// AI 新闻 · 2026-11-11 · PyTorch Blog
PyTorch 推出 WebGPU 后端支持浏览器 GPU 推理
PyTorch 团队宣布推出 ExecuTorch WebGPU 后端，使模型可直接在浏览器中通过 GPU 加速运行。用户使用 torch.export 导出模型为 .pte 文件，该文件可在支持 WebGPU 的浏览器中直接加载执行，无需转换至其他框架格式。模型涵盖大语言模型、视觉语言模型、语义分割、深度估计、目标检测等多种类型，所有计算在本地完成，数据不离开设备。
原文发布 2026-11-11 06:15（北京时间）来源 PyTorch Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
该后端在相同机器上相较 CPU 路径（WebAssembly + XNNPACK）在预填充阶段快 4–7 倍，解码阶段快 2–10 倍。支持跨平台运行，包括 Chrome、Safari 等浏览器以及 macOS 的 Metal、Linux/Android 的 Vulkan 和 Windows 的 D3D12。模型通过 WGSL 计算着色器实现，动态形状通过分配最大缓冲区并按调度重计算处理，运行时自动路由至专用内核。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- PyTorch 模型可通过 torch.export 导出为 .pte 文件，在 WebGPU 浏览器中直接运行，无需转成其他框架格式。
- 在 Apple M1 Pro 上测试显示，WebGPU 路径在预填充阶段比 CPU 路径快 4–7 倍，解码阶段快 2–10 倍。
- 支持 Llama 3.2、Qwen3、Gemma 3、SmolVLM、Depth Anything 等多种模型架构，涵盖文本、视觉和语音任务。
- 所有输入输出数据保留在本地设备，不上传至服务器，保障隐私并降低网络延迟。
03原文出处
ExecuTorch WebGPU: PyTorch Models on the GPU, in the Browser
PyTorch Blog · 发布于 2026-11-11 06:15（北京时间） · 上方为原标题
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