Hugging Face 介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 后端改进
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Hugging Face 介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 后端改进
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AI 综述
Hugging Face 的 PyTorch 团队介绍了 PyTorch 2.15 中 MPS 后端的改进，包括新增 FP8 支持、MoE 模型解码速度提升 5–6.5 倍，以及线性层和 softmax 的加速。 在 M3 Ultra 上，Qwen3.6-35B-A3B 的解码速度从 9.4 tokens/s 提升至 61.3 tokens/s；Wan2.2 视频 VAE 解码的峰值内存从 270 GiB 降至 8 GiB。 MPS 后端现在要求 macOS 15 或更高版本，PyTorch 2.15 要求 Python 3.11 或更高版本。部分改进已进入 nightly 版本，其余仍在审查中，发布前可能变化。
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最新进展10月20日 08:00
PyTorch 2.15 发布：MPS 支持 FP8，MoE 解码提速 5–6.5 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- Hugging Face Blog精选PyTorch 2.15 发布：MPS 支持 FP8，MoE 解码提速 5–6.5 倍
PyTorch 2.15 发布，MPS 后端新增 FP8 支持，MoE 模型解码速度提升 5–6.5 倍，Qwen3.6-35B-A3B 在 M3 Ultra 上从 9.4 tokens/s 提升至 61.3 tokens/s。线性层和 softmax 也获得加速，Wan2.2 视频 VAE 解码峰值内存从 270 GiB 降至 8 GiB。
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