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hidet

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用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务

Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核，通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成，支持通过torch.compile优化PyTorch模型，为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。

Hidet深度学习编译器CUDAPyTorchONNXGithub开源项目
GitHub论文文档

Hidet：一个开源深度学习编译器

文档 | 研究论文 | 发布版本 | 贡献指南

GitHub GitHub Workflow Status

Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器。 它支持将PyTorch和ONNX的DNN模型端到端编译为高效的CUDA内核。 通过应用一系列图级和算子级优化来提高性能。

目前，Hidet专注于优化NVIDIA GPU上的推理工作负载，并且需要：

  • Linux操作系统
  • CUDA Toolkit 11.6+
  • Python 3.8+

入门指南

安装

pip install hidet

你也可以尝试每日构建版本或从源码构建。

使用

通过Hidet优化PyTorch模型（需要PyTorch 2.0）：

import torch

# 定义PyTorch模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet18', pretrained=True).cuda().eval()
x = torch.rand(1, 3, 224, 224).cuda()

# 通过Hidet编译模型
# 可选：设置优化选项（更多详情请参阅我们的文档）
#   import hidet 
#   hidet.torch.dynamo_config.search_space(2)  # 优化每个可调优算子
model_opt = torch.compile(model, backend='hidet')  

# 运行优化后的模型
y = model_opt(x)

查看以下教程了解其他用法：

发表论文

Hidet源于以下研究工作：

Hidet: 深度学习张量程序的任务映射编程范式
Yaoyao Ding, Cody Hao Yu, Bojian Zheng, Yizhi Liu, Yida Wang, 和 Gennady Pekhimenko.
ASPLOS '23

如果您在研究中使用了Hidet，欢迎引用我们的论文。

开发

Hidet目前正由CentML Inc的一个团队积极开发中。

贡献

我们欢迎社区的贡献。请查看贡献指南了解更多详情。

许可证

Hidet采用Apache 2.0许可证发布。

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