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PyTorch AOTInductor 混合降级
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文讨论了PyTorch AOTInductor如何将具有混合设备执行计划的PyTorch导出程序编译成单个可执行包，该包可在CPU和GPU上运行模型，无需手动拆分模型。示例展示了如何使用AOTInductor编译和加载模型，并通过性能分析验证混合执行的有效性。
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关键要点
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PyTorch AOTInductor可以将具有混合设备执行计划的PyTorch导出程序编译成单个可执行包。
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该可执行包可以在CPU和GPU上运行模型，无需手动拆分模型。
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使用torch._inductor.aoti_compile_and_package API编译导出程序，生成单个可执行包。
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通过torch._inductor.aoti_load_package API加载编译后的包，可以使用真实输入张量运行模型。
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示例展示了如何编译和加载CPU、GPU和CPU-GPU混合设备配置的模型。
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性能分析通过检查分析跟踪验证了混合执行的有效性。
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延伸问答
PyTorch AOTInductor的主要功能是什么？
PyTorch AOTInductor可以将具有混合设备执行计划的PyTorch导出程序编译成单个可执行包，支持在CPU和GPU上运行模型。
如何使用AOTInductor编译和加载模型？
使用torch._inductor.aoti_compile_and_package API编译导出程序，并通过torch._inductor.aoti_load_package API加载编译后的包。
AOTInductor支持哪些设备配置？
AOTInductor支持CPU、GPU和CPU-GPU混合设备配置的模型。
如何验证混合执行的有效性？
通过性能分析检查分析跟踪，可以验证混合执行的有效性。
AOTInductor编译的可执行包有什么特点？
编译后的可执行包可以在不同设备上运行模型，无需手动拆分模型。
在使用AOTInductor时，如何处理输入张量？
可以使用真实输入张量来运行模型，编译后的包返回一个可调用的Python对象。
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