Факел динамо ло: Динамо-ЛО (2:3) 27 декабря 2022. Парибет Суперлига 2022-23. Протокол матча

Волейбольный клуб Динамо-ЛО

Под занавес года «Динамо-ЛО» сыграло второй пятисетовый матч подряд: вновь в Сибири, и вновь дело завершилось победой. На этот раз было тяжело как никогда.

Фото: ВК «Факел»

«Факел» (Новый Уренгой) – «Динамо-ЛО» (Сосновый Бор) – 2:3 (20:25, 25:22, 26:28, 25:22, 10:15)

Стартовый состав «Факела»: Сергей Гранкин – Корней Эннс, Станислав Динейкин – Евгений Сивожелез, Виталий Дикарев – Александр Мельников, Алексей Чанчиков (л).

Стартовый состав «Динамо-ЛО»: Никола Йовович – Сергей Пирайнен, Денис Бирюков – Марко Ивович, Дмитрий Коленковский – Фаннур Каюмов, Никита Вишневецкий (л).

Статистика

Погода, беспардонно вмешавшаяся в перемещения динамовцев, подарила им сутки сомнительного отдыха в отеле рядом с аэропортом Шереметьево и вторую подряд бессонную ночь. Утром в день игры в 7:05 по новоуренгойскому времени самолёт «Аэрофлота» всё же доставил делегацию из Соснового Бора в газовую столицу. Утреннее опробование, как и вечернее накануне, разумеется, прошло без гостей – выбор сделан был в пользу сна.

«Злее будем», — коротко резюмировали чрезвычайную ситуацию в динамовском тренерском штабе. Динамовцы действительно выглядели более заряженными на борьбу по сравнению с хозяевами, сразу предложив им отлично полетевшую и без тренировок в этом зале подачу. Первый отрыв создали при помощи вариативной подачи Дениса Бирюкова, затем подключились Никола Йовович и Марко Ивович (15:10). Игроки «Факела» хорошо выглядели на блоке, но сосновоборцы были разнообразны в атаке и грамотно действовали в защите. На подаче Сергея Пирайнена, чередовавшего силовые с укороченными, разрыв стал критическим для хозяев (20:13). Тревожным звоночком для динамовцев стала концовка, в которой они позволили отыграть несколько брейков, но партия всё же завершилась с комфортным преимуществом гостей – 25:20.

Во втором сете «Факел» накрутил обороты своего блока – у «Динамо-ЛО» в этом элементе совсем ничего не получалось – и хозяева со старта игрового отрезка повели в счёте (10:7). Благодаря подаче Пирайнена Бирюков реализовал два брейковых мяча, третий диагональный сосновоборцев раздобыл самостоятельно эйсом – счёт сравнялся (10:10). Далее матч временно свалился в индивидуальную дуэль Пирайнена и Эннса – гостям удавалось держаться вровень (16:16). Пара долгих розыгрышей, где более терпеливыми оказались игроки «Факела», вернули хозяевам небольшое преимущество, а своевременный блок Пирайнену и эйс Станислава Динейкина помогли его увеличить уже в концовке сета (23:20). Пробуксовавшая атака сосновоборцев в заключительных эпизодах подвела черту под этим игровым отрезком – 25:22 в пользу сибирской команды, и счёт по партиям сравнялся.

Третья партия проходила в равной борьбе с небольшим преимуществом хозяев. Здорово действовал Эннс в атаке, а Виталий Дикарев – в центре сетки. «Динамо-ЛО», сжав зубы терпело в защите, терпело в атаке и долгих розыгрышах и нагоняло на подаче – чаще всего на подаче Ивовича. При помощи сербского доигровщика были отыграны опасные «-3» в середине сета (13:16 – 16:16), а затем и ещё более нервные «-3» на сетболах «Факела». Сначала Пирайнен из четвёртой зоны изящно выкрутился из сложной ситуации с аварийной передачей, затем Марко выписал эйс Сивожелезу. Напоследок Бирюков оказался расторопнее всех на бесхозном сеточном мяче (24:24). Краткая игра на балансе состояла, в основном, из ошибок обоих команд – динамовцы допустили на одну меньше. Финальную точку блоком Эннсу поставил Бирюков – 28:26.

В четвёртом сете у динамовцев забуксовал приём, через это начались проблемы в атаке. «Факел» повернул регулятор мощности на рукоятке «работа в защите», у Эннса, наконец, полетела подача… При «-6» Александр Климкин по очереди отправил отдыхать всех своих лидеров: Пирайнена, Йововича и Бирюкова, но оставил в игре Ивовича. И снова суровый серб заставил новоуренгойцев ошибаться на своей подаче: 20:15 очень быстро превратились в 20:19. Но дожать и эту концовку возможностей изыскать не удалось – вслед наошибались уже сами динамовцы, буквально подарив «Факелу» четыре сетбола. Два отыграл вернувшийся в игру Бирюков, но спустя полминуты всё-таки пошёл вместе с Гранкиным и первым судьёй подбрасывать монетку на пятую партию.

«Динамо-ЛО» начало с подачи Ивовича, и начало с четырёх брейков подряд, включивших в себя очередной (шестой) эйс сербского доигровщика. Новоуренгойцы бросились в погоню и не без нелепых ошибок динамовцев почти преуспели (4:5). Спасал съём Пирайнена и то, что собственные ошибки «Факел» не только не исключил, но и совершал гораздо чаще гостей. Блок сосновоборцев всё же прихватил Эннса, но и Пирайнену досталось – совершенно понятно, что и Гранкин, и Йовович в пятом сете грузили своих лидеров. Завершение оказалось предельно логичным и даже символичным: метавший молнии Ивович в очередной раз подал, метавший громы Пирайнен в очередной раз забил (27 очко в матче!) и принёс гостям четыре матчбола. Седьмой эйс Ивовича – 15:10, и 3:2. Тяжелейшая победа «Динамо-ЛО»!  

Пресс-служба ВК «Динамо-ЛО»

Волейбольный клуб Динамо-ЛО

В Новом Уренгое сосновоборцы одержали важную трудовую победу – соперника было сложно убедить в том, что «Динамо-ЛО» сильнее.

Фото: ВК «Факел»

«Факел» (Новый Уренгой) – «Динамо-ЛО» (Сосновый Бор) – 1:3 (34:32, 19:25, 20:25, 18:25)

Стартовый состав «Факела»: Тимофей Жуковский – Владислав Бабкевич, Станислав Динейкин – Омар Курбанов, Александр Мельников – Алексей Сафонов, Илья Петрушов (л).

Стартовый состав «Динамо-ЛО»: Никола Йовович – Максим Жигалов, Денис Бирюков – Марко Ивович, Артём Мельников – Дмитрий Коленковский, Никита Вишневецкий (л).

Статистика

Динамовцам Ленинградской области выпало сомнительное удовольствие распаковать коробочку с сюрпризом, коей сейчас является «Факел». В новоуренгойском клубе налажено серийное производство молодых игроков, и сбоев оно не дает. Результат они, кажется, давать готовы уже сейчас. Обыграть сосновоборцев в стартовом для «Факела» матче чемпионата не удалось, но крови соперникам северяне в ближайшем будущем попортят много. Это наглядно показала стартовая партия, которая осталась за хозяевами: пока «Динамо-ЛО» оглядывалось и осторожничало, новоуренгойцы бросились в бой с места в карьер (4:1). Гости догнали достаточно быстро – Йовович не глядя отправил две передачи подряд на заднюю линию Ивовичу, тот не подвел (11:11). Равная борьба с попеременным выходом вперед на 1-2 очка то одной, то другой команды привела к логическому завершению в виде игры на балансе.

В ней чудеса защиты демонстрировал Никита Вишневецкий, раскрывшийся в этот день по-новому. Красивейшие розыгрыши чередовались совсем необязательными в такие моменты ошибками, соперники уже набрали больше, чем по 30 очков… Точку в партии эйсом поставил Курбанов – 34:32.

Ну, пора. Разведка боем завершилась, и сосновоборцы вели себя агрессивно с самого начала второго сета – на подаче Бирюкова унеслись вперёд сразу на 6 очков (8:2). В дальнейшем «Факел» пытался подобраться поближе к гостям: за счет мощного блока новоуренгойцам удалось навязать борьбу (10:7). Бирюков дважды закрыл атаки Курбанова, Ивович реализовал тяжелую брейковую доигровку после того как мяч в защите достал Жигалов (20:12). Михаил Николаев заменил Сафонова на Виталия Дикарева, который сумел удивить принимающих «Динамо-ЛО» своей подачей. «Факел» подтянулся в счете, но разрыв был достаточно велик, и сосновоборцы спокойно довели партию до победы.

Бойцы «Факела» быстро забыли неудачу предыдущего сета, захватив преимущество на подачах Дикарева и в третьей партии (11:8). Александр Климкин отправил в прием Максима Пурина вместо Ивовича, а вскоре заменил и Жигалова на Сергея Пирайнена (17:14). Обе замены сработали на полную катушку – и Пирайнен, и Пурин были неудержимы. В кратчайшие сроки счет трансформировался из 17:14 сначала в 18:18, а затем и 21:19 уже в пользу «Динамо-ЛО» — Пирайнен и Мельников сообразили на двоих два подряд блока Динейкину. Вишневецкий вытащил очередной чудо-мяч в защите, Пурин отблагодарил его реализованной атакой, затем раздобыл сетбол и сам подытожил партию эйсом – 25:20.

Покачавшись на качелях равной игры, «Динамо-ЛО» вынудило ошибаться Курбанова, в то время как Бирюков и Пирайнен безостановочно штамповали очки. Новоуренгойцы, похоже, поняли, что победы в сете, а с ней и в матче им уже не дождаться – количество собственных ошибок у хозяев увеличилось (17:13). Напоследок Мельников наградил соперников еще парочкой блоков, а Пирайнен парочкой мощных атак. Точку же по-капитански поставил Бирюков, на подачах которого (а также Йововича) и свершилась победа в заключительном сете – 25:18.

Самым результативным игроком матча в составе «Динамо-ЛО» стал Денис Бирюков – 17 очков. Сосновоборцы в Новом Уренгое великолепно блокировали – 17 блоков за 4 партии (у Дмитрия Коленковского 5). Великолепные показатели в атаке продемонстрировали два вышедших на замену игрока – у Сергея Пирайнена 12 очков и 75% результативности; у Максима Пурина 9 очков и 64%.

Пресс-служба ВК «Динамо-ЛО»

TorchDynamo и TorchInductor Tutorial — PyTorch Tutorials 1.13.0+cu117 документация

Ярлыки

TorchDynamo и TorchInductor — новейший метод ускорения кода PyTorch! Вместе TorchDynamo и TorchInductor ускоряют выполнение кода PyTorch за счет JIT-компиляция кода PyTorch в оптимизированные ядра, все это требует минимальных изменений кода.

В этом руководстве мы рассмотрим базовое использование TorchDynamo/TorchInductor, и продемонстрировать преимущества TorchDynamo/TorchInductor перед предыдущие решения компилятора PyTorch, такие как TorchScript и Трассировка FX.

TorchDynamo JIT компилирует произвольный код Python в Графики FX, которые могут затем быть дополнительно скомпилированы. TorchDynamo извлекает графики FX, проверяя байт-код Python во время выполнения и обнаружение вызовов операций PyTorch. В отличие от предыдущих попыток отслеживания операций PyTorch, TorchDynamo поддерживает произвольные Код Python путем разрыва графа FX при обнаружении неподдерживаемого Python функции, такие как поток управления, зависящий от данных. Предыдущие попытки либо молча производить неправильные результаты или вызывать ошибку.

TorchInductor компилирует графики FX, сгенерированные TorchDynamo, в оптимизированные ядра C++/Triton.

Требуемый пункт Зависимости

• факел >= 1,14

• фонарик

• пустой

• scipy

• таблица

Основное использование

TorchDynamo/TorchInductor включены в последние ночные выпуски PyTorch.

Для запуска TorchInductor на графическом процессоре требуется Triton, который входит в состав ночного пакета. двоичный. Если Triton по-прежнему отсутствует, попробуйте установить torchtriton через pip.

 импортная горелка
импортировать torch._dynamo как динамо
 

Произвольные функции Python могут быть оптимизированы TorchDynamo/TorchInductor с dynamo.optimize("индуктор") . Затем мы можем вызвать возвращенный оптимизированный функцию вместо исходной функции.

 определение foo(x, y):
    а = факел.sin(x)
    b = факел.cos(x)
    вернуть а + б
opt_foo1 = динамо.оптимизировать ("индуктор") (фу)
print(opt_foo1(факел.randn(10, 10), факел.randn(10, 10)))
 

В качестве альтернативы мы можем украсить функцию.

 @dynamo.optimize("индуктор")
защита opt_foo2 (х, у):
    а = факел.sin(x)
    b = факел.cos(x)
    вернуть а + б
print(opt_foo2(факел.randn(10, 10), факел.randn(10, 10)))
 

Мы также можем оптимизировать экземпляров torch. nn.Module .

 класс MyModule(torch.nn.Module):
    защита __init__(сам):
        супер().__инит__()
        self.lin = torch.nn.Linear(100, 10)
    защита вперед (я, х):
        вернуть torch.nn.functional.relu (self.lin (x))
мод = МойМодуль()
opt_mod = динамо.оптимизировать («индуктор») (мод)
печать (opt_mod (факел.randn (10, 100)))
 

Демонстрация ускорений

Теперь давайте продемонстрируем, что использование TorchDynamo/TorchInductor может ускорить до реальных моделей. Мы сравним стандартный нетерпеливый режим и TorchDynamo/TorchInductor путем оценки и обучения ResNet-18 на случайных данных.

Прежде чем мы начнем, нам нужно определить некоторые служебные функции.

 # Возвращает результат выполнения `fn()` и время, которое потребовалось для запуска `fn()`,
# в секундах. Мы используем события CUDA и синхронизацию для максимально точного
# измерения.
определение времени (fn):
    start = torch.cuda.Event (enable_timing = True)
    конец = torch. cuda.Event (enable_timing = True)
    начать.запись()
    результат = фн()
    конец.запись()
    torch.cuda.synchronize ()
    вернуть результат, start.elapsed_time(end) / 1000
# Генерирует случайный ввод и нацеливает данные для модели, где `b`
# размер партии.
деф генерировать_данные (б):
    возвращаться (
        torch.randn(b, 3, 128, 128).to(torch.float32).cuda(),
        факел.randint(1000, (б,)).cuda(),
    )
N_ITERS = 10
из torchvision.models импортировать resnet18
определение init_model():
    вернуть resnet18().to(torch.float32).cuda()
 

Во-первых, давайте сравним вывод.

 оценка защиты (мод, ввод):
    возврат мод (ввод)
модель = init_model()
eval_opt = динамо.оптимизировать («индуктор») (оценка)
ввод = генерировать_данные (16) [0]
print("нетерпеливый:", timed(lambda: eval(model, inp))[1])
print("dynamo:", timed(lambda: eval_opt(model, inp))[1])
 

Обратите внимание, что выполнение TorchDynamo/TorchInductor занимает намного больше времени по сравнению с жадным. Это связано с тем, что TorchDynamo/TorchInductor компилирует модель в оптимизированные ядра по мере ее выполнения. В нашем примере структура модели не меняется, поэтому перекомпиляция не требуется. нужный. Поэтому, если мы запустим нашу оптимизированную модель еще несколько раз, мы должны увидеть значительное улучшение по сравнению с нетерпеливым.

 нетерпеливое_время = []
динамо_время = []
для i в диапазоне (N_ITERS):
    ввод = генерировать_данные (16) [0]
    _, await_time = timed (лямбда: оценка (модель, ввод))
    нетерпеливый_times.append (нетерпеливый_время)
    print(f"нетерпеливое расчетное время {i}: {eager_time}")
печать("~" * 10)
динамо_время = []
для i в диапазоне (N_ITERS):
    ввод = генерировать_данные (16) [0]
    _, dynamo_time = timed (лямбда: eval_opt (модель, ввод))
    dynamo_times.append(dynamo_time)
    print(f"время оценки динамо {i}: {dynamo_time}")
печать("~" * 10)
импортировать numpy как np
жадный_мед = np.median (нетерпеливый_раз)
dynamo_med = np.median (dynamo_times)
ускорение = нетерпеливый_мед / динамо_мед
print(f"(eval) нетерпеливая медиана: {eager_med}, динамо-медиана: {dynamo_med}, ускорение: {speedup}x")
печать("~" * 10)
 

И действительно, мы видим, что запуск нашей модели с помощью TorchDynamo/TorchInductor приводит к значительному ускорению. На графическом процессоре NVIDIA A100 мы наблюдаем ускорение в 2 раза. Ускорение в основном происходит за счет снижения накладных расходов Python и Чтение/запись графического процессора, поэтому наблюдаемое ускорение может варьироваться в зависимости от таких факторов, как модель архитектура и размер партии. Например, если архитектура модели проста и объем данных большой, то узким местом будет Вычисления на GPU и наблюдаемое ускорение могут быть менее значительными.

Теперь давайте сравним обучение.

 модель = init_model()
opt = torch.optim.Adam (model.parameters())
деф поезд (мод, данные):
    пред = мод (данные [0])
    потеря = torch.nn.CrossEntropyLoss () (предыдущая, данные [1])
    потеря.назад()
нетерпеливое_время = []
для i в диапазоне (N_ITERS):
    ввод = генерировать_данные (16)
    opt.zero_grad(Истина)
    _, await_time = timed (лямбда: поезд (модель, ввод))
    опт.шаг()
    нетерпеливый_times.append (нетерпеливый_время)
    print(f"время нетерпеливого поезда {i}: {нетерпеливое_время}")
печать("~" * 10)
модель = init_model()
opt = torch. optim.Adam (model.parameters())
train_opt = dynamo.optimize («индуктор») (поезд)
динамо_время = []
для i в диапазоне (N_ITERS):
    ввод = генерировать_данные (16)
    opt.zero_grad(Истина)
    _, dynamo_time = timed (лямбда: train_opt (модель, ввод))
    опт.шаг()
    dynamo_times.append(dynamo_time)
    print(f"время поезда динамо {i}: {dynamo_time}")
печать("~" * 10)
жадный_мед = np.median (нетерпеливый_раз)
dynamo_med = np.median (dynamo_times)
ускорение = нетерпеливый_мед / динамо_мед
print(f"(train) нетерпеливая медиана: {eager_med}, динамо-медиана: {dynamo_med}, ускорение: {speedup}x")
печать("~" * 10)
 

Опять же, мы видим, что TorchDynamo/TorchInductor занимает больше времени в первом итерация, так как она должна скомпилировать модель, но потом мы видим значительное ускорение по сравнению с нетерпеливым. На графическом процессоре NVIDIA A100 мы наблюдать ускорение в 2 раза.

Следует отметить, что на данный момент мы не можем размещать код оптимизатора – opt. zero_grad и opt.step – внутри оптимизированной функции. Остаток тренировочного цикла – проход вперед и проход назад – можно оптимизировать. В настоящее время мы работаем над тем, чтобы оптимизаторы могли совместим с TorchDynamo/TorchInductor.

Сравнение с TorchScript и трассировкой FX

Мы видели, что TorchDynamo/TorchInductor может ускорить код PyTorch. Почему еще мы должны использовать TorchDynamo/TorchInductor вместо существующего PyTorch компиляторы, такие как TorchScript или FX Tracing? В первую очередь, Преимущество TorchDynamo/TorchInductor заключается в их способности обрабатывать произвольный код Python с минимальными изменениями в существующем коде.

Один случай, когда TorchDynamo/TorchInductor может обрабатывать этот другой компилятор решения борются с потоком управления, зависящим от данных (строка , если x.sum() < 0: ниже).

 по умолчанию f1(x, y):
    если x.sum() < 0:
        вернуть -y
    вернуть у
# Проверить, что `fn1` и `fn2` возвращают один и тот же результат, учитывая
# те же аргументы `args`.  Как правило, `fn1` будет активной функцией.
# в то время как `fn2` будет скомпилированной функцией (TorchDynamo, TorchScript или FX graph).
def test_fns (fn1, fn2, аргументы):
    out1 = fn1(*аргументы)
    out2 = fn2(*аргументы)
    вернуть torch.allclose(out1, out2)
inp1 = факел.randn(5, 5)
inp2 = факел.randn(5, 5)
 

TorchScript трассировка f1 приводит к молча неверные результаты, так как только фактический путь потока управления прослеживается.

 traced_f1 = torch.jit.trace(f1, (inp1, inp2))
print("трассировано 1, 1:", test_fns(f1, traced_f1, (inp1, inp2)))
print("отслеживается 1, 2:", test_fns(f1, traced_f1, (-inp1, inp2)))
 

Трассировка FX f1 приводит к ошибке из-за наличия поток управления, зависящий от данных.

 трассировка импорта как tb
пытаться:
    факел.fx.symbolic_trace (f1)
кроме:
    tb.print_exc()
 

Если мы укажем значение x при попытке трассировки FX f1 , то мы сталкиваемся с той же проблемой, что и при трассировке TorchScript, поскольку поток управления удален в трассируемой функции.

 fx_f1 = torch.fx.symbolic_trace(f1, convert_args={"x": inp1})
print("fx 1, 1:", test_fns(f1, fx_f1, (inp1, inp2)))
print("fx 1, 2:", test_fns(f1, fx_f1, (-inp1, inp2)))
 

Теперь мы видим, что TorchDynamo/TorchInductor правильно обрабатывает поток управления, зависящий от данных.

 dynamo_f1 = dynamo.optimize("индуктор")(f1)
print("dynamo 1, 1:", test_fns(f1, dynamo_f1, (inp1, inp2)))
print("dynamo 1, 2:", test_fns(f1, dynamo_f1, (-inp1, inp2)))
печать("~" * 10)
 

Сценарии TorchScript могут обрабатывать поток управления, зависящий от данных, но это решение приходит со своим собственным набором проблем. А именно, скрипт TorchScript может потребовать значительных изменений кода и вызовет ошибки при неподдерживаемом Python. используется.

В приведенном ниже примере мы забываем аннотации типа TorchScript и получаем ошибка TorchScript, потому что тип ввода для аргумента y , int , не соответствует типу аргумента по умолчанию, torch. Tensor .

 по умолчанию f2(x, y):
   вернуть х + у
inp1 = факел.randn(5, 5)
вход2 = 3
script_f2 = факел.jit.script (f2)
пытаться:
    script_f2 (вход1, ввод2)
кроме:
    tb.print_exc()
 

Однако TorchDynamo/TorchInductor легко справляется с f2 .

 dynamo_f2 = dynamo.optimize("индуктор")(f2)
print("dynamo 2:", test_fns(f2, dynamo_f2, (inp1, inp2)))
печать("~" * 10)
 

Другой случай, с которым TorchDynamo/TorchInductor справляется лучше, чем с предыдущие решения компиляторов - это использование функций, отличных от PyTorch.

 импорт scipy
защита f3(x):
    х = х * 2
    х = scipy.fft.dct (x.numpy())
    х = факел.from_numpy(x)
    х = х * 2
    вернуть х
 

Трассировка TorchScript обрабатывает результаты вызовов функций, отличных от PyTorch как константы, и поэтому наши результаты могут быть ошибочными.

 inp1 = torch.randn(5, 5)
inp2 = факел.randn(5, 5)
traced_f3 = torch.jit.trace (f3, (inp1,))
print("трассируется 3:", test_fns(f3, трассируется_f3, (inp2,)))
 

Сценарии TorchScript и трассировка FX запрещают вызовы функций, отличных от PyTorch.

 попытка:
    torch.jit.script (f3)
кроме:
    tb.print_exc()
пытаться:
    факел.fx.symbolic_trace (f3)
кроме:
    tb.print_exc()
 

Для сравнения, TorchDynamo/TorchInductor легко справляется с вызов функции, отличной от PyTorch.

 dynamo_f3 = dynamo.optimize("индуктор")(f3)
print("dynamo 3:", test_fns(f3, dynamo_f3, (inp2,)))
 

TorchDynamo и графики FX

Теперь мы рассмотрим некоторые темы, связанные с графиками TorchDynamo и FX. В частности, мы продемонстрирует, как просматривать выведенные TorchDynamo графики FX, обсудит разрывы графика и захват графика всей программы, а также показать, как экспортировать графики.

TorchDynamo отвечает за вывод графиков FX из трассируемого кода Python. Обычно TorchInductor дополнительно компилирует графы FX в оптимизированные ядра, но TorchDynamo позволяет использовать разные бэкэнды. для осмотра графики FX, которые выводит TorchDynamo, давайте создадим собственный сервер, который выводит график FX и просто возвращает неоптимизированный прямой метод графика.

 от ввода списка импорта
def custom_backend (gm: torch.fx.GraphModule, example_inputs: List[torch.Tensor]):
    print("Пользовательский бэкэнд вызывается с графиком FX:")
    gm.graph.print_tabular()
    вернуть gm.forward
# Сбросить, так как мы используем другой бэкэнд (пользовательский).
динамо.сброс()
opt_model = dynamo.optimize(custom_backend)(init_model())
opt_model (генерировать_данные (16) [0])
 

Используя наш пользовательский сервер, мы теперь можем увидеть, как TorchDynamo может обрабатывать поток управления, зависящий от данных. Рассмотрим функцию ниже, где строка , если b.sum() < 0 является источником потока управления, зависящего от данных.

 бар (а, б):
    х = а / (факел.абс(а) + 1)
    если b.sum() < 0:
        б = б * -1
    вернуть х * б
opt_bar = dynamo.optimize(custom_backend)(бар)
inp1 = факел.randn(10)
inp2 = факел.randn(10)
opt_bar (inp1, inp2)
opt_bar (inp1, -inp2)
 

Вывод показывает, что TorchDynamo извлекла 3 разных графика FX соответствующий следующему коду (порядок может отличаться от указанного выше):

1. х = а / (факел. абс(а) + 1)

2. б = б * -1; возврат x * b

3. возврат х * б

Когда TorchDynamo обнаруживает неподдерживаемые функции Python, такие как поток управления, он ломает граф вычислений, позволяет Python по умолчанию интерпретатор обрабатывает неподдерживаемый код, а затем возобновляет захват графика.

Давайте рассмотрим на примере, как TorchDynamo будет проходить через бар . Если b.sum() < 0 , то TorchDynamo запустит граф 1, пусть Python определяет результат условного выражения, а затем запускает график 2. С другой стороны, если не b.sum() < 0 , то TorchDynamo запустит граф 1, пусть Python определит результат условного выражения, затем run graph 3.

Это подчеркивает основное различие между TorchDynamo и предыдущим PyTorch. решения компилятора. При обнаружении неподдерживаемых функций Python предыдущие решения либо вызывают ошибку, либо молча терпят неудачу. TorchDynamo, с другой стороны, нарушит график вычислений.

Мы можем увидеть, где TorchDynamo разрывает график, используя dynamo.explain :

 объяснение, out_guards, graphs, ops_per_graph, break_reasons,объяснение_verbose = dynamo.explain(
    бар, факел.рандн(10), факел.рандн(10)
)
печать (explanation_verbose)
 

Чтобы максимизировать ускорение, разрывы графа должны быть ограничены. Мы можем заставить TorchDynamo вызывать ошибку на первом графике обрыв, обнаруженный при использовании nopython=True :

 opt_bar = dynamo.optimize("индуктор", nopython=True)(bar)
пытаться:
    opt_bar (факел.randn(10), факел.randn(10))
кроме:
    tb.print_exc()
 

И ниже мы демонстрируем, что TorchDynamo не ломает график на модель, которую мы использовали выше для демонстрации ускорения.

 opt_model = dynamo.optimize("индуктор", nopython=True)(init_model())
печать (opt_model (генерировать_данные (16) [0]))
 

Наконец, если мы просто хотим, чтобы TorchDynamo вывел график FX для экспорта, мы можем использовать динамо-машину . экспорт . Обратите внимание, что dynamo.export , например nopython=True , выдает ошибку, если TorchDynamo нарушает график.

 попытка:
    dynamo.export(bar, torch.randn(10), torch.randn(10))
кроме:
    tb.print_exc()
model_exp = dynamo.export(init_model(), generate_data(16)[0])
печать (model_exp [0] (generate_data (16) [0]))
 

Заключение

В этом руководстве мы представили TorchDynamo и TorchInductor, рассмотрев базовое использование, демонстрирующее ускорение по сравнению с нетерпеливым режимом по сравнению с предыдущим Решения компилятора PyTorch и краткое исследование взаимодействий с графиками FX. Мы надеемся, что вы попробуете TorchDynamo/TorchInductor!

' document.getElementById("статья-pytorch").insertAdjacentHTML('afterBegin', div) }

По волнам к четвертой победе

16.01.2021 / 21:05

Перенесенный матч шестого тура между «Газпром-Югрой» и «Динамо-ЛО» шел волнами – большими и не очень. Для начала соперники запустили две гигантские волны в первых двух сетах: дебют остался за хозяевами 25:19, а затем гости прибавили на подаче и взяли первый темп сургутян, зеркально отражая счет 19:25.

В третьей игре наметившаяся волна «Динамо-ЛО» после эйса Никиты Алексеева (2:4) погасила в четвертой зоне Кирилла Костыленко и самого себя выдала отличную серию нехарактерных силовых подач, уходя с линии огня на отметку 10:4 - жители Сургута хладнокровно воспользовались раздачей подарков от сосновых борцов. Был шанс заблокировать и одиннадцатое очко, но рикошет от удара Алексеева угодил в неглубокий аут.

«Динамо» не бросило играть и начало потихоньку дожимать соперника: Абросимов отметился блоком, забил Алексеев, вышедший вместо Лукьяненко Тисевич выдал эйс, 12:10. После тайм-аута «Газпром-Югра» сохранила преимущество в два мяча с перерыва, а 17-летний Максим Кириллов деморализовал соперника тремя эйсами подряд. Практически в каждом матче молодой талант создает проблемы своей убойной подачей, отчетный поединок не стал исключением. Если Максиму в первый раз повезло с рикошетом от троса, то все сделано мастерски — 18:12. Бирюков не смог забить из своей любимой четвертой зоны и ушел отдыхать при счете 21:14, а вышедший на свободу Максим Шпилев ничего исправить не смог, 25:17.

В третьем сете Олег Согрин вернулся на площадку Ивана Лукьяненко, ушел от Максима Шпилева (только вместо Дивиша) и отправил в сетку Артёма Мельникова. В дебюте заработал блок гостей, и они снова вышли вперед, 2:5. Сургутяне сократили отставание до минимума, Довгань одним блоком восстановил равновесие Мельникову. 10:10, но все попытки перевернуть игру с ног на голову натыкались на динамовские контраргументы. Особенно удачны были две трубы для Шпилева, а два блока на Шахбанмирзаева от Мельникова полностью вернули преимущество гостям, 14:16. Шахбанмирзаев со скидкой в ​​«котле» восстановил равновесие, 17:17, но снова блок «Динамо-ЛО» на высоте и концовка начинается под их диктовку, 17:20.

Долгая действующая ничья завершилась красивой темповой скидкой Черейского, и Шахбанмирзаев был отправлен на подачу со счетом 20:22. Вряд ли кто-то в зале мог предсказать, что схема больше не сдвинется с места до конца матча, но это случилось. Бьет Алексеев, видеопросмотр фиксирует касание сетки у Лукьяненко, хозяева поднимают атаку Абросимова и отвечают через Черейского, Костыленко уверенно отвечает после скидки Бирюкова и, наконец, Денису организован глухой блок - 25:22. Ответная волна «Газпром-Югры» с головой накрыла «Динамо-ЛО». Обыграв соперника, «Сургут» впервые с начала чемпионата покинул последнее место. Как долго происходила рокировка, покажет завтрашняя встреча этих же команд в рамках 18-го тура.

 

Главный тренер ВК "Динамо-ЛО" Сосновый Бор Олег Согрин: Поздравляем хозяев с победой. Хозяева выглядели очень нацеленными на результат. Мы ошиблись в начале, но потом как бы нашли игру. И снова ее не хватало. Ряд спорных, на мой взгляд, решений судей не были решающими, но определенный элемент шатания вносился в наши ряды.

 

Антон Малышев, старший тренер «Газпром-Югра»: Мы играли с достаточно серьезным соперником и выиграли, потому что весь матч играли в свою игру, не прогибаясь под соперника. Выдержал их игру. На данный момент у нас нет крупных или второстепенных игроков, мы боремся как команда. Из-за одного игрока наша игра не может вылететь, если мы будем придерживаться плана. Раджаб был накрыт – другие разделили нагрузку в атаке и т.д. Концовка – результат слаженной игры и грамотных действий наших нападающих.

 

Связь ВК "Газпром-Югра" Сургут Рукавишников Евгений: Если вы помните первую игру с «Нефтяником», то в четвертой мы повели и отдали концовку. Теперь все произошло наоборот – мы уступали, а концовку взяли. Подачей, блоком, защитой, их общей игрой. У команды хорошее, рабочее настроение – январь для нас вообще во многом определяющий месяц. Чемпионат начался тяжело, сейчас мы набираем обороты и должны показывать игру. Есть еще огрехи, конечно, но находим сами, цепляемся.

Gazprom-Yugra (Surgut) 3 : 1 Dinamo-Lo (Linen.