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Bump paddlepaddle from 2.5.2 to 2.6.1 in /src/bindings/python
Bumps paddlepaddle from 2.5.2 to 2.6.1.
Release notes
Sourced from paddlepaddle's releases.
PaddlePaddle 2.6.1 Release Note
发版说明
此版本在新功能方面,引入了对Fake GroupWise Quant的支持,有助于用户更好地进行模型量化。同时新增了图神经网络训练引擎PGLBox,支持超大规模图模型GPU多机多卡高效训练。此外,增加了对自定义设备的支持,进一步扩展PaddlePaddle的功能范围。在bug方面,解决了一些核心功能、数据加载以及网络通信等方面的问题。修复了多个安全问题,包括一些潜在的安全漏洞,进一步提高框架代码安全性,并更新了安全公告。
新特性
- 支持Fake GroupWise量化(#61900):新增对一种量化方法的支持,可以提高模型的性能效率。
- 支持图神经网络GPU训练(#60495,#62111):新增图神经网络训练引擎PGLBox,支持超大规模图模型GPU多机多卡高效训练。
- 其他改进:支持tile op int8模式推理,并添加vlog语句 (#60261),repeat_interleave支持bfloat16数据类型的Tensor输入 (#61854),自定义设备支持动态图模式的c_embedding算子 (#60774),在CINN(自定义中间网络)框架中,将IntrinsicOps添加到
ir_codes_collector
中。Bug修复
- 修复权重量化内核错误(#60184):解决了在权重量化内核中当
n
不能被64整除时的问题。- 修复量化感知测试问题(#61211):修复了量化感知训练(QAT)测试中的问题,以确保其正常运行。
- 修复Paddle-TRT集成问题(#61806, #61605, #61966):对Paddle-TRT集成进行了多项修复,包括缓存键值(KV)量化和单元测试失败问题。
- 禁用LLM_INT8 UT(#62282):禁用了大型语言模型(LLM)INT8精度的单元测试,以避免不必要的运行时。
- 修复test_benchmark单测编译失败问题(#61427):修复了test_benchmark单测编译失败的问题#60092。
- 修复工具包的数据加载器(#61867):对工具包的数据加载器进行了必要的更正。
- 修复put_along_axis系列问题(#62065):对reduce参数新增支持min/max/mean三种可选值,修复了reduce=add/mul下的反向梯度计算Bug, 修复了reduce=mul下的GPU前向计算Bug,修复了size过大时的前向计算Bug。
- 修复Windows平台下的编译Bug(#60308):修复windows平台下的编译找不到common库的bug。
- 修复OpenSSL-CPU编译错误(#62079):修复cpu-openblas编译场景中未正确链接 Python 库导致的编译bug。
安全修复
- 修复安全问题(#61161, #61294, #61032, #61285, #61162, #61389, #61356, #61827):修复了涉及绘图功能、解压缩和命令执行的多个安全问题,以确保框架的安全性和完整性。
- 禁用特定测试(#60173, #60662, #60786):禁用了某些未通过或不适用于特定配置或版本的测试。
- 修复框架不同组件Bug(#61631, #62117, #60840, #62104, #60217, #60930, #61380):在框架的不同组件中修复了各种Bug。
- 修复自定义设备功能(#60616):打开自定义设备中生成器偏移量的编译控制。
- 内存和分配检查(#60208, #60545, #61847, #62111, #62057, #62278):实施了与内存分配和管理相关的检查和修复,以防止崩溃并提高稳定性。
文档
PaddlePaddle 2.6.0 Release Note
1. 重要更新
- 新一代中间表示 PIR:为了进一步提升飞桨框架的可扩展性,研制了新一代中间表示 PIR(Paddle Intermediate Representation)。实现系统性的抽象飞桨框架底层核心概念,如:Operation、Attribute 和 Type 等,为开发者提供了灵活、高效的基础组件。通过引入 Dialect 机制,可以全面、分层次地满足各模块对中间表示的需求,从而极大地提升了框架的扩展性。PIR 严格遵循 SSA(Static Single Assignment)原则,在实现了顶层结构的统一的同时,还确保了“算子顺序性”与“计算图语义”的和谐共存。此外,PIR 提供了更为简洁、低成本的 Pass 开发流程,内置了一系列丰富且功能完备的 Pass 优化策略,为大型模型的极致性能优化提供了技术支撑。
- 动转静编译优化架构:为了进一步提升框架的模型开发性能,飞桨动转静训练能力全面升级,支持自适应的图构建能力,在 700 多个飞桨产业级模型上验证,一键动转静训练成功率达到 100%。同时,飞桨框架的神经网络编译器 CINN 整合入飞桨主 Repo,使得编译器与飞桨更加融为一体。CINN 完成了架构的梳理和扩展能力的完善,提升系统稳定性。基于 PIR 完成动转静、组合算子、执行器和编译器的紧密联动,为飞桨框架整体性能的提升提供了更大的空间。
- 增强动态图分布式能力:大模型对框架的分布式训练性能提出了更高的需求。飞桨在通信库、图分析、分布式策略和任务启停等维度进行了全面优化,增强了飞桨动态图的分布式计算能力,为大型模型高效训练提供了支持。在性能方面,通过减少流水线 GPU 显存占用、采用 TensorFusion 技术、实现通信计算 overlap 以及减少非必要的数据同步拷贝等方式,进一步提升了训练性能。同时,通过环境变量控制 Optimizer 等方式提高了混合并行调试的灵活性。此外,通过相关 Bug 的修复,显著提升了系统的稳定性。
... (truncated)
Commits
fbf852d
[AutoParallel] Adjust time restriction for test_semi_auto_parallel_hybrid_str...e816529
disable llm_int8 ut (#62282)59c61db
fix openssl-cpu compile bug (#62079) (#62224)773ea41
[CINN] Add IntrinsicOps into ir_codes_collector (#60556) (#62245)521dc70
rm graph_reindex_test (#62057)d077553
fix (#61923) (#62186)d804975
fix cpups training bug:executor trainer use_ps_gpu value;test=develop (#62111)3a083c3
[cherry-pick 2.6] Fix bug of put_along_axis/take_along_axis (#62065)609f55e
[Cherry-pick] Fix indexing shape bug and Optimize (#62117)f4d9adf
cherry pick: reduce log for type promotion. (#62116)- Additional commits viewable in compare view
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@meiyang-intel could you please take a look? Looks like there is failure introduced by new paddlepaddle version
Dependabot attempted to update this pull request, but because the branch dependabot/pip/src/bindings/python/paddlepaddle-2.6.1
is protected it was unable to do so.
@dependabot rebase
Oh no! Something went wrong on our end. Please try again later.
If the problem persists, please contact GitHub support for assistance 🙇
PR https://github.com/openvinotoolkit/openvino/pull/23010 merged with update
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