pytorchの発表内容
米Hugging Faceの担当チームは2026年10月20日、「pytorch 2.15」におけるMac向け処理基盤の機能強化を発表しました。アップル製半導体を搭載したMacでのAI処理速度が大幅に引き上げられます。
複数の専門家モデルを組み合わせるMoEモデルでは、処理速度が従来の5倍から6.5倍に向上しました。さらに、軽量な数値形式であるFP8に対応し、従来の半分のメモリ容量でデータを保持できます。
動画生成モデルのメモリ消費量は、従来の270ギガバイトから約8ギガバイトまで削減されました。画像編集モデルで発生していた出力画像の乱れも修正されています。
これにより、外部のクラウドを使わずに手元のMacだけで重いAIモデルを検証できるようになります。なお、動作にはmacOS 15以降とPython 3.11以降が必要です。
つまり、どういうこと？
ざっくり言うと、Macの中でAIを動かすエンジンの効率が劇的に上がりました。
これまでは巨大なAIモデルを動かそうとすると、メモリが足りずに途中で止まる場面がありました。今回の改良により、データを半分に圧縮して読み込めるようになり、重い計算も手元のパソコンで軽快に処理できます。
編集部の見方
動画生成時のメモリ消費が270ギガバイトから約8ギガバイトに激減したという数字には、筆者もさすがに目を疑いました。これまでは数十万円クラスの特殊な構成でなければ動かなかった処理が、現実的な端末の範囲に収まります。
劇的な省メモリ化。
ただ、大規模な商用モデルの本格運用と比べると、Mac上での実行速度にはまだまだ改善の余地がある印象です。手元の端末だけで実用的な検証を完結させたい人にとって、予告されている次期バージョン「2.16」の機能追加が期待どおりに届くかを見届けたいところです。
誰に関係するか
Mac上でAIモデルを動かしている人は、高性能なモデルを手元で素早く動かせるようになります。
