今天是 OneFlow 开源的第 903 天，OneFlow v0.9.0 正式发布。本次更新包含 640 个 commit，完整更新列表请检查链接：github.com/Oneflow-Inc… ，欢迎下载体验新版别，期待你的反馈。

OneFlow v0.9.0 主要包含以下新增亮点功用和优化：

1. PyTorch 兼容性

OneFlow 对 PyTorch API 和 模型的兼容性进一步提高。 新增与 PyTorch 对齐的 86 个 API 接口 和 算子， 修正了 104 个算子兼容性相关的 bug。支撑更多的 PyTorch 模型一键搬迁成 OneFlow 模型，并取得功用加速。

• 支撑Stable Diffusion、GLM、YOLOv5等模型一键搬迁为 OneFlow 模型
• oneflow.load 支撑直接加载 torch.save 的模型，模型搬迁更便利
• 新增 oneflow.mock_torch 模块 与 mock 方法（docs.oneflow.org/master/cook… ），能够在不改变 PyTorch 的原始脚本的情况下，一键搬迁包含多个脚本的复杂 PyTorch 模型。

2. 分布式编程易用性

Global Tensor 新增一系列便利分布式编程的接口与方法，而且修正了已知的相关 bug。

3. 支撑主动并行

Graph 发布主动并行新特性（version 1） ，支撑在指定 Placement 下主动搜索速度最快的 SBP 组合，运用 Global Tensor 编写分布式模型无需纠结是数据并行、模型并行仍是混合并行。

文档拜见：
oneflow.readthedocs.io/en/master/a…

4. 功用优化

Graph 新增一系列与内存、执行速度、流水掩盖、编译速度相关的优化，提高功用，下降显存开销。

新增一系列算子优化与体系优化， 包含 Eager 的指令调度、高功用 CUDA kernel 、多内存池打通 等。

比较原始的根据 PyTorch、DeepSpeed、Apex 的 GLM 完成，根据OneFlow v0.9.0 练习 GLM-large（335M） 预练习模型，在简单调优后功用最高提高 3 倍，显存节省 1/3。

而在 Stable Diffusion 推理的功用表现上，在 A100 显卡，无论是 PCIe 40GB 仍是 SXM 80GB 的配置，比较其他深度学习结构或编译器，OneFlow 的功用都是最快的。

5. 调试功用

Graph 供给一系列辅助调试的功用，包含：内存分析日志、编译阶段进度显现、核算图展现等。

6. IR

OneFlow IR 支撑 JIT 编译 LR 代码、分布式描绘 SBP signature 以及新增 OKL Dialect 等更多编译优化功用。

7. OneFlow-ONNX 东西

OneFlow-ONNX v0.6.0 版别发布，提高了转化接口的易用性，开发了多个新的特性，并新增支撑 6 种模型以及 20 余种 Op，以及修正 6 个转化过程中的 bug。pip install oneflow-onnx==0.6.0一键装置运用 。

库房地址：github.com/Oneflow-Inc…

8. 报错信息提示

报错信息提示愈加友好，支撑高亮显现报错内容，简化很多体系内部信息细节，能够直观地了解出错的方位和类型。

完整版 OneFlow v0.9.0 更新内容请检查：
github.com/Oneflow-Inc…

感谢以下贡献者：

liujuncheng, BBuf, wyg1997, jackalcooper, Flowingsun007, clackhan, daquexian, marigoold, lixinqi, guo-ran, hjchen2, strint, ouyangyu, MARD1NO, small1945, reygu, Ldpe2G, leaves-zwx, Yipeng1994, zhongshsh, lixiang007666, mosout, chengtbf, hhhfccz, doombeaker, howin98, xiacijie, farmerzhang1, shangguanshiyuan, JasonChen9, liufengwei0103, youxiudeshouyeren, laoliu97, EsdeathYZH, rejoicesyc, AsakusaRinne, LijunZhang01, Chenqll, xiezipeng-ML, simonJJJ, ShawnXuan

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