# \#flexattention
**URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/flexattention/4404.md
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## [PyTorch 2.9가 릴리즈되었습니다🎉](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-9/7987)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [10월 20, 2025, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-9/7987 "2025-10-20T09:30:29Z")
PyTorch 2.9 개요 지난 주(2025년 10월 15일), PyTorch 팀은 PyTorch 2.9를 중심으로 한 대규모 생태계 업데이트를 공식 발표했습니다. 이번 릴리스는 단순한 버전 업그레이드가 아니라, PyTorch가 오픈소스 딥러닝 프레임워크로서 구축해온 기반 위에 성능, 호환성, 멀티플랫폼 통합, 그리고 멀티모달 지원을 본격적으로 강화한 중요한 이정표입니다. 이번 PyTorch 2.9 릴리즈에는 코어(PyTorch Core) 외에도 Domain API인 TorchAudio 2.9 및 TorchVision 0.24가 함께 구성되어 있으며, 각각의 모듈이 독립적이면서도 유기적으로 연결되어 PyTorch 생태계를 완성합니다. PyTorch 2.9는 총 452명의 기여자(Contributor) 의 3216개의 커밋(Commit) 이 반영된 대규모 릴리스입니다. 이번 버전의 개발 방향은 다음 네 가지로 요약할 수 있습니다: 첫째, 멀티 하드웨어 및 플랫폼 간의 호환성 강화입니다. NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Intel XPU, ARM 아키텍처 등 다양한 환경에서 동일한 PyTorch 코드가 안정적으로 동작하도록 WheelNext 기반의 변형 휠(variant wheel)을 지원합니다. 둘째, 컴파일러(torch.compile)의 안정화 및 세밀한 제어 기능 추가입니다. 그래프 기반 실행의 안정성을 확보하고, 디버깅 및 성능 조정이 가능한 구조로 개선되었습니다. 셋째, 분산 학습 및 대규모 모델 추론(LLM) 최적화입니다. Symmetric Memory 기능을 통해 GPU 간 초저지연 메모리 통신이 가능해졌으며, Flash Decoding과 FlexAttention이 CPU와 Intel GPU로 확대되어 멀티 하드웨어 환경에서도 고성능 추론이 가능합니다. 넷째, TorchAudio, TorchVision, TorchCodec과의 생태계 통합 강화입니다. 오디오, 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 입력 데이터를 공통 인코딩 …
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## [PyTorch 2.6이 출시되었습니다🎉](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-6/6005)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [1월 30, 2025, 8:29오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-6/6005 "2025-01-30T08:29:59Z")
PyTorch 2.6 주요 변경 사항 이번 PyTorch 2.6 업데이트에서는 여러 가지 중요한 개선이 이루어졌습니다: torch.compile이 이제 Python 3.13에서 지원됩니다. 새로운 성능 최적화 옵션인 torch.compiler.set\_stance가 추가되었습니다. AOTInductor의 여러 가지 개선 사항이 포함되었습니다. 이 외에도 X86 CPU에서 FP16(Floating Point 16) 지원이 추가되었습니다. :warning:Conda 채널을 활용한 배포 중단:warning: 이번 PyTorch 2.6 릴리즈부터 Conda를 활용한 PyTorch 공식 배포가 중단되었습니다. 자세한 내용은 PyTorch 공식 Anaconda 채널 지원 종료 공지(Deprecating PyTorch’s official Anaconda channel)를 참고해주세요. 빌드 플랫폼 변경 이번 릴리즈에서는 실험적인 리눅스 바이너리(CUDA 12.6.3, Linux Aarch64, Linux ROCm 6.2.4, Linux XPU 포함)가 CXX11\_ABI=1로 빌드되었으며, manylinux 2.28 빌드 플랫폼을 사용합니다. 향후 PyTorch 2.7 릴리즈에서는 모든 리눅스 빌드를 manylinux 2.28 및 CXX11\_ABI=1로 전환할 계획입니다. 자세한 내용 및 논의는 \[RFC\] PyTorch 차기 wheel 빌드 플랫폼: Manylinux-2.28을 참조하세요. :warning:torch.load()의 weights\_only 매개변수 기본값 변경:warning: PyTorch 2.6부터 중요한 보안 개선 조치로 인해 torch.load의 weights\_only 매개변수 기본값이 변경되었습니다. 이 변경 사항으로 인해 이전 버전과의 호환성이 깨질 수 있습니다. 자세한 내용은 포럼 게시글을 확인하세요. 추가 기능 목록 이번 PyTorch 2.6에 추가된 Beta 및 Prototype 기능들은 다음과 같습니다: Beta 기능 …