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Noticias de aws trainium
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Hugging Face BlogPerfilado de TorchNeuron (Parte 1): perfilado a nivel de sistema en AWS Trainium
El artículo técnico explica cómo perfilar el rendimiento de inferencia en AWS Trainium usando TorchNeuron, el backend nativo de PyTorch de código abierto. Detalla la configuración de torch.profiler con NeuronConfig y el uso de Neuron Explorer para leer trazas del sistema. Compara tres implementaciones de RMSNorm: operaciones ingenuas de PyTorch (2.355 µs), torch.rms_norm fusionado (403 µs) y torch.compile (376 µs), mostrando que la fusión reduce el tiempo de dispositivo a cerca de un sexto.
Noticia originalTorchNeuron facilita la ejecución de modelos de Hugging Face en AWS Trainium
Hugging Face presentó TorchNeuron, un plugin de PyTorch que aporta un backend nativo para AWS Trainium con ejecución eager, torch.compile y APIs distribuidas como FSDP y TP. Las librerías Transformers, Diffusers, Accelerate, PEFT y TRL lo soportan de forma nativa, reemplazando a Optimum Neuron, y la cobertura de arquitecturas de generación de texto sube del 46% al 89%. Estará disponible como beta pública desde el 20 de octubre de 2026 con instalación vía pip install torch-neuronx.
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