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PyTorch 2.15 为 Mac MPS 后端加入 FP8

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AI 综述

Hugging Face 的 PyTorch 团队发布 PyTorch 2.15,为 Mac 的 MPS 后端加入 FP8 张量和 F.scaled_mm,并把大量算子从 MPSGraph 迁到专用 Metal 内核。Hugging Face 称,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。 使用需 Apple 芯片 Mac、macOS 15 及以上、Python 3.11 及以上。Hugging Face 说明,部分改动已进入 nightlies,部分仍在评审,发布前细节可能变化。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月20日
  1. Hugging Face Blog
    PyTorch 2.15 为 MPS 带来 FP8 与更快的 LLM 解码

    Hugging Face 的 PyTorch 团队发布 PyTorch 2.15,为 MPS 后端加入 FP8 张量与 F.scaled_mm,并让 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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