你的Mac电脑也能在PyTorch训练中用GPU加速了

黑龙江龙网_原标题:炼丹速度×7!你的Mac电脑也能在PyTorch训练中用GPU加速了
一直以来 , Pytorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练 。
就在刚刚 , Pytorch官方宣布 , 其最新版v1.12可以支持GPU加速了 。
只要是搭载了M1系列芯片的Mac都行 。
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这也就意味着在Mac本机用Pytorch“炼丹”会更方便了!
训练速度可提升约7倍
此功能由Pytorch与Apple的Metal工程团队合作推出 。
它使用Apple的MetalPerformanceShaders(MPS)作为PyTorch的后端来启用GPU加速训练 。
为了优化计算性能 , MPS还针对MetalGPU系列的独特特性对每个内核进行了微调 。
Metal是一个类似OpenGL的框架 , 只不过OpenGL适用于各平台的移动端GPU渲染和计算 , Metal专用于iOS/MacOS平台 , 不过也兼顾了性能和易用性 。
MPS就是一套基于Metal框架的库 , 直接调用即可使用GPU的高性能进行图形处理、构建卷积神经网络等工作 。
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苹果官方在搭载了M1Ultra、20核CPU、64核GPU、128GBRAM和2TBSSD的MacStudio上进行了测试 。
(这阵容差不多能算是豪华配置了) 。
他们分别训练了batchsize为128的ResNet50、batchsize为64的HuggingFaceBERT , 以及batchsize=64的VGG16 。
【你的Mac电脑也能在PyTorch训练中用GPU加速了】从下图中我们可以发现 , 相比使用CPU加速 , 使用GPU可将模型训练速度提高约7倍 , 评估(evaluation)速度则最高能提约20倍 。
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看到这儿 , 有网友开始好奇它与搭载了NvidiaGPU的laptop相比性能如何 。
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有人表示 , 虽说目前M1的原始计算性能比不上英伟达的产品 , 但功耗方面还不错 。未来苹果很有可能慢慢追上性能 。
总的来说 , MacStudio现在看起来实在太香了 。
他进一步解释道:
“毕竟它是你花4800美元就能买到的最便宜、包含128GBGPU内存的机器 。现在有了基于GPU加速的PyTorch支持 , 完全可以用来训练大模型、配置大的batchsize 。
对于我所做的那种DL工作 , 数据加载比实际的原始计算能力更容易成为瓶颈 。”
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你心动了吗?
现在就试试?
只需保证你的macOS操作系统在12.3版本及以上 , 且安装了arm64原生Python , 然后去官网下载最新的Pytorch预览版就可以了 。
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