PyTorch 仍然是最佳的深度學習框架嗎？2025 年回顧
更新於 2025年9月30日
9 分鐘
簡介：贏得研究人員青睞的框架——以及接下來的發展
如果您在過去幾年中訓練過模型，那麼您很可能接觸過 PyTorch。由於其以 Python 為先的設計和「感覺就是對」的 eager execution，它已成為研究的預設標準。但是，隨著生產需求、多後端加速和模型服務在 2025 年快速發展，我們可以合理地問：PyTorch 今天仍然是最好的深度學習框架嗎？在這篇 PyTorch 評論中，我們將評估可用性、性能、生態系統強度、部署成熟度和實際適用性——從最初的原型到大規模的生產環境推論。
為什麼開發人員在 2025 年仍然選擇 PyTorch
- 自然的 Pythonic 體驗：PyTorch 的動態計算圖和直觀的 API 使其成為實驗和快速迭代的理想選擇。這仍然是優於靜態圖思維模型的關鍵優勢。
- 研究優先的 DNA，同時具備生產準備：最初在研究領域起步，現在擁有用於分散式訓練、量化和無伺服器式推論的強大工具。
- 廣泛的硬體覆蓋：CUDA、ROCm 和透過 MPS 實現的 Apple silicon 提供可靠的跨供應商加速——這在 2025 年的異構計算環境中至關重要。
- 豐富、模組化的生態系統：TorchVision、TorchAudio 和 TorchText 仍然是支柱，而像 Lightning、Accelerate 和 FSDP/DDP 這樣的訓練加速器可幫助團隊更快地行動。
引言：一個值得驗證的大膽聲明
在 2024-2025 年的調查中，一個常見的說法是：PyTorch 和 TensorFlow 都經過高度最佳化，性能優勢會根據模型和設定而變化。區別因素通常是開發人員的速度和圍繞您的用例的生態系統，而不是單一的通用速度冠軍。
本評論的結構
- PyTorch 2.x 中的新增功能和值得注意的功能
- 實踐中的性能，而不僅僅是在紙上
- 大規模訓練：分散式、混合精度、記憶體效率
- 模型最佳化：編譯、量化、剪枝、蒸餾
- 部署選項：TorchServe、ONNX、vLLM、ExecuTorch、行動/邊緣
- 生態系統、社群和治理
- PyTorch 的優勢——以及您可能選擇其他方案的地方
PyTorch 2.x 中的新增功能：編譯優先，同時不失去「PyTorch 感覺」
PyTorch 2.x 的重點是在不犧牲 eager 開發體驗的情況下進行編譯。torch.compile 位於像 TorchDynamo 和 TorchInductor 這樣的技術之上，以捕獲和最佳化您的模型，通常只需很少或無需更改程式碼即可產生強大的加速效果。對於過去被僅限圖形框架燒傷的團隊來說，這是一個受歡迎的折衷方案。
2.x 時代的亮點
- torch.compile：適用於許多模型的最小變更性能槓桿。
- TorchInductor：一個後端，可生成針對 GPU 和 CPU 的最佳化核心程式碼。
- 更好的分散式基元：FSDP（完全分片資料平行）、DDP 增強功能以及跨生態系統的管道/張量平行整合。
- 量化和匯出：通往 ONNX 和邊緣執行階段的更成熟途徑。
為什麼重要：您可以在 eager 模式下探索，然後在準備就緒時編譯以提高速度——無需重寫。這種平衡保持了 PyTorch 的淺學習曲線，同時為團隊提供了通往生產級性能的途徑。
性能：2025 年的真實情況
各社群的基準測試反覆顯示，PyTorch 和 TensorFlow 在彼此的射程範圍內，偶爾的邊緣情況會根據核心、圖形捕獲成功和供應商工具鏈而有所不同。2024-2025 年的共識：兩者都很快，並且組態勝過品牌忠誠度。在實踐中：
- 對於大量使用 Transformer 的工作負載：torch.compile 和融合核心可以在程式碼幾乎沒有變更的情況下產生兩位數的百分比加速。
- 在 NVIDIA GPU 上：CUDA 堆疊成熟度使 PyTorch 具有高度競爭力。
- 在 AMD GPU 上：ROCm 支援已得到有意義的改進，使 PyTorch 成為替代硬體上的可行途徑。
- 在 Apple silicon 上：MPS 已經成熟；不是完美的對等，但對於本地開發和中型訓練來說，其能力令人驚訝。
如果您正在追求最後一哩的性能，請超越框架標籤並投資於：
- 核心融合和運算子覆蓋範圍
- 混合精度 (AMP/bfloat16) 正確性
- 記憶體效率高的注意力和啟動檢查點
- 設定檔驅動的調整，包括批次大小和編譯設定
大規模訓練：以正確的方式完成分散式
PyTorch 的分散式堆疊既深又經過實戰考驗：
- DDP (DistributedDataParallel)：多 GPU 訓練的基準。
- FSDP (FullyShardedDataParallel)：對模型狀態進行分片，以減少記憶體壓力，並在更少的 GPU 上訓練更大的模型。
- 管道和張量平行：可透過生態系統工具（例如，Megatron-LM、DeepSpeed）用於非常大的模型尺寸。
- 加速器：PyTorch Lightning 和 Hugging Face Accelerate 簡化了樣板程式碼和協調。
最重要的是：您可以從單一筆記型電腦擴展到數百個 GPU，而無需切換框架。這些工具不僅存在，而且在整個社群中都是常識。
模型最佳化：從編譯到量化和剪枝
- torch.compile：通常是最容易的勝利——首先嘗試它。
- 量化：訓練後量化和 QAT（量化感知訓練）可以縮小模型並加速推論，同時最大限度地減少準確性損失。
- 剪枝和蒸餾：對於某些用例來說仍然是利基市場，但對於邊緣裝置和延遲關鍵型推論來說很有價值。
- 匯出：ONNX 匯出管道現在更加可靠，從而實現跨執行階段部署。
部署：2025 年的策略
今天的生產不僅僅是「提供 PyTorch 模型」。團隊需要多執行階段的靈活性：
- TorchServe：使用模型版本控制和 PyTorch 工作負載的推論處理程式進行原生服務。
- ONNX Runtime：跨框架加速；易於與現有基礎架構整合。
- vLLM 和其他 LLM 伺服器：如果您要提供生成模型，像 vLLM 這樣的專用執行階段可以顯著提高輸送量並減少 GPU 空閒時間；實用指南強調不要浪費 GPU 週期並簡化提示/回應流程。
- ExecuTorch 和行動/邊緣：用於裝置上推論的不斷發展的途徑。
快速的現實檢查：推論性能越來越多地取決於服務堆疊（權杖串流、KV 快取管理、張量平行），而不是訓練框架。為您的模型系列選擇合適的伺服器。
生態系統深度：程式庫、教學課程和社群
使 PyTorch 保持領先地位的部分原因是優質資源的穩定節奏和蓬勃發展的生態系統。開發人員指南建議，PyTorch 在 2025 年仍然是一項明智的投資，因為它的動態圖模型和 Pythonic 設計，特別是對於在研究構想上快速迭代的團隊。比較文章繼續將 PyTorch 與 TensorFlow 框架作為人體工學和生態系統偏好之間的權衡——而不是任何一種的淘汰賽。
社群和治理
PyTorch 起源於 Meta，並過渡到 Linux 基金會的 PyTorch 基金會，從而培養了一個更健康、更以社群為導向的生態系統。其結果是廣泛的貢獻者參與、改進的供應商中立性，以及從 ROCm 支援到匯出工具等關鍵功能的更快迭代。
PyTorch 在 2025 年的優勢
- 快速的研究到生產迴圈：在 eager 模式下建立原型，編譯，然後發布。
- NLP 和生成模型：強大的生態系統支援和專業的服務選項。
- 多平台加速：CUDA、ROCm 和 MPS 的可靠覆蓋。
- 開發人員生產力：學習曲線平緩；文件和社群都很強大。
您可能考慮替代方案的地方
- 企業 TensorFlow 商店：如果您的基礎架構已經在 TF Serving/TPU 上標準化，則切換可能不會帶來回報。
- JAX 優先研究：對於傾向於函數式範例、XLA 優先編譯或大量使用 TPU 工作負載的團隊來說，JAX 可能更適合。
- 極度延遲敏感的行動應用程式：探索 ExecuTorch、ONNX Runtime Mobile 或原生行動推論堆疊，並積極進行基準測試。
案例劇本：您應該選擇什麼？
- 您正在建立一個架構不明確的新研究專案：選擇 PyTorch。Eager execution 和 torch.compile 為您提供速度，並在稍後提供可選的最佳化。
- 您有一個生產 LLM，具有嚴格的延遲和高輸送量限制：在 PyTorch 中訓練，使用 vLLM 或其他專用伺服器提供服務；如果它有助於您的基礎架構，則匯出到 ONNX。
- 您正在企業中從 TF 遷移：繪製關鍵基礎架構，評估 TorchServe 與現有推論後端，並計劃分階段推出。
- 您正在瞄準異構 GPU：驗證 CUDA 和 ROCm 路徑，測試 AMP/bfloat16 穩定性，並確認特定模型中的核心覆蓋範圍。
常見的陷阱以及如何避免它們
- 忽略編譯覆蓋範圍：如果 torch.compile 無法捕獲模型的部分內容，則性能可能會下降。分析，然後重構熱點。
- 假設預設值是最佳的：調整批次大小、混合精度和核心融合；小的變更會產生很大的勝利。
- 忽略服務細節：KV 快取管理、請求批次處理和權杖化器輸送量可能會在 LLM 推論中佔據主導地位。
值得在您的工作流程中注意
如果您正在學習像 SGL 這樣的新堆疊或比較推論伺服器，它有助於簡化您的工作流程：總結冗長的設定指南、提取步驟清單以及快速迭代測試提示可以節省基準測試和模型路由期間的大量時間。順便說一句，如果您定期比較多個模型端點或想要一個實用的前端來試驗路由和提示，那麼擁有統一的工作區可以加速評估並減少試驗期間的 GPU 浪費。
結論：PyTorch 在 2025 年仍然是最好的嗎？
對於大多數團隊——尤其是那些連接研究和生產的團隊——PyTorch 仍然是最好的預設選擇。直觀的開發、編譯時增益、成熟的分散式訓練和靈活的部署選項的結合使其保持領先地位。TensorFlow 在其堆疊上標準化的企業中仍然很強大，而 JAX 在某些研究範例中表現出色。但是，如果您要從頭開始或擴展以 Python 為先的 ML 實踐，那麼 PyTorch 的開發人員速度和生態系統深度很難被擊敗。
主要收穫
- PyTorch 2.x 透過 torch.compile 提供有意義的加速，而不會犧牲人體工學。
- 實際性能更多地取決於核心、精度和服務堆疊，而不是框架品牌。
- 分散式訓練和量化/匯出途徑對於生產來說是成熟且實用的。
- 為專業的推論需求選擇像 vLLM 或 ONNX Runtime 這樣的服務堆疊。
- 對於重視迭代速度和生態系統廣度的團隊來說，PyTorch 仍然是最安全的「預設」。
進一步閱讀和比較
- 為什麼 PyTorch 仍然是 2025 年學習和投資的引人注目的選擇。
- 2025 年 PyTorch 與 TensorFlow 的並排視角。
- 2024-2025 年的比較討論，強化了性能可以朝任何一個方向擺動，因此組態和用例最重要。
可操作的後續步驟
- 如果您是新手：從 PyTorch 中的小型 CNN/Transformer 開始，然後開啟 torch.compile 並分析影響。
- 如果您正在擴展：試點 FSDP 以減少記憶體壓力，並測試整個模型系列中的混合精度穩定性。
- 如果您正在部署 LLM：針對您精確的提示形狀、批次大小和延遲目標，對 vLLM 與 TorchServe 與 ONNX Runtime 進行基準測試。
- 如果您正在最佳化教學課程和工作流程：使用可總結設定、提取步驟並幫助您比較端點而不會消耗 GPU 時間的工具。
常見問題
Q1：PyTorch 在 2025 年適合初學者嗎？
是的。PyTorch 的 eager execution、Pythonic API 和強大的文件使其對初學者友好，同時仍可擴展到生產。從小型模型開始，然後使用 torch.compile 提高速度。
Q2：PyTorch 與 TensorFlow：現在哪個更快？
它們都經過高度最佳化，其優勢取決於模型、核心和設定。在 2025 年，調整混合精度、批次大小和服務堆疊通常比框架選擇更重要。
Q3：如何將 PyTorch 模型部署到生產環境？
使用 TorchServe 進行原生服務，或匯出到 ONNX Runtime 以進行跨平台加速。對於 LLM，請嘗試像 vLLM 這樣的專用伺服器，以最大限度地提高輸送量並最大限度地減少 GPU 浪費。
Q4：PyTorch 是否支援 Apple silicon 和 AMD GPU？
是的。除了 NVIDIA CUDA 之外，PyTorch 還支援適用於 macOS 的 Apple MPS 後端和適用於 AMD GPU 的 ROCm。性能因模型和核心覆蓋範圍而異，因此請對您的工作負載進行基準測試。
Q5：與早期版本相比，PyTorch 2.x 中的新增功能是什麼？
PyTorch 2.x 添加了帶有 TorchInductor 的 torch.compile，可在不失去 eager 開發體驗的情況下顯著提高速度。它還改進了分散式訓練和匯出/量化途徑。
