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除了 PyTorch2.0，研发团队还发布了 PyTorch 域库的一系列 Beta 更新，包括 in-tree 的库和 TorchAudio、TorchVision、TorchText 等独立库。此外，TorchX 转向社区支持模式。
概括:
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Metal Performance Shaders 后端能在 Mac 平台上提供 GPU 加速的 PyTorch 训练，并增加了对前 60 个最常用运算符的支持，覆盖 300 多个运算符。
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AmazonAWS 优化了 AWS Graviton3 上的 PyTorch CPU 推理。与之前的版本相比，PyTorch 2.0 提高了 Graviton 的推理性能，包括针对 ResNet-50 和 BERT 的改进。
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其他一些跨 TensorParallel、DTensor、2D parallel、TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor 的新 prototype 功能和方法。
要查看公开的 2.0、1.13 和 1.12 功能完整列表，请点击此处。
稳定功能
PyTorch 2.0 版本包括 PyTorch Transformer API 新的高性能实现，以前称为「Better Transformer API」，现在更名为 「Accelerated PyTorch 2 Transformers」。
研发团队表示他们希望整个行业都能负担得起训练和部署 SOTA Transformer 模型的成本。新版本引入了对训练和推理的高性能支持，使用自定义内核架构实现缩放点积注意力 。
与「快速路径」架构类似，自定义内核完全集成到 PyTorch Transformer API 中 —— 因此，使用 Transformer 和 MultiHeadAttention API 将使用户能够:
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明显地看到显著的速度提升；
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支持更多用例，包括使用交叉注意力模型、Transformer 解码器，并且可以用于训练模型；
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继续对固定和可变的序列长度 Transformer 编码器和自注意力用例使用 fastpath 推理。
为了充分利用不同的硬件模型和 Transformer 用例，PyTorch 2.0 支持多个 SDPA 自定义内核，自定义内核选择逻辑是为给定模型和硬件类型选择最高性能的内核。除了现有的 Transformer API 之外，模型开发人员还可以通过调用新的 scaled_dot_product_attention 运算来直接使用缩放点积注意力内核。
从官方数据可以看到，PyTorch2.0 的编译效率比 1.0 实现了大幅提高。
这个数据来自 PyTorch 基金会在 Nvidia A100 GPU 上使用 PyTorch 2.0 对 163 个开源模型进行的基准测试，其中包括图像分类、目标检测、图像生成等任务，以及各种 NLP 任务。
这些 Benchmark 分为三类:TIMM、TorchBench、HuggingFace Tranformers。
值得一提的是，官方在桌面级 GPU上测量到的加速能力低于服务器级 GPU(如 A100)。到目前为止，PyTorch 2.0 默认后端 TorchInductor 已经支持 CPU 和 NVIDIA Volta 和 Ampere GP，暂不支持其他 GPU、XPU 或旧的 NVIDIA GPU。
