Hugging Face PyTorch 팀 공식 도표 원본 1200×679 · 특정 디코딩 경로 비교 · 보도 인용(허가 취득 아님)맥에서 영상 AI를 실행하다 메모리가 감당하기 어려울 만큼 늘어나는 문제를 겪었다면, 새 모델보다 실행 도구의 변경을 볼 이유가 있다. Hugging Face의 PyTorch 팀은 20일 MPS 개선 사항을 소개했다. MPS는 애플 GPU를 쓰는 실행 경로다. 이번 안내는 PyTorch 2.15 릴리스 후보를 대상으로 하며, 정식판 출시 완료 발표는 아니다.
270GiB에서 약 8GiB로…무엇을 잰 숫자일까
공식 측정은 Wan2.2의 특정 영상 디코더에서 나왔다. 영상을 28개 타일로 나눠 복원하는 동안 반복 호출되는 패딩 연산을 Metal 경로로 옮기자 드라이버 메모리 최고치가 약 270GiB에서 8GiB로 줄었다. 이 값은 전체 영상 생성에 필요한 메모리나 모든 모델의 최소 사양이 아니다. 모델을 올리는 메모리와 영상 생성의 다른 단계까지 8GiB 안에 끝난다는 뜻으로 읽으면 안 된다.
속도 개선도 작업별로, 설치 조건도 따로
언어 모델이 다음 글자 조각을 내놓는 디코딩 경로도 개선했다. 대표 도표는 M3 Ultra에서 torch.compile을 쓴 특정 연산 최적화의 전후 처리량을 비교하며 약 1.3배 향상을 표시한다. 다른 요약 수치를 이 도표와 섞어 모든 맥·모든 AI가 같은 배수로 빨라졌다고 말할 수는 없다. PacPik이 직접 실행해 측정한 결과도 아니다.
직접 시험하려면 Apple silicon 맥과 macOS 15 이상, Python 3.11 이상이라는 조건부터 확인해야 한다. 공식 글은 별도 환경에서 릴리스 후보를 시도하도록 안내한다. 기존 작업 환경을 곧바로 교체하는 안내와는 다르다. 같은 글에서 미리 보여 준 2.16 개발 사항도 현재 2.15 기능과 구분해야 한다.
출처로 확인한 내용
5건
10월20일 공식 글은 2.15 릴리스 후보를 별도 환경에서 시험하도록 안내하며 정식판 완료 발표가 아니다.
특정 Wan2.2 28타일 디코딩의 최고 드라이버 메모리는 패딩 경로 변경으로 약270GiB에서8GiB로 줄었다.
대표 처리량 도표는 M3 Ultra·torch.compile의 특정 디코딩 최적화에서 약1.3배 향상을 표시한다.
Apple silicon·macOS15 이상과 Python3.11 이상을 요구한다.
공식 릴리스 문서는 2.15 정식 일정을10월28일로 잠정 안내하며 미래 일정은 변경 가능하다고 명시한다.
