「PyTorch」の記事
「PyTorch」タグの記事一覧。PyTorch のリリースと MPS バックエンド強化（FP8 対応・MoE デコード高速化など）を一次情報の出典つきで解説します。Mac 上の ML 開発やローカル実行の高速化に関心がある開発者に役立つ情報を掲載します。
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TorchTPU・TorchNeuronとは？PyTorchのTPU・Trainium対応を一次情報で解説（2026年10月20日）
Hugging Face が TorchTPU と TorchNeuron を公開し、PyTorch が Google TPU と AWS Trainium のネイティブデバイスになりました。device_map="tpu" / "neuron" の指定方法、pip install torch-tpu / torch-neuronx、上位 100 テキスト生成モデルの 89% 対応、Kernels Hub の速度数値（ViT 2.4 倍・Qwen3-30B-A3B 21.5 倍）を一次情報で解説します。
PyTorch 2.15のMPSバックエンド強化とは？FP8対応とMoEデコード高速化を一次情報で解説（2026年10月20日）
PyTorch 2.15 の MPS バックエンド強化は、Apple Silicon（Mac）で FP8（torch.float8_e4m3fn）が使えるようになった更新です。MoE モデルのデコードが 5〜6.5 倍速くなり、動画 VAE デコードのメモリ使用量は 270 GiB から 8 GiB に減りました。必要要件と試し方を一次情報で解説します。