블로그 글 추가: 2026-09-02-pytorch-2-14-release-blog, PyTorch 2.14 출시 공지 - #118
Merged
Conversation
PR Preview
|
번역 리뷰에서 나온 지적 19건을 반영했습니다. 한국어 본문만 수정하고
`> ` 영어 병기부는 원문 그대로 유지했습니다.
- lowering: 음차 "로워링" -> 용어집(poc.terms.kr) 등재어 "저수준화"
- 미정착 음차 7건을 뜻을 옮긴 한국어 + 원어 병기로 변경
(blit, pin, unbacked, fleet, carried, ragged, sweep)
- 영어 은유/전치사 축자역 6건 수정
("손을 뻗다", "~에 닿기", "~아래에서" 4곳)
- 번역투 2건(형식명사 결말, 이중 조사 "~로의")
- 정확성 2건: pip resolve를 "해석"->"찾아 설치",
low-hundreds-of-tokens의 "low-" 누락 보완
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
1 participant
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
번역 글 소개
PyTorch 2.14 출시 공지 번역 글을 추가합니다.
PyTorch 2.13 이후 487명의 기여자가 보낸 2,995개 커밋으로 구성된 릴리즈입니다. CuTeDSL 경로가 에필로그 융합과 NVFP4 등 낮은 정밀도 GEMM까지 지원하는 완전한 Inductor GEMM 백엔드 NVGEMM으로 성숙했고, torchcomms가 nccl2 c10d 백엔드로 트리 안에 안착하면서 프로세스 그룹 제자리 재구성, 단방향 RMA 윈도우, 백엔드에 구애받지 않는 Flight Recorder를 통해 내결함성이 c10d의 일급 개념이 되었습니다.
또한 Apple Silicon이 Jacobi 커널 기반 SVD·eigh·QR·Cholesky 등 네이티브 선형대수와 5부에 걸친 리덕션 재작성을 얻었고, torch.switch가 torch.cond를 다중 분기로 일반화했으며 torch.while_loop를 CUDA 그래프에 캡처할 수 있게 됐습니다. @dynamic_spec으로 동적 shape을 선언하면 torch.compile·torch.export·make_fx가 호출 지점에서 아무것도 받지 않고 그 스펙을 공유하며, Python 3.15(3.15t 포함) 바이너리 지원과 TorchVision ABI 안정화, ROCm 7.14·Intel XPU 네이티브 그래프 캡처·Rubin(sm_107) 등 플랫폼 지원도 넓어졌습니다.