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zhanghu61
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v6.0.0-pytorch2.4.0
### 一 新增说明 1. 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增细粒度绑核，进一步优化算子下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 支持设备同步超时时间配置，提升训练灵活度和dfx能力 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持通信域单独设置HCCL_BUFFERSIZE,提升集合通信效率 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持同步流下发接口，为训练任务卡住时提供逃生通道，保证ckpt能正常保存 ### 二 删除说明 无 ### 三 变更说明 1．接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持pg_options配置hccl通信参数hccl_buffer_size • 新增支持npu_gelu, npu_group_quant, torch_npu.profiler.dynamic_profile, torch.npu.SyncLaunchStream • npu_dynamic_quant：新增可选入参group_index，dst_type; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; torch_npu.contrib.module.LinearWeightQuant: 新增可选参数inner_precise • 新增环境变量ACL_DEVICE_SYNC_TIMEOUT，支持device同步超时手动配置 • 新增环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，开启后强制关闭INF_NAN模式 ### 四 已知问题 • torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention入参attn_mask不支持3维 ### 五 Bugfix • 修复sendrecv初始化时卡死问题，支持P2P通信域独立建链 • 修复反向计算跨流计算的内存提前复用问题 ### 六 特殊声明 • 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 • AtlasA2训练产品，关闭INF_NAN模式会产生精度问题，所以强制拦截，若要强制关闭IF_NAN模式，则需开启环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，但模型仍然可能会产生精度问题
88dab78
2025-01-04 18:05
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v6.0.0-pytorch2.3.1
### 一 新增说明 1. 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增细粒度绑核，进一步优化算子下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 支持设备同步超时时间配置，提升训练灵活度和dfx能力 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持通信域单独设置HCCL_BUFFERSIZE,提升集合通信效率 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持同步流下发接口，为训练任务卡住时提供逃生通道，保证ckpt能正常保存 ### 二 删除说明 无 ### 三 变更说明 1．接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持pg_options配置hccl通信参数hccl_buffer_size • 新增支持npu_gelu, npu_group_quant, torch_npu.profiler.dynamic_profile, torch.npu.SyncLaunchStream • npu_dynamic_quant：新增可选入参group_index，dst_type; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; torch_npu.contrib.module.LinearWeightQuant: 新增可选参数inner_precise • 新增环境变量ACL_DEVICE_SYNC_TIMEOUT，支持device同步超时手动配置 • 新增环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，开启后强制关闭INF_NAN模式 ### 四 已知问题 • torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention入参attn_mask不支持3维 ### 五 Bugfix • 修复sendrecv初始化时卡死问题，支持P2P通信域独立建链 • 修复反向计算跨流计算的内存提前复用问题 ### 六 特殊声明 • 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 • AtlasA2训练产品，关闭INF_NAN模式会产生精度问题，所以强制拦截，若要强制关闭IF_NAN模式，则需开启环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，但模型仍然可能会产生精度问题
62e67c3
2025-01-04 18:04
下载
v6.0.0-pytorch2.1.0
### 一 新增说明 1. 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增细粒度绑核，进一步优化算子下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 支持设备同步超时时间配置，提升训练灵活度和dfx能力 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持通信域单独设置HCCL_BUFFERSIZE,提升集合通信效率 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持同步流下发接口，为训练任务卡住时提供逃生通道，保证ckpt能正常保存 ### 二 删除说明 无 ### 三 变更说明 1．接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持pg_options配置hccl通信参数hccl_buffer_size • 新增支持npu_gelu, npu_group_quant, torch_npu.profiler.dynamic_profile, torch.npu.SyncLaunchStream • npu_dynamic_quant：新增可选入参group_index，dst_type; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; npu_weight_quant_batchmatmu: 新增可选参数inner_precise; torch_npu.contrib.module.LinearWeightQuant: 新增可选参数inner_precise • 新增环境变量ACL_DEVICE_SYNC_TIMEOUT，支持device同步超时手动配置 • 新增环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，开启后强制关闭INF_NAN模式 ### 四 已知问题 • torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention入参attn_mask不支持3维 ### 五 Bugfix • 修复sendrecv初始化时卡死问题，支持P2P通信域独立建链 • 修复反向计算跨流计算的内存提前复用问题 ### 六 特殊声明 • 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.1.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 • AtlasA2训练产品，关闭INF_NAN模式会产生精度问题，所以强制拦截，若要强制关闭IF_NAN模式，则需开启环境变量INF_NAN_MODE_FORCE_DISABLE，但模型仍然可能会产生精度问题 ### 七 版本配套关系 MindSpeed-Core branch： [v1.0.0_core_r0.7.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/releases/tag/v1.0.0_core_r0.7.0), [v1.0.0_core_r0.6.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/releases/tag/v1.0.0_core_r0.6.0) MindSpeed-MM branch： [v1.0.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-LLM/releases/tag/v1.0.0) MindSpedd-LLM branch： [v1.0.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-LLM/releases/tag/v1.0.0) Mxdriving branch：[branch_v6.0.0](https://gitee.com/ascend/mxDriving/releases/tag/branch_v6.0.0)
cb73edf
2025-01-04 17:54
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v6.0.0.alpha003-pytorch2.4.0
配套CANN 8.0.0.alpha003使用
de5c4c5
2024-12-10 20:41
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v6.0.0.alpha003-pytorch2.3.1
配套CANN 8.0.0.alpha003使用
9f3d2c5
2024-12-10 20:41
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v6.0.0.alpha003-pytorch2.1.0
配套CANN 8.0.0.alpha003使用
8893fd4
2024-12-10 19:46
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v6.0.0.alpha002-pytorch2.4.0
配套CANN 8.0.0.alpha002使用
e76c269
2024-11-12 00:01
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v6.0.0.alpha002-pytorch2.3.1
配套CANN 8.0.0.alpha002使用
a206769
2024-11-12 00:01
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v6.0.0.alpha002-pytorch2.1.0
配套CANN 8.0.0.alpha002使用
6480301
2024-11-11 23:46
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v6.0.0.alpha001-pytorch2.5.1
2.5.1rc1
a3b75fc
2024-11-08 06:12
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v6.0.rc3-pytorch2.4.0
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增一级流水优化，进一步优化下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持foreach优化器，相比foreach性能有提升或不变 • Ascend Extension for PyTorch 支持基于ranktable file进行集合通信域建链，可缩短在大集群下通信域建链的耗时 • Ascend Extension for PyTorch PyTorch 2.1及以上版本支持TCPStore建链优化，可缩短TCPStore建链的耗时 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.conj、torch.polar接口，torch.isin新增支持双tensor输入 • npu_mm_all_reduce_base新增可选入参comm_quant_scale_1，comm_quant_scale_2 • 删除接口npu_ifmr、npu_masked_fill_range、npu_normalize_batch、npu_rotated_box_decode、npu_rotated_box_encode、npu_scatter、npu_stride_add ### Bugfix • 修复虚拟内存开启和单进程多卡功能无法共用问题，但需使用Ascend HDK 24.1.RC3及以上版本 ### 特殊声明 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.0.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 ### 版本配套关系 MindSpeed branch：[v1.0.RC3_core_r0.6.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/1.0.RC3_core_r0.6.0/)、[v1.0.RC3_core_r0.7.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/1.0.RC3_core_r0.7.0) MindSpeed-MM branch：[v1.0.RC3.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-MM/tree/v1.0.RC3.0) ModelLink branch：[v1.0.RC3.0](https://gitee.com/ascend/ModelLink/tree/v1.0.RC3.0) Mxdriving branch：[branch_v6.0.0-RC3](https://gitee.com/ascend/mxDriving/tree/branch_v6.0.0-RC3)
5762ec6
2024-10-28 17:26
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v6.0.rc3-pytorch2.3.1
### 新增特性 • Ascend Extension for PyTorch 新增一级流水优化，进一步优化下发性能 • Ascend Extension for PyTorch 新增支持foreach优化器，相比foreach性能有提升或不变 • Ascend Extension for PyTorch 支持基于ranktable file进行集合通信域建链，可缩短在大集群下通信域建链的耗时 • Ascend Extension for PyTorch PyTorch 2.1及以上版本支持TCPStore建链优化，可缩短TCPStore建链的耗时 ### 接口变更说明 • 虚拟内存开关PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True/False 在本次release中仍然保持为False • 新增支持torch.conj、torch.polar接口，torch.isin新增支持双tensor输入 • npu_mm_all_reduce_base新增可选入参comm_quant_scale_1，comm_quant_scale_2 • 删除接口npu_ifmr、npu_masked_fill_range、npu_normalize_batch、npu_rotated_box_decode、npu_rotated_box_encode、npu_scatter、npu_stride_add ### Bugfix • 修复虚拟内存开启和单进程多卡功能无法共用问题，但需使用Ascend HDK 24.1.RC3及以上版本 ### 特殊声明 虚拟内存与单进程多卡需要在Ascend HDK 24.0.RC3以上的版本才能直接使用，其他版本不能共同使用 ### 版本配套关系 MindSpeed branch：[v1.0.RC3_core_r0.6.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/1.0.RC3_core_r0.6.0/)、[v1.0.RC3_core_r0.7.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed/tree/1.0.RC3_core_r0.7.0) MindSpeed-MM branch：[v1.0.RC3.0](https://gitee.com/ascend/MindSpeed-MM/tree/v1.0.RC3.0) ModelLink branch：[v1.0.RC3.0](https://gitee.com/ascend/ModelLink/tree/v1.0.RC3.0) Mxdriving branch：[branch_v6.0.0-RC3](https://gitee.com/ascend/mxDriving/tree/branch_v6.0.0-RC3)
6ec1fd9
2024-10-28 17:26
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v6.0.rc3-pytorch2.1.0
发布Ascend Extension for PyTorch
1fa937a
2024-10-28 17:26
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v6.0.0.alpha001-pytorch2.4.0
0e466f7
a2c3f9d
2024-10-07 17:00
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v6.0.0.alpha001-pytorch2.3.1
配套CANN 8.0.0.alpha001使用
0e466f7
2024-10-07 17:00
下载
v6.0.0.alpha001-pytorch2.1.0
配套CANN 8.0.0.alpha001使用
5b57ef8
2024-10-07 18:23
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v6.0.rc2.1-pytorch1.11.0
Ascend PyTorch v6.0.rc2.1-pytorch1.11.0
6a563e5
2024-09-19 17:20
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v6.0.rc2.1-pytorch2.3.1
Ascend PyTorch v6.0.rc2.1-pytorch2.3.1
3d71a8b
2024-09-19 17:20
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v6.0.rc2.1-pytorch2.2.0
Ascend PyTorch v6.0.rc2.1-pytorch2.2.0
fd9c674
2024-09-19 17:20
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v6.0.rc2.1-pytorch2.1.0
Ascend PyTorch v6.0.rc2.1-pytorch2.1.0
617ae11
2024-09-19 17:20
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