TorchNeuron profilieren (Teil 1): Profiling auf Systemebene bei AWS Trainium
Dieser Amazon-Beitrag zeigt, wie man PyTorch-Inferenz auf AWS Trainium mit dem TorchNeuron-Backend, der key_averages()-Tabelle und dem Neuron Explorer profiliert. Verglichen werden drei RMSNorm-Implementierungen; torch.rms_norm und torch.compile senken die Gerätezeit auf etwa ein Sechstel der naiven Version.
Worum es im Artikel geht
Am 21. Oktober 2026 veröffentlichte Amazon im Hugging-Face-Blog „Profiling TorchNeuron (Teil 1)“, eine Einsteigeranleitung zum Profiling auf Systemebene mit AWS Trainium. Es geht darum zu verstehen, warum ein Modell langsam ist, nicht nur es zu beschleunigen, und zwar mit TorchNeuron, dem quelloffenen nativen PyTorch-Backend für Trainium, das Eager-Ausführung und torch.compile unterstützt und sich in das Neuron Kernel Interface einfügt.
Der Beitrag erklärt, wie man den Profiler mit NeuronConfig einrichtet, torch.neuron.synchronize() in der Schleife aufruft, die Tabelle key_averages() liest und Traces im Neuron Explorer öffnet. Das Experiment vergleicht drei RMSNorm-Varianten: naive PyTorch-Operationen (2.355 µs Neuron-Zeit, 6 Aufrufe), torch.rms_norm (403 µs, 1 Aufruf) und die naive Variante mit torch.compile (376 µs, 1 Aufruf). Der Autor folgert, dass Fusion die Gerätezeit auf etwa ein Sechstel senkt. Die Skripte liegen in den torch-neuronx-Beispielen; Teil 2 behandelt das Profiling auf Geräteebene.
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