PyTorch 今天宣布，與蘋果 Metal 工程團隊合作後，PyTorch 開源機器學習框架將很快支援在蘋果晶片 Mac (包括 M1、M1 Pro、M1 Max 和 M1 Ultra 晶片) 上開啟 GPU 加速模型訓練。
PyTorch Mac GPU 加速
目前，Mac 上的 PyTorch 訓練僅調用 CPU，未來版本的 PyTorch 將可以在蘋果晶片 Mac 上開啟 GPU 加速，性能更快。
到目前為止，Mac 上的 PyTorch 訓練只利用了CPU，但即將推出的版本將允許開發人員和研究人員利用蘋果晶片中的集成 GPU 進行明顯更快的模型訓練。
此功能由 Pytorch 與 Apple 的Metal 工程團隊合作推出。它使用 Apple 的 Metal Performance Shaders (MPS) 作為 PyTorch 的後端來啟用 GPU 加速訓練。
帶有 GPU 加速訓練的 PyTorch 1.12 版預覽版可用於運行 macOS 12.3 或更高版本的蘋果晶片 Mac，並帶有 Python 的本地版本。性能比較和其他細節可在 PyTorch 的網站上找到。
每台蘋果晶片 Mac 都有一個統一的記憶體架構，為 GPU 提供了對全部記憶體儲存的直接訪問。這使得 Mac 成為機器學習的絕佳平台，使用戶能夠在本地訓練更大的網路或批量大小。這減少了與基於雲的開發或需要額外的本地 GPU 有關的成本。統一記憶體架構還減少了數據檢索延遲，提高了端到端的性能。