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Hugging Face Blog·· 18 時間前

PyTorch 2.15、MPS に FP8 を導入し LLM デコードを高速化

MPS in PyTorch 2.15

AI による要約

PyTorch 2.15 は MPS バックエンドに FP8 テンソルと F.scaled_mm を追加し、MoE モデルのデコードを 2.14 比で 5~6.5 倍高速化した。Qwen3.6-35B-A3B は M3 Ultra 上で 9.4 から 61.3 tokens/s に向上している。

入選の記録

入選せず二回の合計 116 < 基準の 2 倍 120

情報源の区分
公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
予備審査
通過:PyTorch MPS后端AI模型推理优化更新

採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。

情報源:Hugging Face Blog · huggingface.co