PyTorch 2.15 为 MPS 后端加入 FP8 并提速 LLM 解码
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PyTorch 2.15 为 MPS 后端加入 FP8 并提速 LLM 解码
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Hugging Face 发布博客介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 后端改进：新增 FP8 支持，并称 MoE 模型解码速度比 2.14 快 5–6.5 倍。以 Qwen3.6-35B-A3B 在 M3 Ultra 上为例，吞吐从 9.4 tokens/s 提升到 61.3 tokens/s。 这些改进面向在 Mac 上运行模型、以 MPS 为主要加速工具的用户。使用条件为：MPS 需 macOS 15 或更高版本，PyTorch 2.15 需 Python 3.11 或更高版本。 博客同时指出一项限制：logspace 尚不支持多元素的整数或布尔输出。
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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
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10月20日
- Hugging Face BlogPyTorch 2.15 为 MPS 带来 FP8 与更快的 LLM 解码
PyTorch 2.15 在 MPS 后端加入 FP8 支持，并让 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 tokens/s 提升到 61.3 tokens/s。
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