NVIDIA/apex

Что это?

Ключевые возможности

• 01Утилиты для обучения со смешанной точностью в PyTorch (apex.amp).
• 02Инструменты для распределённого обучения, включая DistributedDataParallel и SyncBatchNorm.
• 03Fusion-оптимизаторы и ядра нормализации слоёв, собранные как расширения CUDA.
• 04Модульные пакеты contrib, которые можно включать по отдельности во время установки.
• 05Вариант установки только на Python для сред без инструментов разработки CUDA.

Сценарии использования

• Ускорение обучения больших моделей на GPU NVIDIA с использованием смешанной точности.
• Запуск обучения PyTorch на нескольких GPU или узлах с помощью fusion-утилит для распределённых вычислений.
• Эксперименты с fusion-оптимизаторами и слоями нормализации в собственном коде обучения.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/NVIDIA/apex
2. 2

   Перейдите в каталог проекта

   cd apex
3. 3

   Соберите и установите основные расширения C++ и CUDA

   APEX_CPP_EXT=1 APEX_CUDA_EXT=1 pip install -v --no-build-isolation .

Что важно знать

• !Для сборки расширений CUDA и C++ требуется совместимая конфигурация PyTorch и CUDA.
• !Некоторые модули apex.contrib работают только с nightly-сборками PyTorch, а не со стабильными версиями.
• !Установка в Windows носит экспериментальный характер.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое apex?

Расширение NVIDIA для PyTorch с утилитами смешанной точности и распределённого обучения, а также опциональными fusion-ядрами CUDA и C++. Apex — набор утилит от NVIDIA для расширения PyTorch средствами обучения со смешанной точностью и распределённого обучения. Он призван предоставлять пользователям актуальные инструменты для обучения до того, как они войдут в основную кодовую базу PyTorch.

apex можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

apex распространяется с открытым исходным кодом под лицензией BSD-3-Clause. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

apex всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в apex — 2 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать apex?

Ускорение обучения больших моделей на GPU NVIDIA с использованием смешанной точности. Запуск обучения PyTorch на нескольких GPU или узлах с помощью fusion-утилит для распределённых вычислений. Эксперименты с fusion-оптимизаторами и слоями нормализации в собственном коде обучения.

Как установить apex?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/NVIDIA/apex Перейдите в каталог проекта: cd apex Соберите и установите основные расширения C++ и CUDA: APEX_CPP_EXT=1 APEX_CUDA_EXT=1 pip install -v --no-build-isolation .

Где скачать apex?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/NVIDIA/apex