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PyTorch 2.15 为 Mac 带来 MPS 性能提升，FP8 支持与 MoE 模型解码加速
原文标题
MPS in PyTorch 2.15
AI 导读
PyTorch 2.15 为 Apple Silicon Mac 带来多项 MPS 性能优化：FP8 数据类型支持，MoE 模型解码速度提升 5-6.5 倍，线性层和 softmax 运算加速，视频解码内存占用从 270GB 降至 8GB，新增复杂线性代数运算支持。同时提供更精确的 MPS 可用性检查和 Python 流控制功能。
来源：Hugging Face Blog · huggingface.co
导读与选稿说明
解决了 Mac 平面运行大型模型的性能瓶颈，使 MoE 模型解码速度提升 5-6.5 倍，视频生成内存占用降低 97%，为 Apple Silicon 用户提供了更高效的 AI 模型训练和推理能力。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。