Mergulhando nos Internos do PyTorch: Tensores, Autograd e Escrita de Kernel

Este post de blog fornece uma exploração detalhada dos mecanismos internos do PyTorch, cobrindo estruturas de dados de tensores, diferenciação automática (Autograd) e escrita de kernel. Começa explicando a implementação subjacente de tensores, incluindo o conceito de strides e como usá-los para criar views de tensores. Em seguida, aprofunda-se no funcionamento do Autograd, mostrando como os gradientes são calculados por meio de retropropagação. Finalmente, o post oferece um guia prático para escrever kernels do PyTorch, incluindo como aproveitar as ferramentas do PyTorch para verificação de erros, despacho de dtype e paralelização. Este é um excelente tutorial para desenvolvedores com alguma experiência em PyTorch que desejam entender seus mecanismos internos ou contribuir com código.