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PyTorch 2.15 为 MPS 带来 FP8 与更快的 LLM 解码
MPS in PyTorch 2.15
AI 导读
Hugging Face 的 PyTorch 团队介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 后端更新,新增 float8_e4m3fn 张量与 F.scaled_mm 支持,MoE 模型解码比 2.14 快 5–6.5 倍,Qwen3.6-35B-A3B 在 M3 Ultra 上从 9.4 提升到 61.3 tokens/s。
推荐理由
Hugging Face 的 PyTorch 团队给出 MPS 后端在 2.15 中的具体提速与内存数据,可据此判断 Mac 本地跑模型的可行性。
来源:Hugging Face Blog · huggingface.co