Profiling TorchNeuron (Part 1): System-level profiling on AWS Trainium.
在 Trainium 上跑 PyTorch 但不知道慢在哪的朋友，这篇教你怎么用 Neuron Profiler 找瓶颈，很实用。
Hugging Face 与 AWS 联合发布教程系列第一部分，介绍如何在 AWS Trainium 加速芯片上对 TorchNeuron 进行系统级性能剖析。文章覆盖 Neuron Profiler 等工具的配置和使用方法，帮助开发者定位训练和推理任务中的性能瓶颈。这是面向在 Trainium 上跑 PyTorch 工作负载的开发者的实操指南。
在 Trainium 上跑 PyTorch 的朋友看这个：Amazon 出了原生后端，支持 torch.compile，还带性能剖析工具。
Amazon 把 PyTorch 代码直接编译到自家 Trainium 芯片上跑，开发者一行代码不用改，还开源了。
Amazon 出了个 TorchNeuron，Trainium 芯片不用改代码就能跑 PyTorch，摆明是冲着 Nvidia 的 Cuda 生态去的。
亚马逊放了个开源工具，PyTorch 代码改一行配置就能跑在自家 Trainium 芯片上，测试结果和英伟达芯片一致，想省 GPU 成本的可以看看。
Amazon 放出了 TorchNeuron，让 PyTorch 应用能跑在自家 Trainium 芯片上，想从 Nvidia 手里抢开发者，做 AI 基础设施选型的可以看看。
Hugging Face 和 AWS 合作，transformers 里的模型现在能直接跑在 Trainium 芯片上，代码基本不用改，想在 AWS 上省 GPU 成本的可以看看。
