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明天是 OneFlow 开源的第 903 天，OneFlow v0.9.0 正式公布。本次更新蕴含 640 个 commit，残缺更新列表请查看链接：https://github.com/Oneflow-In…，欢送下载体验新版本，期待你的反馈。
OneFlow v0.9.0 次要包含以下新增亮点性能和优化：
1. PyTorch 兼容性
OneFlow 对 PyTorch API 和 模型的兼容性进一步晋升。新增与 PyTorch 对齐的 86 个 API 接口 和 算子，修复了 104 个算子兼容性相干的 bug。反对更多的 PyTorch 模型一键迁徙成 OneFlow 模型，并取得性能减速。
- 反对 Stable Diffusion、GLM、YOLOv5 等模型一键迁徙为 OneFlow 模型
- oneflow.load 反对间接加载 torch.save 的模型，模型迁徙更不便
- 新增 oneflow.mock_torch 模块 与 mock 办法（https://docs.oneflow.org/mast…），能够在不扭转 PyTorch 的原始脚本的状况下，一键迁徙蕴含多个脚本的简单 PyTorch 模型。
2. 分布式编程易用性
Global Tensor 新增一系列不便分布式编程的接口与办法，并且修复了已知的相干 bug。
3. 反对主动并行
Graph 公布主动并行新个性（version 1），反对在指定 Placement 下主动搜寻速度最快的 SBP 组合，应用 Global Tensor 编写分布式模型无需纠结是数据并行、模型并行还是混合并行。
文档参见：https://oneflow.readthedocs.i…
4. 性能优化
Graph 新增一系列与内存、执行速度、流水覆盖、编译速度相干的优化，晋升性能，升高显存开销。
新增一系列算子优化与系统优化，包含 Eager 的指令调度、高性能 CUDA kernel、多内存池买通 等。
相比原始的基于 PyTorch、DeepSpeed、Apex 的 GLM 实现，基于 OneFlow v0.9.0 训练 GLM-large（335M）预训练模型，在简略调优后性能最高晋升 3 倍，显存节俭 1/3。
而在 Stable Diffusion 推理的性能体现上，在 A100 显卡，无论是 PCIe 40GB 还是 SXM 80GB 的配置，相比其余深度学习框架或编译器，OneFlow 的性能都是最快的。
5. 调试性能
Graph 提供一系列辅助调试的性能，包含：内存剖析日志、编译阶段进度显示、计算图展现等。
6. IR
OneFlow IR 反对 JIT 编译 LR 代码、分布式形容 SBP signature 以及新增 OKL Dialect 等更多编译优化性能。
7. OneFlow-ONNX 工具
OneFlow-ONNX v0.6.0 版本公布，晋升了转换接口的易用性，开发了多个新的个性，并新增反对 6 种模型以及 20 余种 Op，以及修复 6 个转换过程中的 bug。pip install oneflow-onnx==0.6.0 一键装置应用。
仓库地址：https://github.com/Oneflow-In…
8. 报错信息提醒
报错信息提醒更加敌对，反对高亮显示报错内容，简化大量零碎外部信息细节，能够直观地理解出错的地位和类型。
完整版 OneFlow v0.9.0 更新内容请查看：https://github.com/Oneflow-In…
感激以下贡献者：
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
欢送 Star、试用 OneFlow 最新版本：https://github.com/Oneflow-In…
