Hugging Face 介绍 PyTorch 2.15 MPS 改进
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Hugging Face 介绍 PyTorch 2.15 MPS 改进
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AI 综述
Hugging Face 的 PyTorch 团队发文介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 后端更新：Mac 上新增 float8_e4m3fn 张量与 F.scaled_mm 支持，MoE 模型解码速度比 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。 这些数据来自该团队的介绍，并非独立验证。MPS 后端现要求 macOS 15 或更高版本，PyTorch 2.15 要求 Python 3.11 或更高版本。团队称部分改动已进入 main 和 nightly，另一些仍在评审，发布前细节可能变化。
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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 的 MPS 后端更新，Mac 上新增 float8_e4m3fn 张量与 F.scaled_mm 支持，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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