PyTorch 仍然是最佳的深度学习框架吗？2025 年回顾
更新于 2025年9月30日
9 分钟
引言：赢得研究人员青睐的框架——以及未来的发展
如果您在过去几年训练过模型，那么很可能接触过 PyTorch。凭借其 Python 优先的设计和急切的执行方式，PyTorch 成为研究领域的事实标准，让人感觉“恰到好处”。但随着生产需求、多后端加速和模型服务在 2025 年快速发展，我们有理由问：PyTorch 今天仍然是最好的深度学习框架吗？在这篇 PyTorch 评测中，我们将评估其可用性、性能、生态系统优势、部署成熟度和实际应用情况——从简陋的原型到大规模生产环境中的推理。
为什么开发者在 2025 年仍然选择 PyTorch
- 自然的 Pythonic 体验：PyTorch 的动态计算图和直观的 API 使其成为实验和快速迭代的理想选择。这仍然是相对于静态图思维模型的关键优势。
- 研究优先的 DNA 与生产就绪：最初用于研究的工具现在拥有强大的分布式训练、量化和无服务器风格推理工具。
- 广泛的硬件覆盖：CUDA、ROCm 和 Apple 芯片通过 MPS 提供可靠的跨供应商加速——这在 2025 年的异构计算环境中至关重要。
- 丰富、模块化的生态系统：TorchVision、TorchAudio 和 TorchText 仍然是支柱，而像 Lightning、Accelerate 和 FSDP/DDP 这样的训练加速器可以帮助团队更快地行动。
引言：一个值得测试的大胆声明
在 2024-2025 年的调查中经常出现：PyTorch 和 TensorFlow 都经过高度优化，性能优势取决于模型和设置。区别通常在于开发人员的速度和围绕您的用例的生态系统，而不是单一的通用速度冠军。
本次评测的结构
- PyTorch 2.x 中的新增功能和值得关注的功能
- 实践中的性能，而不仅仅是纸上谈兵
- 大规模训练：分布式、混合精度、内存效率
- 模型优化：编译、量化、剪枝、蒸馏
- 部署选项：TorchServe、ONNX、vLLM、ExecuTorch、移动/边缘设备
- 生态系统、社区和治理
- PyTorch 的优势——以及您可能选择其他框架的情况
PyTorch 2.x 的新功能：编译优先，同时不失去“PyTorch 感觉”
PyTorch 2.x 的亮点是在不牺牲热切开发体验的情况下进行编译。torch.compile 位于 TorchDynamo 和 TorchInductor 等技术之上，可以捕获和优化您的模型，通常只需很少或无需更改代码即可产生强大的加速效果。对于过去被纯图形框架烧伤的团队来说，这是一个受欢迎的中间地带。
2.x 时代的亮点
- torch.compile：适用于许多模型的最小更改性能杠杆。
- TorchInductor：一个后端，可生成针对 GPU 和 CPU 的优化内核代码。
- 更好的分布式原语：FSDP (Fully Sharded Data Parallel)、DDP 改进以及整个生态系统的管道/张量并行集成。
- 量化和导出：通往 ONNX 和边缘运行时的更成熟的途径。
为什么这很重要：您可以在热切模式下探索，然后在准备就绪时进行编译以提高速度——无需重写。这种平衡保持了 PyTorch 的浅学习曲线，同时为团队提供了通往生产级性能的途径。
性能：2025 年的真实情况
各个社区的基准测试反复表明，PyTorch 和 TensorFlow 彼此之间的差距很小，偶尔会出现边缘情况，具体取决于内核、图形捕获成功率和供应商工具链。2024-2025 年的共识：两者都很快，并且配置胜过品牌忠诚度。在实践中：
- 对于 transformer 繁重的工作负载：torch.compile 和融合内核只需很少的代码更改即可产生两位数的百分比加速。
- 在 NVIDIA GPU 上：CUDA 堆栈成熟度使 PyTorch 保持高度竞争力。
- 在 AMD GPU 上：ROCm 支持已得到有意义的改进，使 PyTorch 成为替代硬件上的一种可行途径。
- 在 Apple 芯片上：MPS 已经成熟；虽然不是完美的奇偶校验，但对于本地开发和中等规模的训练来说，功能非常强大。
如果您正在追求最后的性能，请不要只看框架标签，而是投资于：
- 内核融合和算子覆盖
- 混合精度 (AMP/bfloat16) 正确性
- 内存高效的注意力机制和激活检查点
- 配置文件驱动的调整，包括批量大小和编译设置
大规模训练：正确的分布式方法
PyTorch 的分布式堆栈既深入又经过实战测试：
- DDP (DistributedDataParallel)：多 GPU 训练的基线。
- FSDP (FullyShardedDataParallel)：分片模型状态以减少内存压力，并在更少的 GPU 上训练更大的模型。
- 管道和张量并行：可通过生态系统工具（例如，Megatron-LM、DeepSpeed）用于非常大的模型尺寸。
- 加速器：PyTorch Lightning 和 Hugging Face Accelerate 简化了样板代码和编排。
底线：您可以从一台笔记本电脑扩展到数百个 GPU，而无需切换框架。工具不仅存在，而且在整个社区中都是常识。
模型优化：从编译到量化和剪枝
- torch.compile：通常是最容易的胜利——首先尝试一下。
- 量化：训练后量化和 QAT（量化感知训练）可以缩小模型并加快推理速度，同时最大限度地减少精度损失。
- 剪枝和蒸馏：对于某些用例来说仍然是利基市场，但对于边缘设备和延迟关键型推理来说很有价值。
- 导出：ONNX 导出管道现在更加可靠，从而可以进行跨运行时部署。
部署：2025 年的剧本
今天的生产不仅仅是“提供 PyTorch 模型”。团队需要多运行时灵活性：
- TorchServe：本机服务，具有模型版本控制和 PyTorch 工作负载的推理处理程序。
- ONNX Runtime：跨框架加速；易于与现有基础设施集成。
- vLLM 和其他 LLM 服务器：如果您要提供生成模型，则像 vLLM 这样的专用运行时可以显着提高吞吐量并减少 GPU 空闲时间；实践指导强调不要浪费 GPU 周期并简化提示/响应流程。
- ExecuTorch 和移动/边缘设备：设备上推理的增长路径。
快速的现实检查：推理性能越来越取决于服务堆栈（令牌流、KV 缓存管理、张量并行），而不是训练框架。为您的模型系列选择合适的服务器。
生态系统深度：库、教程和社区
使 PyTorch 保持领先地位的部分原因是高质量资源和蓬勃发展的生态系统的稳定发展。开发人员指南表明，PyTorch 仍然是 2025 年的一项明智投资，因为它具有动态图形模型和 Pythonic 设计，尤其适用于在研究理念上快速迭代的团队。比较文章继续将 PyTorch 与 TensorFlow 之间的权衡描述为人体工程学和生态系统偏好的权衡，而不是任何一方的淘汰赛。
社区和治理
PyTorch 最初在 Meta 推出，后来过渡到 Linux 基金会的 PyTorch 基金会，从而培育了一个更健康、更社区驱动的生态系统。结果是广泛的贡献者参与、改进的供应商中立性以及关键功能的更快迭代，从 ROCm 支持到导出工具。
PyTorch 在 2025 年的优势
- 快速的研究到生产循环：在热切模式下进行原型设计，编译，然后发布。
- NLP 和生成模型：强大的生态系统支持和专门的服务选项。
- 多平台加速：在 CUDA、ROCm 和 MPS 上实现可靠的覆盖。
- 开发人员生产力：学习曲线平缓；文档和社区都很强大。
您可能考虑替代方案的情况
- 企业 TensorFlow 商店：如果您的基础设施已经基于 TF Serving/TPU 标准化，则切换可能不会带来回报。
- JAX 优先的研究：对于倾向于函数式范例、XLA 优先编译或 TPU 繁重的工作负载的团队来说，JAX 可能是更好的选择。
- 对延迟极其敏感的移动应用程序：探索 ExecuTorch、ONNX Runtime Mobile 或本机移动推理堆栈并积极进行基准测试。
场景剧本：您应该选择什么？
- 您正在构建一个架构不明确的新研究项目：选择 PyTorch。热切执行和 torch.compile 为您提供了速度和可选的后期优化。
- 您有一个具有严格延迟和高吞吐量约束的生产 LLM：在 PyTorch 中训练，使用 vLLM 或其他专用服务器提供服务；如果它有助于您的基础设施，则导出到 ONNX。
- 您正在企业中从 TF 迁移：映射关键基础设施，评估 TorchServe 与现有推理后端，并计划分阶段推出。
- 您正在针对异构 GPU：验证 CUDA 和 ROCm 路径，测试 AMP/bfloat16 稳定性，并确认您的特定模型中的内核覆盖。
常见陷阱以及如何避免它们
- 忽略编译覆盖率：如果 torch.compile 未能捕获您模型的部分内容，则性能可能会下降。分析，然后重构热点。
- 假设默认值是最佳的：调整批量大小、混合精度和内核融合；小的更改会产生很大的胜利。
- 忽略服务细节：KV 缓存管理、请求批处理和分词器吞吐量可能会在 LLM 推理中占据主导地位。
值得在您的工作流程中注意
如果您正在学习像 SGL 这样的新堆栈或比较推理服务器，那么简化您的工作流程会有所帮助：总结冗长的设置指南，提取步骤列表，并在测试提示上快速迭代可以节省大量时间在基准测试和模型路由期间。顺便说一句，如果您经常比较多个模型端点或想要一个实用的前端来试验路由和提示，那么拥有一个统一的工作空间可以加速评估并减少试验运行期间的 GPU 浪费。
结论：PyTorch 在 2025 年仍然是最好的吗？
对于大多数团队——尤其是那些连接研究和生产的团队——PyTorch 仍然是最好的默认选择。直观的开发、编译时增益、成熟的分布式训练和灵活的部署选项相结合，使其保持领先地位。TensorFlow 在基于其堆栈标准化的企业中仍然很强大，而 JAX 在某些研究范例中表现出色。但是，如果您要从头开始或扩展 Python 优先的 ML 实践，那么 PyTorch 的开发人员速度和生态系统深度很难被击败。
主要收获
- PyTorch 2.x 通过 torch.compile 提供有意义的加速，而不会牺牲人体工程学。
- 实际性能更多地取决于内核、精度和服务堆栈，而不是框架品牌。
- 分布式训练和量化/导出路径对于生产来说是成熟且实用的。
- 为专门的推理需求选择像 vLLM 或 ONNX Runtime 这样的服务堆栈。
- 对于重视迭代速度和生态系统广度的团队来说，PyTorch 仍然是最安全的“默认”选择。
进一步阅读和比较
- 为什么 PyTorch 仍然是 2025 年学习和投资的引人注目的选择。
- 2025 年 PyTorch 与 TensorFlow 的并排视角。
- 2024-2025 年的比较讨论强化了性能可以向任何一方倾斜，因此配置和用例最为重要。
可操作的后续步骤
- 如果您是新手：从 PyTorch 中的小型 CNN/Transformer 开始，然后打开 torch.compile 并分析影响。
- 如果您正在扩展：试用 FSDP 以减少内存压力，并在您的模型系列中测试混合精度稳定性。
- 如果您正在部署 LLM：针对您精确的提示形状、批量大小和延迟目标，对 vLLM 与 TorchServe 与 ONNX Runtime 进行基准测试。
- 如果您正在优化教程和工作流程：使用总结设置、提取步骤并帮助您比较端点而不会浪费 GPU 时间的工具。
常见问题解答
问题 1：PyTorch 在 2025 年适合初学者吗？
是的。PyTorch 的热切执行、Pythonic API 和强大的文档使其对初学者友好，同时仍可扩展到生产。从小型模型开始，然后使用 torch.compile 提高速度。
问题 2：PyTorch 与 TensorFlow：现在哪个更快？
它们都经过高度优化，并且根据模型、内核和设置的不同而有所不同。在 2025 年，调整混合精度、批量大小和服务堆栈通常比选择框架更重要。
问题 3：如何将 PyTorch 模型部署到生产环境？
使用 TorchServe 进行本机服务，或导出到 ONNX Runtime 以进行跨平台加速。对于 LLM，请尝试像 vLLM 这样的专用服务器，以最大限度地提高吞吐量并最大限度地减少 GPU 浪费。
问题 4：PyTorch 是否支持 Apple 芯片和 AMD GPU？
是的。除了 NVIDIA CUDA 之外，PyTorch 还支持 Apple 的 macOS MPS 后端和 AMD GPU 的 ROCm。性能因模型和内核覆盖而异，因此请对您的工作负载进行基准测试。
问题 5：与早期版本相比，PyTorch 2.x 中的新增功能是什么？
PyTorch 2.x 添加了带有 TorchInductor 的 torch.compile，可在不损失热切开发体验的情况下显着提高速度。它还改进了分布式训练和导出/量化路径。
