# PyTorch 2.8이 출시되었습니다🎉

**URL:** https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-8/7435
**Category:** 읽을거리&정보공유
**Tags:** pytorch, pytorch-release, pytorch-2-8
**Created:** [8월 7, 2025, 2:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-8/7435 "2025-08-07T02:30:20Z")
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#### Post date: [8월 7, 2025, 2:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-8/7435/1 "2025-08-07T02:30:20Z")

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![PyTorch 2.8이 출시되었습니다🎉](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/6/6399fb404160f7d6b34f7098773a6bb6cec2c375.png)

## PyTorch 2.8 소개

PyTorch는 2.8 버전을 통해 더욱 진화된 기능과 성능 최적화를 선보였습니다. [이번 릴리즈](https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v2.8.0)에는 새로운 컴파일러 기능과 다양한 하드웨어 플랫폼에 대한 지원을 포함하고 있으며, 특히 대규모 모델의 학습 및 추론에 필요한 성능과 유연성을 확보하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 컴파일러 기반 기능의 고도화뿐 아니라, 개발자 경험 개선, 오류 방지 메커니즘 강화 등도 이 버전의 핵심 개선사항으로 꼽힙니다.

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이번 릴리즈는 PyTorch 2.7 이후 총 4,164개의 커밋과 585명의 기여자이 함께 하였으며, PyTorch 커뮤니티의 활발한 참여와 협업이 다시 한 번 강조되었습니다. 특히 `torch.compile`을 중심으로 하는 TorchInductor의 성능 및 안정성 개선, Wheel Variants를 통한 플랫폼 최적화된 배포, 다양한 양자화 형식 및 분산 학습 지원 확대는 PyTorch의 적용 가능성을 한층 넓힐 것으로 기대합니다.

## PyTorch 2.8의 주요 기능 요약

- **libtorch 제한적 안정 ABI 도입** : torch::stable::Tensor를 포함하여 C++/CUDA 확장을 버전 간 안정적으로 빌드 가능

- **Intel CPU에서 고성능 LLM 양자화 추론 지원** : A16W8, DA8W8, A16W4 등의 포맷 지원과 GEMM 최적화로 높은 효율성 달성

- **[Wheel Variants](https://variant-proposal.wheelnext.dev/) (실험적)** :

- **ROCm 7 및 AMD gfx950 아키텍처 지원 강화** :

- **Control Flow Operators** :

- **CUTLASS 백엔드 공식 지원** :

## PyTorch 2.8의 실험적 API 기능들 (API-UNSTABLE FEATURES)

아래 기능들은 현재 실험적인 기능들이며, 이후 PyTorch 릴리즈에서 변경될 수 있습니다:

- **[API-Unstable]**  **torch::stable::Tensor** :

- **[API-Unstable]**  **Intel CPU용 양자화 LLM 추론** :

- **[API-Unstable]** **[Wheel Variants](https://variant-proposal.wheelnext.dev/)** :

- **[API-Unstable]**  **Inductor CUTLASS 백엔드 공식 통합** :

- **[API-Unstable]**  **Inductor Graph Partition for CUDAGraph** :

- **[API-Unstable]** **`torch.compile` 계층적 컴파일 (Hierarchical Compilation)** :

- **[API-Unstable]** **제어 흐름 연산자(Control Flow Operators) 라이브러리** :

- **[API-Unstable]**  **HuggingFace SafeTensors 지원** :

- **[API-Unstable]** **SYCL 커널 확장 지원 (Intel GPU)** :

- **[API-Unstable]**  **XPU 장치에서의 A16W4 양자화** :

- **[API-Unstable]**  **Intel GPU 분산 백엔드 XCCL 도입** :

## **주요 주의 사항 및 비호환 변경**

- **CUDA 12.8 및 12.9 환경에서는 Maxwell, Pascal, Volta 아키텍처 지원이 제거** 되었습니다. sm50~sm70 GPU 사용자는 CUDA 12.6을 사용해야 합니다. (관련 이슈: [#157517](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/157517), [#158478](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/158478), [#158744](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/158744))

- PyTorch 2.8이 **macOS Ventura에서 GPU 가속(MPS 백엔드)을 지원하는 마지막 버전**입니다. PyTorch 2.9부터는 macOS Sonoma(2023년 9월 출시) 이상이 필요합니다.

- `torch.ao.quantization` 모듈은 **다다음 릴리즈인 PyTorch 2.10에서 제거될 예정** 이며, 앞으로는 새로운 양자화 프레임워크인 **torchao** 를 사용해야 합니다. (관련 이슈: [#153892](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/153892))

- `torch.nn.Hardshrink()` 등에서 지원하지 않는 dtype 입력 시 오류 유형이 RuntimeError → NotImplementedError로 변경되었습니다. (관련 이슈: [#155470](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/155470))

- 이제 사용자 정의 `autograd.Function`에서 view 객체에 대한 바꿔치기(in-place) 연산이 이제 명확히 오류로 처리됩니다. (관련 이슈: [#153094](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/153094))

- `torch.export.export_for_inference()` 함수는 제거되었으며, `export_for_training().run_decompositions()` 로 대체되었습니다. (관련 이슈: [#149078](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/149078))

## 성능 및 버그 수정

- TorchInductor 및 CUTLASS에서 다양한 GEMM 최적화가 적용되어, CPU와 GPU 모두에서 연산 성능이 개선되었습니다.

- MPS에서 LayerNorm, SDPA, cumsum 등 다수 연산자 성능이 향상되었으며, Apple Silicon 기반 환경에서 컴파일러를 활용한 성능 개선이 가능해졌습니다.

- torch.compile과 Inductor 관련 컴파일러 설정 및 환경변수들이 재정리되고 통합되었습니다.

- 다양한 분산 학습 구성 요소(FSDP, DDP, DTensor, NCCL 등)에서 성능 개선, 오류 방지, 통신 안정성이 강화되었습니다.

## 📜 PyTorch 2.8 출시 블로그

> **[PyTorch 2.8 Release Blog – PyTorch](https://pytorch.org/blog/pytorch-2-8/)**

## :github: PyTorch 2.8 릴리즈노트

> **[Release PyTorch 2.8.0 Release · pytorch/pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v2.8.0)**
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> PyTorch 2.8.0 Release Notes
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> Highlights
> Backwards Incompatible Changes
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