Hugging Face 介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 改进
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Hugging Face 介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 改进
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AI 综述
Hugging Face 的 PyTorch 团队发文介绍 PyTorch 2.15 在苹果 MPS 后端上的更新：新增 float8_e4m3fn 张量与 F.scaled_mm，MoE 模型解码速度比 2.14 快 5–6.5 倍；据其称，Qwen3.6-35B-A3B 在 M3 Ultra 上从 9.4 提升到 61.3 tokens/s。 该团队称，部分改动已进入 main 分支并可在 nightly 版本中使用，另一些仍在评审，发布前细节可能变化。PyTorch 2.15 要求 Python 3.11 或更高版本，MPS 后端要求 macOS 15 或更高版本。
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最新进展10月20日 08:00
PyTorch 2.15 为 MPS 带来 FP8 与更快的 LLM 解码报道时间线
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 为 MPS 带来 FP8 与更快的 LLM 解码
Hugging Face 的 PyTorch 团队介绍 PyTorch 2.15 在 MPS 后端的更新，新增 float8_e4m3fn 张量与 F.scaled_mm，MoE 模型解码比 2.14 快 5–6.5 倍，Qwen3.6-35B-A3B 在 M3 Ultra 上从 9.4 提升到 61.3 tokens/s。
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