PyTorch Foundationは1月21日、深層学習フレームワーク「PyTorch 2.10」をリリースした。
PyTorch 2.10では、torch.compile()向けのPython 3.14サポートが追加され、Python 3.14t（フリースレッドビルド）も実験的にサポートされた。
また、torchinductorにおけるコンボカーネルの水平融合によるカーネル起動オーバーヘッドが削減されたほか、新しいvarlen_attn()オペレーション、Intel GPUパフォーマンスの最適化と機能強化などが含まれている。
さらに、PyTorch linalgが拡張され、NVIDIA GPU上で高効率な一般固有値分解を提供するためにcuSOLVERのDnXgeevを使用できるようになった。
Torchscriptは2.10で非推奨となり、代わりにtorch.exportを使用する必要がある。
その他、すべての変更点はリリースブログ及びリリースノート（GitHub）より確認できる。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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