Repolode
Lightning-AI

Lightning-AI/lightning-thunder

Компилятор PyTorch, который преобразует исходный код моделей для ускорения обучения и инференса с помощью анализируемого IR и комбинируемых трансформаций.

Звёзды
1,474
Форки
120
Открытые issues
483
Последний коммит
26 дней назад

Что это?

Thunder — компилятор для глубокого обучения на PyTorch, который принимает модель и преобразует её в оптимизированную версию. Он представляет все вычисления в виде простого промежуточного представления, похожего на Python, которое можно анализировать, профилировать и переписывать, заменяя операции или ядра на более быстрые.

Оптимизации применяются с помощью трансформаций и плагинов, работающих с трассой вычислений, моделью и её весами. Поддерживаются распределённый параллелизм (DDP, FSDP, TP), точность FP8 и MXFP8, квантование и CUDA Graphs. Вычисления направляются в фьюзеры, такие как NVFuser и torch.compile, специализированные библиотеки вроде cuDNN SDPA и TransformerEngine, пользовательские ядра Triton и CUDA или операции PyTorch в eager-режиме.

Точка входа — thunder.compile(model): её можно применять к обычному модулю torch или к моделям из таких библиотек, как LitGPT и Hugging Face Transformers.

Ключевые возможности

  • 01Представляет полные графы вычислений в виде анализируемого IR, похожего на Python.
  • 02Комбинируемые трансформации, которые одновременно изменяют модель, трассу и веса.
  • 03Плагины для распределённого обучения (DDP, FSDP, TP), FP8/MXFP8, квантования и CUDA Graphs.
  • 04Направляет операции во фьюзеры, cuDNN, TransformerEngine, Triton или ядра CUDA.

Сценарии использования

  • Ускорение предобучения или дообучения LLM на GPU NVIDIA.
  • Запуск моделей Hugging Face или torchvision с меньшей задержкой при инференсе.
  • Эксперименты с настройками смешанной точности или квантования модели.
  • Масштабирование модели PyTorch с одного GPU на распределённое выполнение на нескольких GPU.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите Thunder с помощью pip

    pip install lightning-thunder
  2. 2

    Установите или обновите PyTorch и torchvision

    pip install -U torch torchvision
  3. 3

    Скомпилируйте модель PyTorch с помощью Thunder и запустите её (см. пример Hello World в README)

Что важно знать

  • Для дополнительной поддержки GPU NVIDIA требуются пакеты, например сборки nvfuser, совместимые с определёнными версиями torch и CUDA.
  • Поддержку Float8 через transformer_engine необходимо собирать из исходного кода; установка занимает много времени.
  • В README отмечено, что Thunder не заменяет torch.compile, а ускорение достигается преимущественно в определённых конфигурациях.

Темы

Частые вопросы

Что такое lightning-thunder?
Компилятор PyTorch, который преобразует исходный код моделей для ускорения обучения и инференса с помощью анализируемого IR и комбинируемых трансформаций. Thunder — компилятор для глубокого обучения на PyTorch, который принимает модель и преобразует её в оптимизированную версию. Он представляет все вычисления в виде простого промежуточного представления, похожего на Python, которое можно анализировать, профилировать и переписывать, заменяя операции или ядра на более быстрые.
lightning-thunder можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
lightning-thunder распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
lightning-thunder всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в lightning-thunder — 12 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать lightning-thunder?
Ускорение предобучения или дообучения LLM на GPU NVIDIA. Запуск моделей Hugging Face или torchvision с меньшей задержкой при инференсе. Эксперименты с настройками смешанной точности или квантования модели. Масштабирование модели PyTorch с одного GPU на распределённое выполнение на нескольких GPU.
Как установить lightning-thunder?
Установите Thunder с помощью pip: pip install lightning-thunder Установите или обновите PyTorch и torchvision: pip install -U torch torchvision Скомпилируйте модель PyTorch с помощью Thunder и запустите её (см. пример Hello World в README)
Где скачать lightning-thunder?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Lightning-AI/lightning-thunder

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Фреймворк для обучения и инференса мультимодальных world model NVIDIA Cosmos3: распределённое обучение, несколько бэкендов инференса и постобучение с RL.

618+22 за неделю204PythonOtherАктивно поддерживаетсяОбновлён вчера