Miércoles 14 de octubre de 2026
PyTorch integra cinco cambios en su rama principal, entre ellos soporte multiacelerador en `isSameDevice`
La rama principal de PyTorch recoge cinco confirmaciones nuevas: comparación de dispositivos agnóstica al hardware (`isSameDevice`), soporte de `ctx.set_output_grad_dtype` en `autograd.Function` con Dynamo, anclaje de los artefactos instalados al sistema de importación, kernels a nivel de módulo en inductor y un ajuste de caché en la precompilación para `disable(recursive=False)`. Los títulos están truncados en varios casos, así que el alcance técnico de cada cambio no puede confirmarse con esta fuente.
Fuentes
- GitHub pytorch/pytorchpytorch/pytorch: trunk/7402bdbec6494134760b295102686e327f92fc78
- GitHub pytorch/pytorchpytorch/pytorch: trunk/415a22528ef0b09cb305add809261c80d339c18c: Make isSameDevice device-agnostic (#200907)
- GitHub pytorch/pytorchpytorch/pytorch: trunk/0849859f46843d5b076266b71f3ca4c3359522b8
- GitHub pytorch/pytorchpytorch/pytorch: trunk/111de92cac6f3e51c83542dcbcb150f4d23961a1
- GitHub pytorch/pytorchpytorch/pytorch: trunk/215b964be70eedf88f503e6c6076d1463aae2923