OpenAI 标准化使用 PyTorch

OpenAI 已将其深度学习框架标准化为 PyTorch。此举旨在提高 GPU 上的大规模研究效率，使团队能够更高效地创建和共享优化后的模型实现。

研究效率与迭代速度

选择 PyTorch 作为主要框架是为了加速研究周期。OpenAI 表示，转向 PyTorch 使生成式建模研究想法的迭代时间从数周缩短到了数天。

该框架的灵活性使研究人员能够更快速地执行和测试新想法。

开源贡献与工具

作为向 PyTorch 过渡的一部分，OpenAI 正在更新其开源资源和专用内核：

• Spinning Up in Deep RL：OpenAI 已发布了该深度强化学习教育资源的 PyTorch 版本。
• Blocksparse Kernels：OpenAI 正在为其高度优化的 blocksparse GPU 内核开发 PyTorch 绑定，并计划在未来几个月内开源这些绑定。

框架策略与社区参与

虽然 PyTorch 现在是主要框架，但当特定的技术原因需要时，OpenAI 将继续使用其他框架。通过标准化，OpenAI 加入了一个包括 Facebook 和 Microsoft 等组织在内的开发者社区，共同推动基于 GPU 的深度学习的性能和规模。