微軟近日正式推出了PyTorch 2.7的原生Windows on Arm構(gòu)建版本，這一消息為在Windows平臺(tái)上使用Arm架構(gòu)設(shè)備進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了福音。此次更新不僅拓寬了Windows on Arm的應(yīng)用范圍，更是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?yàn)槠渥⑷肓诵碌幕盍Α?/p>

PyTorch，作為一款備受推崇的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，一直以來(lái)都是研究人員和開(kāi)發(fā)者的首選工具，用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然而，對(duì)于在搭載Arm芯片的Windows設(shè)備上運(yùn)行的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，此前他們需要自行從源代碼編譯PyTorch，這無(wú)疑增加了開(kāi)發(fā)難度和時(shí)間成本。現(xiàn)在，隨著PyTorch 2.7的發(fā)布，開(kāi)發(fā)者只需通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的包管理器pip，即可輕松安裝原生支持Arm架構(gòu)的PyTorch，這一改變極大地簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)流程。

微軟強(qiáng)調(diào)，此次更新將充分發(fā)揮Windows設(shè)備上Arm64架構(gòu)的性能優(yōu)勢(shì)，為機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)提供更為強(qiáng)大的支持。特別是在搭載Windows on Arm的Copilot+電腦上，開(kāi)發(fā)者將能夠更高效地進(jìn)行模型的創(chuàng)新與優(yōu)化。原生構(gòu)建版本的推出，預(yù)示著在Arm架構(gòu)的Windows設(shè)備上，開(kāi)發(fā)者將能夠直接進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的本地開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和測(cè)試，無(wú)需再依賴其他平臺(tái)或工具。

值得注意的是，微軟還特別提到了PyTorch 2.7在圖像分類(lèi)、自然語(yǔ)言處理以及生成式人工智能等場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力。例如，在生成式人工智能領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)者可以利用PyTorch 2.7構(gòu)建出各種創(chuàng)新的應(yīng)用程序。為了展示這一能力，微軟還提供了在Windows on Arm上使用原生PyTorch二進(jìn)制文件運(yùn)行Stable Diffusion的示例，并將相關(guān)代碼發(fā)布在GitHub倉(cāng)庫(kù)中，供開(kāi)發(fā)者參考和學(xué)習(xí)。

此次PyTorch 2.7原生Windows on Arm構(gòu)建版本的發(fā)布，無(wú)疑為開(kāi)發(fā)者提供了更為便捷和高效的開(kāi)發(fā)環(huán)境。隨著越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者開(kāi)始利用這一工具進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，我們有理由相信，Windows on Arm在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的表現(xiàn)將會(huì)更加出色。