PyTorch 2.15 готовит FP8 и новые оптимизации MPS для Apple Silicon

20 октября 2026 года Hugging Face опубликовала обзор MPS в PyTorch 2.15. Он описывает поддержку float8_e4m3fn, групповых матричных операций Metal и новых механизмов работы с потоками. На 25 октября версия 2.15 остается RC; общая доступность запланирована на 28 октября.

В отдельном тесте tiled VAE decode для Wan 2.2 пик памяти драйвера уменьшился с 270,135 до 8,108 ГиБ. Это показатель конкретного сценария, а не обещание такого же сокращения памяти любой модели. Указанное окружение — Apple Silicon, macOS 15+ и Python 3.11+.

Для локальной работы полезно различать доступную функцию и подходящую конфигурацию приложения. Поддержка формата данных или нового ядра еще не означает, что существующий проект автоматически начнет их использовать. Нужно проверить, какие участки его вычислений действительно меняются и сохраняется ли требуемое качество результата.

Особенно осторожно следует обращаться с измерениями памяти. Разные показатели описывают разные части выполнения; их нельзя подменять общим объемом памяти, необходимым всему приложению. Практический тест должен воспроизводить реальную задачу целиком и фиксировать, на каком этапе возникает максимальная нагрузка.

У кандидата в релиз есть смысл проверять совместимость заранее, сохраняя рабочее окружение. Для этого подходят одинаковые входные данные, записанные параметры запуска и возможность повторить измерение. Сравнение отдельных удачных примеров без таких условий недостаточно для решения об обновлении используемого инструмента.

В исходном обзоре встречаются различающиеся оценки ускорения MoE, поэтому превращать их в единый громкий коэффициент некорректно. Подтвержденное направление изменений — расширение возможностей MPS и оптимизация определенных операций. Реальную пользу для конкретного Mac и приложения следует оценивать по доступному выпуску и воспроизводимому сценарию.

Материал подготовлен с помощью ИИ. Факты сверены с указанными первоисточниками.

Первоисточник: MPS in PyTorch 2.15.