PyTorch 2.15 加入 MPS FP8 並正式發佈
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2026年10月20日，Hugging Face Blog 報道，PyTorch 2.15 為 Mac 的 MPS 後端加入 FP8 支援，並提升 LLM 解碼及多項 Metal 運算的速度。在 M3 Ultra 使用 torch.compile 時，Qwen3.6-35B-A3B 的 MoE 解碼速度由 9.4 升至 61.3 tokens/s；Wan2.2 影片 VAE 解碼的峯值驅動程式記憶體用量則由約 270 GiB 降至約 8 GiB，兩項數據分別反映解碼速度及記憶體用量變化。10月29日，PyTorch 宣佈 2.15 發佈，並將重寫版 NCCL 後端設為所有 nccl process group 的預設。此版本包含 3,117 個 commits，來自 583 位貢獻者；預設 wheel 改用 CUDA 13.2，另提供 CUDA 13.4 及 ROCm 10.0 wheels。
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事件進展
2 個進展
- 10月29日 01:44 · 1 篇報道PyTorch 發佈 2.15 版本PyTorch：Blog：PyTorch 2.15 發佈，重寫 NCCL 後端改為預設
- 10月20日 08:00 · 1 篇報道PyTorch 2.15更新MPS功能與效能Hugging Face Blog：PyTorch 2.15 為 Mac MPS 加入 FP8 支援並加快模型解碼
報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
- PyTorch：BlogPyTorch 2.15 發佈，重寫 NCCL 後端改為預設
PyTorch 發佈 2.15，並將重寫版 NCCL 後端設為所有 nccl process group 的預設。版本包含 3,117 個 commits，來自 583 位貢獻者；預設 wheel 改用 CUDA 13.2，並提供 CUDA 13.4 及 ROCm 10.0 wheels。
- Hugging Face Blog精選PyTorch 2.15 為 Mac MPS 加入 FP8 支援並加快模型解碼
PyTorch 2.15 為 Mac 的 MPS 後端加入 FP8 支援，並加快 LLM 解碼及多項 Metal 運算。在 M3 Ultra 使用 torch.compile 時，Qwen3.6-35B-A3B 的 MoE 解碼速度由 9.4 升至 61.3 tokens/s；Wan2.2 影片 VAE 解碼的峯值驅動程式記憶體由約 270 GiB 降至約 8 GiB。
本事件熱度走勢
當前熱度 10·可比範圍峯值 10（10月29日 03:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
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