介绍

本文主要向用户介绍鲲鹏服务器上PyTorch的开发指南，包含源码构建、安装和开发验证场景。

PyTorch以动态计算图（Define by Run）和即时执行模式为核心特性，提供了灵活易用的张量计算与自动微分能力。 基于鲲鹏服务器部署PyTorch，不仅可通过鲲鹏PyTorch扩展（KPEX）针对昇腾NPU和鲲鹏处理器开展算子级深度优化，还可借助KML数学库与毕昇编译器的协同实现全连接层GEMM等密集计算的显著加速。

GPU场景需要在构建阶段启用CUDA，避免生成仅支持CPU的构建产物。