂问题的重要一步。通过精心设计的架构,提供了完美的第三方集成扩展点,该创新加速了机器学习(ML)模型在专用硬件上的执行。值得注意的是,知名合作伙伴为优化其各自硬件平台上的模型推理执行贡献了自定义的代理实现方式,进一步增强了ExecuTorch的效能。

ExecuTorch的创作者用心提供了以下内容:

  • 全面的文档。
  • 深入解析其架构。
  • 高级组件。
  • 在该平台上运行的典型ML模型。

此外,还提供了全面的端到端教程,指导用户完成在各种硬件设备上导出和执行模型的过程。PyTorch Edge社区热切期待着ExecuTorch必将产生的创新应用。

ExecuTorch的核心是一个紧凑的运行时,具备轻量级运算符注册表的能力,可以满足PyTorch模型生态系统的广泛需求。此运行时可以在从手机到嵌入式硬件的一系列边缘设备上执行PyTorch程序,ExecuTorch配备了一个软件开发工具包(SDK)和工具链,为ML开发人员提供直观的用户体验。这种无缝的工作流程使开发人员能够在一个PyTorch环境中从模型编写到训练的过程中,无缝地进行设备委派。该套工具还可以进行设备上的模型分析和提供改进的原始PyTorch模型调试方法。

ExecuTorch从头构建了一个可组合的架构,使ML开发人员能够对他们使用的组件做出明智的决策,并在需要时进行扩展。这种设计为ML社区带来了许多好处,包括增强的可移植性、提高的生产效率和卓越的性能。该平台在高端手机到资源受限的嵌入式系统和微控制器等各种计算平台上展示了兼容性。

PyTorch Edge的远见卓识超越了ExecuTorch,旨在弥合研究与生产环境之间的差距。通过利用PyTorch的能力,ML工程师现在可以无缝地在动态和不断发展的环境中编写和部署模型,涵盖了服务器、移动设备和嵌入式硬件等领域。这种包容性的方法满足了对增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、混合现实(MR)、移动、物联网等领域的设备解决方案的不断增长需求。

PyTorch Edge构建了一个繁荣的生态系统,为将各种ML模型部署到边缘设备上提供了全面的框架。该平台的核心组件具有可移植性,确保与硬件配置和性能能力各异的设备兼容。PyTorch Edge通过为开发人员提供明确定义的入口点和表示方式,为在设备AI领域赋予开发者权力。

总之,ExecuTorch是PyTorch Edge推进设备AI的承诺的明证。在行业领导者的支持和前瞻性的方法下,该平台为移动设备和边缘设备上的设备推理能力开辟了新时代,在AI领域带来了创新突破。