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重磅干货，第一时间送达

来源 | 量子位（QbitAI）

编辑 | 丰色、发自、凹非寺

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。

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Metal Performance Shaders(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Metal GPU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。

苹果官方在搭载了M1 Ultra、20核CPU、64核GPU、128GB RAM和2TB SSD的Mac Studio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batch size为128的ResNet50、batch size为64的HuggingFace BERT，以及batch size=64的VGG16。

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。

看到这儿，有网友开始好奇它与搭载了Nvidia GPU的laptop相比性能如何。

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，Mac Studio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128GB GPU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batch size。

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。”

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。

地址：
https://pytorch.org/blog/introducing-accelerated-pytorch-training-on-mac/

— 完 —

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