# \#mkldnn **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/mkldnn/3479.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [:pytorch:PyTorch 2.4가 출시되었습니다 🎉](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-4/4922)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [7월 25, 2024, 2:18오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-4/4922 "2024-07-25T02:18:27Z")
:pytorch:PyTorch 2.4 소개 PyTorch 2.4가 출시되었습니다! PyTorch 2.4는 Python 3.12를 지원하며 torch.compile의 성능 최적화를 제공합니다. AOTInductor freezing은 성능 기반 최적화를 위해 MKLDNN 가중치의 직렬화를 지원합니다. 이러한 AOTInductor freezing 기능은 기존 Inductor CPP 백엔드와 유사한 성능을 제공하며, 새로운 TCPStore 서버 백엔드는 libuv를 사용하여 초기화 시간이 크게 단축되었으며, 더 나은 확장성을 제공합니다. 또한, Python 3.12 지원과 더불어 새로운 Python 커스텀 오퍼레이터 API는 사용자 정의 커널을 통합하는 과정을 더욱 간편하게 만들어줍니다. 이번 릴리스는 3,661개의 Commit과 475명의 기여자가 참여했습니다. PyTorch 커뮤니티의 헌신적인 기여에 감사드립니다. PyTorch 2 시리즈를 시작하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. PyTorch 2.4는 이러한 최적화와 새로운 기능을 통해 더 나은 성능과 사용자 경험을 제공합니다. 특히 대규모 모델 학습과 배포 과정에서 성능 향상이 두드러집니다. 새로운 기능들과 최적화는 PyTorch를 더욱 강력한 도구로 만들어, 개발자들이 더욱 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다. 이번 릴리스는 다양한 사용자의 피드백을 반영하여 더욱 사용자가 필요로 하는 기능들을 포함하고 있습니다. :pytorch:PyTorch 2.4 주요 기능 소개 Python 3.12 지원: torch.compile()이 이제 Python 3.12를 지원합니다. AOTInductor 동결 기능: CPU에서 MKLDNN 가중치를 직렬화하여 성능 최적화를 제공합니다. 새로운 Python 커스텀 오퍼레이터 API: 사용자 정의 커널 통합이 더욱 쉬워졌습니다. TCPStore 서버 백엔드 변경: libuv를 사용하여 초기화 시간 단축 및 확장성 향상. …