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torch.compile (グラフ最適化)の定義
torch.compile とは PyTorch 2.0 以降に搭載された、 モデルの計算グラフを事前にコンパイルして推論・学習を高速化する最適化機能のこと。
torch.compile (グラフ最適化)とは（詳しく解説）
torch.compile とは PyTorch 2.0 で導入された JIT コンパイル機能のこと。 モデルの計算グラフを TorchDynamo が Python バイトコードレベルでキャプチャし、 TorchInductor が Triton / C++ コードへ変換することで、 GPU 上での推論・学習速度を大幅に高速化する。 業界標準としては 1 行 (model = torch.compile(model)) を追加するだけで数十%の高速化が見込める手法として広く採用されている。 一方で 実運用では動的な形状 (可変長シーケンス等) やカスタム演算子があると コンパイルが失敗しグラフブレイクが多発する落とし穴があり、 初回コンパイルに数分かかるコストも現場での選び方に影響する。 2026 年時点では 学習コスト最適化の相場感として、 まず mode="default" で試し、 効果が薄ければ mode="reduce-overhead" や mode="max-autotune" を検討するのが現場の定石とされる。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「torch.compile (グラフ最適化)とは」 https://aipicks.jp/glossary/torch-compile
torch.compile (グラフ最適化)の使用例
- model = torch.compile(model, mode="reduce-overhead") と 1 行加えるだけで推論を高速化できる。
- 動的形状の入力でグラフブレイクが多発する場合は mode="default" に戻すか dynamic=True を試す。
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