PyTorchCon Demo Theater 开启 14 场赞助商分享，全面覆盖模型训练、推理优化、编译器与工程部署全链路

PyTorchCon 大会 Demo Theater 板块一共安排 14 场赞助商主题演讲，整场内容完整覆盖 PyTorch 生态从大规模分布式训练、线上推理加速、TorchInductor 编译器优化，再到端侧与云端多硬件部署的全技术链路，所有场次都以现场 Demo 实操为核心，配合可直接复用的代码案例与基准测试数据，把硬件适配、算子编译、分布式容错、量化部署等工程问题给出落地方案，参会人员可以直接拿到可运行的项目脚本，把技术方案快速落地到自有模型项目里。本次 14 场分享按照技术链路做了清晰分区，训练侧聚焦大模型分布式并行与集群容错，推理侧主打 LLM 批量服务与量化提速，编译器板块围绕 torch.compile、TorchDynamo、Helion 高性能内核展开，部署环节覆盖云端 GPU/TPU、ASIC 专用芯片、边缘硬件多场景，整套内容形成从模型训练到上线交付的完整技术闭环，帮助开发团队减少跨硬件适配成本、降低编译排障时长、提升训练与推理的整体吞吐效率。

一、14 场赞助商演讲整体板块划分

1. 四大技术主题场次分布清单

表格

2. 场次统一形式规范

所有 14 场演讲全部采用 10 分钟现场 Demo 模式，前 6 分钟演示代码运行效果与性能对比，后 4 分钟讲解技术原理、关键配置参数与避坑要点，每场配套开源代码仓库、基准测试脚本与性能报表，全程不做纯理论宣讲，全部围绕 PyTorch 原生组件展开，不额外引入重型第三方框架，保证方案可以无缝接入现有 PyTorch 项目。

二、分板块核心技术内容拆解

板块 1：大规模模型训练（4 场）

1. 超大模型预训练工程实践 基于 TorchTitan 完成千亿参数大模型并行训练，全程无需改写模型代码，自动实现数据并行、张量并行、流水线并行组合调度，同时演示 FP8 超低精度训练方案，在保持模型收敛效果不变的前提下，降低显存占用，提升多卡集群训练速度Linux Foun...。
2. 分布式训练故障自愈方案 演示 PyTorch 训练任务遇到节点掉线、链路中断时自动保存断点、重启接续训练，依托集群状态监控组件，自动规避长时间训练任务因硬件异常从头重跑，有效提升数千卡大集群的训练稳定性Linux Foun...。
3. 云端专用芯片训练适配 在 AWS Trainium 硬件上，通过 TorchNeuron 后端接入 TorchTitan 并行组件，配合 NKI 自定义内核，实现 HuggingFace 大模型一键迁移到专用 AI 芯片完成训练，大幅降低跨硬件迁移成本PyTorch。
4. 远程移动端发起 PyTorch 训练任务 通过手机端远程下发训练作业，自动调度云端算力资源，把本地模型脚本一键提交到远程集群执行，实现随时随地调试分布式训练任务，简化远程开发流程Linux Foun...。

板块 2：线上推理性能优化（4 场）

1. 云端 TPU 统一 LLM 推理服务 基于 TorchTPU 搭建统一后端，把 vLLM、SGLang 推理引擎直接运行在云 TPU 硬件上，仅修改少量配置即可完成部署，依托 torch.compile 完成计算图优化，大幅提升 MoE 大模型的并发吞吐能力Linux Foun...。
2. 减少主机与设备之间的数据传输开销 开启设备持久张量能力，让模型权重与中间张量长期驻留在加速硬件显存中，避免反复在 CPU 与硬件之间拷贝数据，把 LLM 推理的无效数据搬运开销降低六成以上Linux Foun...。
3. 多方案量化推理效果实测 开展多组量化对比 Demo，展示 HiFloat8、HiFloat4 等低精度方案在 PyTorch 中的落地效果，搭配 Triton 自定义算子与 torch.compile 编译，在精度损失可控的前提下，把矩阵计算速度提升 1.5 倍到 1.7 倍PyTorch。
4. 开源组件搭建规模化推理堆栈 完全依托 PyTorch 生态开源工具，从零搭建高可用推理服务，包含请求排队、动态批处理、模型热加载、多实例负载均衡整套能力，无需引入闭源商业组件，实现自主可控的线上推理集群Linux Foun...。

板块 3：编译器与算子优化（3 场）

1. TorchDynamo 编译能力深度挖掘 现场演示如何开启 TorchInductor 后端，对动态模型图做自动编译优化，同时给出编译报错调试工具，解决动态输入场景下编译失败、图断裂等常见问题，把模型推理编译成功率提升至接近 100%Linux Foun...。
2. Helion 高性能内核 DSL 实操 使用 CuteDSL 与 Pallas 两套高级语言开发可跨硬件复用的高性能算子，同一套算子代码可以同时编译运行在 NVIDIA GPU 与谷歌 TPU 硬件上，不用为不同硬件单独重写 CUDA 与 TPU 专用代码PyTorch。
3. 面向 ASIC 芯片的自定义算子开发 基于 KTIR 瓦片 IR 与数据流调度器，为专用 ASIC 硬件开发 PyTorch 自定义内核，把算子编译链路完整接入 TorchInductor，让自定义芯片可以原生接入 torch.compile 编译链路，无需改动上层模型代码PyTorch。

板块 4：多硬件工程部署（3 场）

1. 硬件感知的端侧智能体部署 基于 ExecuTorch 把 PyTorch Agent 模型导出到 Arm 嵌入式硬件，自动完成算子裁剪、图优化、内存规划，实现智能体任务在边缘设备离线运行，打通云端训练到端侧部署的完整链路Linux Foun...。
2. PyTorch 模型跨硬件一键迁移 借助 torch.accelerator 统一运行时 API，实现一套模型代码在 GPU、TPU、XPU 多种硬件之间无缝切换，配套统一测试套件，保证模型在不同硬件上的输出结果完全一致，大幅降低跨硬件适配工作量PyTorch。
3. 模型一键导出与多环境分发 演示把编译优化后的 PyTorch 计算图导出为跨平台二进制文件，同时适配云端服务器、工业边缘设备、移动端硬件，一次编译即可多环境部署，减少重复编译带来的工程耗时。

三、整套技术内容的落地使用步骤

1. 梳理项目链路：先根据自身业务选定环节，训练场景优先参考 TorchTitan 分布式并行场次；推理场景优先落地 TorchTPU 与量化优化 Demo；算子开发直接复用 Helion 与 KTIR 内核案例。
2. 拉取配套代码：从大会开源仓库下载每场演讲对应的完整脚本，包含模型代码、编译配置文件、分布式启动脚本、性能测试用例。
3. 完成本地验证：在单卡环境调试 torch.compile 编译链路，确认算子运行正常；再扩展到多卡集群，开启并行策略与断点保存功能。
4. 迁移到目标硬件：把模型后端切换为 TorchTPU、TorchNeuron、ExecuTorch 对应硬件后端，复用演讲里给出的硬件适配参数，完成跨芯片部署。
5. 上线性能调优：开启设备持久张量、动态批处理、低精度量化等优化手段，对照现场基准数据，把训练吞吐、推理延迟调到最优水平。

四、参会技术收获总结

14 场 Demo 全部紧扣 PyTorch 原生生态，没有绑定单一厂商硬件，开发者可以把训练并行、编译优化、推理提速、跨硬件部署的整套方案直接平移到自有项目。训练环节解决超大模型多卡并行与集群稳定性问题；编译器环节打通动态图编译与跨硬件算子开发；推理环节把数据搬运开销、量化精度、并发吞吐做到平衡；部署环节实现云端、专用 ASIC、边缘端全硬件覆盖，形成一套端到端标准化工程方案，显著降低 PyTorch 大模型从训练到上线的整体工程成本。

【相关 FAQ】

问题 1：PyTorchCon Demo Theater 这 14 场赞助商演讲，在训练板块重点给出了哪些 PyTorch 分布式优化方案？

回答 1：PyTorchCon Demo Theater14 场赞助商演讲里，训练板块一共 4 场内容，重点给出基于 TorchTitan 的多维度自动并行方案、FP8 低精度混合训练、集群节点故障断点续训、TorchNeuron 对接 Trainium 专用芯片训练四大方案，全程依托 PyTorch 原生分布式组件，不需要大规模改写模型代码，就能实现数千卡集群稳定完成大模型预训练任务。

问题 2：PyTorchCon Demo Theater 的编译器主题分享，如何借助 TorchDynamo 与 Helion 提升 PyTorch 模型编译效率？

回答 2：PyTorchCon Demo Theater 编译器板块分享里，首先用 TorchDynamo+TorchInductor 完成模型动态图自动编译，解决动态输入带来的编译断裂问题；再通过 Helion DSL 开发高性能算子，实现同一套算子代码同时适配 GPU 与 TPU 硬件，不用为不同硬件单独开发内核，同时配合 KTIR 瓦片 IR 完成 ASIC 芯片算子编译，打通 PyTorch 面向多种硬件的统一编译链路。

问题 3：PyTorchCon Demo Theater 部署类 Demo，如何把 PyTorch 模型同时部署到云端 TPU 与边缘 Arm 硬件？

回答 3：PyTorchCon Demo Theater 部署场次给出两套完整路径：云端 TPU 场景使用 TorchTPU 后端，配合 torch.compile 完成 vLLM、SGLang 推理服务一键部署；边缘 Arm 硬件场景使用 ExecuTorch 导出硬件感知计算图，自动完成算子裁剪与内存优化，同时依托 torch.accelerator 统一运行 API，做到一套模型代码在云端与端侧硬件无缝切换，大幅减少跨硬件迁移工作量。

【数据来源】

[2026-10-21]《PyTorchCon Demo Theater 完整场次安排》Linux Foundation 官网

[2026-10-20]《PyTorchCon 北美大会赞助商 Demo 演讲内容汇总》PyTorch 官方博客

[2026-10-20]《TorchTPU 实现 TPU 上 LLM 统一推理服务》9to5Linux

[2026-09-04]《PyTorchCon 硬件加速与算力基础设施专题指南》PyTorch 官网技术文章

[2026-08-28]《vLLM 在 PyTorchCon Demo Theater 的技术分享内容》PyTorch 中文社区

免责声明：本内容仅为 PyTorchCon 大会 Demo Theater 赞助商技术分享的内容整理；所有代码方案、编译配置、硬件适配效果，会受 PyTorch 框架版本、硬件型号、驱动环境影响；使用 TorchDynamo、TorchInductor、ExecuTorch 等组件时，请严格遵循 PyTorch 开源许可协议；大规模分布式训练与线上推理服务上线前，请完成充分的功能测试与压力测试，保障集群运行稳定。