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PyTorch 大使 Abdulsalam Bande 将在 PyTorch Conference North America 2026 上展示 ERRC（面向张量并行 LLM 通信的熵再投资残差修正）的海报，通过压缩 GPU 间通信来提升多 GPU LLM 推理效率。大会还将呈现涵盖开源 AI 技术栈的完整会议议程。
在 PyTorch Conference North America 2026 上，AMD 的 Liz Li 和 Jiahui Cao 将带来主题演讲《Extending TorchInductor with FlyDSL》，介绍一个面向高性能 GEMM 的 MLIR 原生 GPU kernel 后端。该后端与 TorchInductor 的编译及自动调优流水线集成，并在 AMD Instinct GPU 上与 Triton 进行性能对比测试。
PyTorch 官方博客发布了面向 PyTorch Conference North America 2026（圣何塞）的 Ray 专题指南，重点介绍来自 Anyscale、Google、LinkedIn、Pinterest 和 Uber 的演讲嘉宾带来的主旨演讲与会议内容，涵盖 Ray 与 Kubernetes 的协同发展、弹性训练栈以及可扩展的强化学习（RL）。
本文介绍了vLLM，一款用于大语言模型的高吞吐量推理引擎，并详细说明了其在PyTorchCon北美会议上的会议和活动。
本文推广了在PyTorch Conference North America上的一场演讲，专注于使用PyTorch和vLLM使企业智能体推理达到生产就绪状态，涵盖生态系统更新和注册详情。
本文推广了在2026年PyTorch Conference North America上关于vLLM中弹性专家并行性的演讲，讨论了如何在混合专家部署中动态添加或移除GPU，同时最小化停机时间。
一则关于PyTorch Conference North America演讲的公告，Ziming将讨论使用OpGuard进行LLM训练中的比特级调试。
在PyTorch Conference North America上，来自Fujitsu Research India的Maajid Khan将发表演讲，探讨使用vLLM和OpenVINO优化ARM CPU上的混合专家模型LLM推理。
文章宣传了在北美PyTorch会议上关于使用ROCm在AMD Instinct GPU上启用开源vime强化学习后训练框架的海报展示，并提供了会议的注册详情。
PyTorch Conference North America 2026将包含一场由Red Hat工程师主持的会议，介绍Cross-Repository CI Relay，以简化下游仓库的CI集成。文中提供了注册详情和活动亮点。
在2026年PyTorch北美大会上，Dhritiman Das将展示一个基于PyTorch的检索引擎，该引擎使用PyTorch作为检索、过滤和排名的主要运行时，专为LinkedIn的信息流和搜索等可扩展用例设计。
2026年的PyTorch Conference北美版将包括Chris Lattner关于统一软件栈以解决AI生态系统中碎片化的演讲，并提供注册详情。
在 PyTorch Conference North America 上的一场主题演讲将展示一个由 Mojo 和 MAX 驱动的异构计算开放软件平台，以解决在多样化硬件上部署 AI 模型时的生态系统挑战。
这篇文章推广了PyTorch Conference North America，重点介绍了来自UBS的Witold Czubala的一个会议，他讨论了使用基于PyTorch的Transformer模型从纵向电子邮件数据中进行财富管理的时间至事件预测。
Arm的Thomas Cottenier将在PyTorch Conference North America上展示AI代理如何利用PyTorch组件合成定制化运行时，以在边缘硬件上进行优化推理。
在PyTorch Conference North America上，Ricardo Noriega de Soto和Alexander Brooks将演示如何将vLLM的前缀缓存机制扩展到多阶段流水线，以提升推理速度并减少GPU内存开销，为优化复杂AI工作负载提供实用策略。
来自 Meta 的 Lu Fang 和 Ilina Mitra 将在 PyTorch Conference 2026 上深入介绍构建高性能推荐推理系统，详细说明端到端生产工作流和大规模平台的高级优化。
PyTorch北美大会将在圣何塞举行，设有智能搜索、硬件引导工作流和AI性能优化等专场，演讲者来自主要科技公司。
PyTorch Conference North America 2026 的主题演讲嘉宾已公布，由Red Hat的高级副总裁兼AI CTO主讲，并提供完整日程和注册详情。
介绍了在PyTorchCon北美大会上的一场演讲，AMD的Primus Tuning Agent通过预测最优配置，高效地在1000个GPU上训练671亿参数模型，节省计算时间。