PyTorch 2.15 : améliorations du backend MPS
Pour commencer
Le 20 octobre 2026, l'équipe PyTorch de Hugging Face a publié un article de blog détaillant les améliorations du backend MPS dans PyTorch 2.15 : prise en charge de FP8 et décodage plus rapide des modèles de langage sur Mac, avec torch.compile sur un M3 Ultra. Conditions : MPS nécessite macOS 15 ou ultérieur ; PyTorch 2.15 nécessite Python 3.11 ou ultérieur ; un Mac Apple silicon est requis. Limite : logspace ne prend pas encore en charge les sorties entières ou booléennes de plus d'un élément.
AI Généré à partir des reportages · 2 hmise à jour
Chronologie des reportages
Suivez les reportages pour découvrir les différentes facettes de l'événement.
- Hugging Face BlogsélectionPyTorch 2.15 apporte FP8 et un décodage LLM plus rapide sur le backend MPS des Mac
PyTorch 2.15 ajoute le support FP8 sur MPS et accélère le décodage des modèles de langage sur Mac. Sur un M3 Ultra avec torch.compile.
Évolution des tendances de cet événement
Pas encore assez de données d'observation continues pour tracer une tendance.