OneFlow v0.9.0更新，分布式深度学习框架
此更新包含 640 个提交和以下亮点：
1.OneFlow v0.9.0 增加了 86 个与 PyTorch 对齐的新 API 接口和运算符，并修复了 104 个与运算符兼容性相关的错误，从而提供了更好的 PyTorch API 和模型兼容性。在 v0.9.0 中，用户可以一键将更多 PyTorch 模型迁移到 OneFlow，获得更快的性能。
2.支持一键迁移Stable Diffusion、GLM、YOLOv5等到OneFlow。
3.更方便的模型迁移。Oneflow.load支持torch.save直接加载模型。
4.通过新增的oneflow.mock_torch模块和mock方法，oneflow可以在不改变原有PyTorch脚本的情况下，一键迁移包含多个脚本的复杂PyTorch模型。
5.Global Tensor增加了一系列方便分布式编程的接口和方法，并修复了已知的相关bug。
6.The Graph 发布了自动并行（version 1）的新特性，支持自动搜索指定 Placement 下最快的 SBP。使用 Global Tensor 编写分布式模型时，用户无需考虑并行性。
7.The Graph 添加了一系列与内存、执行速度、管道屏蔽和编译速度相关的优化，以提高性能并减少内存开销。
8.Graph提供了一系列辅助调试的功能，包括分析内存日志、显示编译阶段的进度、计算图等。
9.OneFlow IR 提供了更多的编译优化功能。
10.OneFlow的错误提示更加人性化，支持高亮显示错误内容，简化系统内部不必要的信息细节。就此而言，您可以直观地了解错误的位置和类型。
11.增加了一系列算子优化和系统优化，包括Eager指令调度、高性能CUDA内核、开放多个内存池等。
github | #框架
此更新包含 640 个提交和以下亮点：
1.OneFlow v0.9.0 增加了 86 个与 PyTorch 对齐的新 API 接口和运算符，并修复了 104 个与运算符兼容性相关的错误，从而提供了更好的 PyTorch API 和模型兼容性。在 v0.9.0 中，用户可以一键将更多 PyTorch 模型迁移到 OneFlow，获得更快的性能。
2.支持一键迁移Stable Diffusion、GLM、YOLOv5等到OneFlow。
3.更方便的模型迁移。Oneflow.load支持torch.save直接加载模型。
4.通过新增的oneflow.mock_torch模块和mock方法，oneflow可以在不改变原有PyTorch脚本的情况下，一键迁移包含多个脚本的复杂PyTorch模型。
5.Global Tensor增加了一系列方便分布式编程的接口和方法，并修复了已知的相关bug。
6.The Graph 发布了自动并行（version 1）的新特性，支持自动搜索指定 Placement 下最快的 SBP。使用 Global Tensor 编写分布式模型时，用户无需考虑并行性。
7.The Graph 添加了一系列与内存、执行速度、管道屏蔽和编译速度相关的优化，以提高性能并减少内存开销。
8.Graph提供了一系列辅助调试的功能，包括分析内存日志、显示编译阶段的进度、计算图等。
9.OneFlow IR 提供了更多的编译优化功能。
10.OneFlow的错误提示更加人性化，支持高亮显示错误内容，简化系统内部不必要的信息细节。就此而言，您可以直观地了解错误的位置和类型。
11.增加了一系列算子优化和系统优化，包括Eager指令调度、高性能CUDA内核、开放多个内存池等。
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