PyTorch
KI-nativEtablierter LeaderPyTorch Conference North America
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- vor 9 J.
- 2017-10-18 · Gesch.
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Launches, Suche & Content, Verweise, Aktionen- Thanks to PyTorch and TorchTitan, the Domyn Team successfully scaled up the training of a 1 trillion parameter MoE on Jupiter, a shared EuroHPC supercomputer, in the context of the European Frontier AI Grand Challenge Per-GPU throughput on
@pytorch · 2026-11-12 · 25 Likes · 2 Reposts · 3,437 Aufrufe
- 🚀 Ready to explore what's next in open source AI? Join us at #PyTorchDayJapan 2026 on December 10 in Tokyo! Register today! https://bit.ly/4eYT0jb 5️⃣ reasons to attend: - Explore AI innovations - Learn from industry leaders - Discover wh
@pytorch · 2026-11-12 · 20 Likes · 5 Reposts · 6,336 Aufrufe
- What can you test on one GPU before a big PyTorch training run? PyTorch core maintainer @ezyang (@Meta) explains in this clip from #PyTorchCon North America 2026. He describes how a fake process group lets developers stub out distributed c
@pytorch · 2026-11-11 · 60 Likes · 5 Reposts · 12.5K Aufrufe
PyTorch hosts Ascend for PyTorch Meetup in BeijingAktionen
On November 7, PyTorch hosted the Ascend for PyTorch Meetup in Beijing, bringing together maintainers from PyTorch core, TorchNPU, vLLM, and over a hundred developers for technical talks, roundtables, and hands-on sessions.
7. Nov. · vor 7 Tg.X-Beitrag
PyTorch launched on Product HuntLaunch
Create AI-powered mobile apps in javascript
1. Dez. 2021 · vor 4 J.Quelle
PyTorch launched on Product HuntLaunch
Towards Reproducible Machine Learning
10. Juni 2019 · vor 7 J.Quelle
PyTorch launched on Product HuntLaunch
Tensors and dynamic neural networks in Python
18. Okt. 2017 · vor 9 J.Quelle
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Aktuelle Artikel & Produkt-UpdatesPyTorch Conference North America 2026: Accelerating Open Intelligence Together
PyTorch Conference North America 2026 brought 3,500+ attendees to San Jose on October 20–21 for two days focused on accelerating open intelligence and exploring the impact of PyTorch Foundation projects like PyTorch, vLLM, DeepSpeed, Ray, H
Fast by Default: Compile-Time Heuristics for Helion Kernels
TL;DR Helion now uses compile-time heuristics that analyze a kernel’s IR and dataflow to pick fast settings without slow autotuning. It classifies the kernel as matmul, reduction, or pointwise and chooses block sizes, warps, and stage
Integrating SGLang into Spyre in Under a Week with AI
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Training a 1T-Parameter MoE on EU public infrastructure with PyTorch and TorchTitan
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