torch.mtia

MTIA 后端是在树之外实现的，这里只定义了接口。

此包支持在 python 中访问 MTIA 后端的接口

StreamContext （流上下文）	选择给定流的 context-manager。
current_device	返回当前所选设备的索引。
current_stream	返回当前为给定设备选择的 ID。
default_stream	返回给定设备的默认值。
device_count	返回可用的 MTIA 设备数。
初始化
is_available	如果 MTIA 设备可用，则返回 true
is_initialized	返回 PyTorch 的 MTIA 状态是否已初始化。
memory_stats	返回给定设备的 MTIA 内存分配器统计信息的字典。
set_device	设置当前设备。
set_stream	设置当前流。这是一个用于设置流的包装器 API。
流	环绕选择给定流的 Context-manager StreamContext。
同步	等待 MTIA 设备上所有流中的所有作业完成。
装置	更改所选设备的 context-manager 。
set_rng_state	设置随机数生成器状态。
get_rng_state	将随机数生成器状态作为 ByteTensor 返回。
DeferredMtiaCallError

流和事件

事件	查询和记录 Stream 状态，以识别或控制 Stream 中的依赖关系并测量计时。
流	按先进先出 （FIFO） 顺序异步执行相应任务的顺序队列。