PyTorch 2.8 bringt stabile libtorch ABI und schnelle quantisierte LLMs
Anzeige
PyTorch hat die Version 2.8 veröffentlicht und damit zwei wichtige Neuerungen eingeführt.
Zunächst wird ein begrenztes, stabiles libtorch ABI bereitgestellt, das Drittentwicklern die Erstellung von C++/CUDA‑Erweiterungen erleichtert.
Darüber hinaus ermöglicht die neue Version eine hochleistungsfähige, quantisierte LLM‑Inference auf Intel‑Hardware, was die Ausführung großer Sprachmodelle deutlich beschleunigt.
Ein bedeutender Schritt für Entwickler und Forschung. (Quelle: PyTorch – Blog)
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.LG
•
Panther: Schnellere, günstigere Deep‑Learning‑Berechnungen mit RandNLA
Analytics Vidhya
•
Prompt Engineering 2026: Meistere die Kunst der KI‑Anweisungen
arXiv – cs.AI
•
Wie man große Sprachmodelle richtig bewertet: Validität von Benchmarks
PyTorch – Blog
•
High-performance quantized LLM inference on Intel CPUs with native PyTorch
MarkTechPost
•
JSON-Prompting: Klare, maschinenlesbare Anweisungen für KI-Modelle
arXiv – cs.AI
•
MissMAC-Bench: Benchmark für fehlende Modalitäten in multimodaler Affektanalyse