PyTorch es una biblioteca para ejecutar y entrenar modelos; MPS utiliza la GPU de los Mac.
PyTorch 2.15 prueba FP8 y nuevas mejoras de ejecución de modelos en Mac
El equipo de Hugging Face detalla soporte FP8, nuevas operaciones Metal y correcciones de memoria e imagen. La publicación propone probar una candidata de versión, no garantiza mejoras en cualquier Mac.
Por Redacción de midiario.ai · Publicado en midiario.ai el
Consultar historial de revisionesEl equipo de PyTorch de Hugging Face publicó el 20 de octubre las mejoras del motor MPS en PyTorch 2.15. Incluyen tensores FP8, nuevas rutas de cálculo Metal y cambios para la generación local de texto. El artículo invita a probar una candidata de versión en un entorno separado.
Según sus autores, el traslado del relleno de tensores a Metal corrige problemas de memoria en la decodificación de vídeo y de imágenes en determinados flujos. El cambio también está documentado en el repositorio de PyTorch; no se ha probado aquí.
La guía exige un Mac con Apple silicon, macOS 15 o posterior y Python 3.11 o posterior. Las cifras de velocidad publicadas dependen de modelos y configuraciones concretos: no demuestran una aceleración uniforme de todas las aplicaciones. Los avances adelantados para 2.16 no deben atribuirse a 2.15.
A tener en cuenta
Resultados atribuidos a los autores, sin mediciones propias. El texto describe una candidata de versión.
Fuentes contrastadas el 2026-10-20.