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Pytorch 2
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新研究优化推荐系统效率与性能
研究人员正在开发新方法来提高大规模推荐系统的效率和有效性。一种方法，有效训练时间（ETT%），专注于最小化生命周期开销并优化完整的训练堆栈，从而在训练效率方面取得显著改进。另一种架构 HELIX 统一了特征交互和序列建模以增强性能，在 TikTok 上展示了电子商务视频 GMV 的显著增长。此外，DP-Rec 为 Transformers 提供了一种动态打补丁的方法，能够高效处理长用户行为历史，并在效率和准确性之间取得更好的权衡。
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GraphMend 编译器技术修复 PyTorch 2 图中断，提升性能
研究人员开发了 GraphMend，一种旨在解决 PyTorch 2 程序中 FX 图中断问题的新型编译器技术。这些中断由动态控制流和不支持的 Python 结构引起，通常会导致性能下降和优化机会减少。GraphMend 采用源代码转换来消除这些中断，从而实现更大、不间断的计算图。在 Hugging Face 模型上的评估显示，延迟显著降低，吞吐量提高，从而提高了 PyTorch 开发者的可用性和性能。