⚡️ Вышел PyTorch 2.12,

Что завезли:

- batched linalg.eigh на CUDA теперь может работать до 100x быстрее
- появился новый torch.accelerator.Graph для graph capture и replay на разных ускорителях
- torch.export.save получил поддержку Microscaling quantization
- Adagrad теперь умеет fused=True
- улучшили distributed training, export и поддержку ROCm
- релиз собран из 2926 коммитов от 457 контрибьюторов

PyTorch всё сильнее уходит от «удобного фреймворка для ресёрча» к универсальной платформе для обучения, инференса и деплоя на разном железе.

Особенно интересен torch.accelerator.Graph. Это шаг к более нормальной абстракции над CUDA, XPU и внешними backend-ами, чтобы код меньше зависел от конкретного ускорителя.

А ускорение linalg.eigh до 100x - хороший пример того, как одна внутренняя замена backend-логики может превратить минуты ожидания в секунды.

pytorch.org/blog/pytorch-2-12-release-blog

#PyTorch #OpenSourceAI #MachineLearning #AIInfrastructure