Perfilado de TorchNeuron (parte 1): perfilado a nivel de sistema en AWS Trainium
Esta publicación de Amazon enseña a perfilar la inferencia de PyTorch en AWS Trainium con el backend TorchNeuron, la tabla key_averages() y Neuron Explorer. Compara tres implementaciones de RMSNorm: tanto torch.rms_norm como torch.compile reducen el tiempo en el dispositivo a aproximadamente una sexta parte de la versión ingenua.
Qué dice el artículo
El 21 de octubre de 2026, Amazon publicó en el blog de Hugging Face «Profiling TorchNeuron (Parte 1)», una guía para principiantes sobre perfilado a nivel de sistema en AWS Trainium. Se centra en entender por qué un modelo es lento, no solo en acelerarlo, usando TorchNeuron, el backend nativo de PyTorch de código abierto para Trainium, que admite ejecución eager y torch.compile y se integra con el Neuron Kernel Interface.
El artículo explica cómo configurar el perfilador con NeuronConfig, llamar a torch.neuron.synchronize() en el bucle, leer la tabla key_averages() y abrir las trazas en Neuron Explorer. El experimento compara tres versiones de RMSNorm: operaciones PyTorch ingenuas (2.355 µs de tiempo Neuron, 6 llamadas), torch.rms_norm (403 µs, 1 llamada) y la versión ingenua con torch.compile (376 µs, 1 llamada). El autor concluye que la fusión reduce el tiempo a aproximadamente una sexta parte. Los scripts están en los ejemplos de torch-neuronx y la parte 2 tratará el perfilado a nivel de dispositivo.
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Resumen redactado por AnnuIA con sus propias palabras a partir de la página oficial de Hugging Face. El contenido y los derechos pertenecen al editor: consulte el artículo original.