AMD 亮相 PyTorch 欧洲大会

2026 年 4 月 7 日至 8 日，首届 PyTorch 欧洲大会在巴黎 Station F 举行，这标志着全球 AI 社区的一个重要里程碑。作为首次在北美以外地区举办的大规模 PyTorch 大会，本次大会凸显了 PyTorch 生态系统的快速发展以及“软硬件协同设计”在扩展当下 AI 工作负载中的关键作用。

打通学术研究与产业落地

本次活动涵盖 100 多场技术会议，会议主题从 300 多份投稿中筛选而来，这些主题反映出行业正迎来重大转型，致力于打通前沿学术研究与产业落地成效之间的壁垒。核心主题包括分布式训练的可扩展性、隐私优先的模型微调以及推理服务优化等，在这些领域，AMD 凭借在性能功耗比方面的创新优势和对开源生态的积极贡献始终处于领先地位。

AMD 的贡献：从芯片到软件

从分布式训练和推理，到模型压缩和开发者工具，AMD 深度参与了 AI 技术栈的多个领域。总的来说，我们的技术会议清晰传递出一个核心宗旨：依托 PyTorch 在 AMD 平台上开发高性能、高能效的开源 AI 产品。AMD 主导的关键会议包括：

• 主题演讲：从单节点到分布式训练与推理，主讲人：AMD AI 产品管理部副总裁 Ramine Roane

• 为实现多模态推理路由而开展嵌入模型弹性训练，主讲人：高级 AI 软件工程师 Haichen Zhang
• 在 AI PC 上开展隐私优先的模型微调，主讲人：解决方案架构师兼机器学习工程师 Daniel Holanda Noronha
• Brevitas 量化资源库，主讲人：研究科学家 Pablo Monteagudo Lago
• 将 PyTorch Monarch 引入 AMD GPU，主讲人：Liz Li（首席 AI 工程师）和 Zachary Streeter（高级技术专员）
• 用于加速大语言模型服务的近无损 MXFP4 压缩技术，主讲人：高级软件工程师 Felix Marty

现场演示与开发者互动交流

除技术演讲外，AMD 还在会议展区举办了一系列现场演示。这些实操演示让参会者能够直观体验 PyTorch 与 AMD 软硬件生态的融合应用，同时向开发者展示模型无缝迁移的完整流程。

展望未来：面对面协作的巨大力量

虽然数字协作仍然至关重要，但 Station F 活动现场的热烈互动充分证明了面对面技术交流的独特价值。这种面对面交流能够促进各方协作解决问题，为复杂 AI 框架的发展提供必要助力。

作为 PyTorch 基金会理事会成员，AMD 致力于在全球范围内促进 AI 发展。通过上游贡献和开放工具，我们致力于帮助构建一个更强大、更开放包容的 AI 生态系统。这一发展势头将贯穿 2026 全年，AMD 后续还将参加以下会议：

• PyTorch 中国大会（9 月 8 日 - 9 日，上海）
• PyTorch 大会（10 月 20 日 - 21 日，圣何塞）

如果无法亲临现场，可查看 PyTorch YouTube 频道上发布的精选内容。

随着 AI 领域不断发展，AMD 将专注于赋能开发者高效构建、训练和大规模部署模型，并与社区紧密合作，共同推动 PyTorch 突破可能性边界。