PyTorch 开始支持 M1 的 GPU 加速, 各位的 M1 可以炼丹了么?

2022-05-19 23:39:34 +08:00
 beginor

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

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所在节点    机器学习
10 条回复
also24
2022-05-19 23:44:32 +08:00
刚刚看到这个( 注:UP 在置顶评论将 M1 MAX 的数据修正为了 61 秒 )

https://www.bilibili.com/video/BV17B4y19719

noahhhh
2022-05-19 23:55:48 +08:00
和有 CUDA 的 n 卡差距还是太大了
chonger
2022-05-20 00:34:57 +08:00
其实还是不错的,首先这还是初步支持,以后还有优化的空间,其次,还没利用到 m1 的神经网络加速单元,这才是提速的重点。
felixcode
2022-05-20 02:48:28 +08:00
m1 用户都有炼丹用远程服务器甚至集群,用不着 GPU 加速,正经 m1 人谁用笔记本炼丹啊?
gzlock
2022-05-20 02:54:51 +08:00
不看评测功耗, 脑力先回想一下独立显卡和 m1 的功耗级别, 也知道差距很大啊
ZedRover
2022-05-20 21:10:37 +08:00
shm7
2022-05-20 23:46:55 +08:00
@ZedRover 没有机器,看评论是这样。
joynvda
2022-05-21 00:22:24 +08:00
找到一个买 Apple 的理由。(之前,想着 Intel AVX512 CPU+128G DDR5 )

M1 的 GPU 是直连内存。轻松装载 32G 、64G 、128G 模型
281x1h2ez12
2022-06-01 17:19:20 +08:00
@felixcode 远程服务器固然有用,但是偶尔用本地跑个实验也挺好,比如极端情况下远程用不了的时候。举例,论文 deadline 前几天,这时候本机能多跑一个实验也是好的。
iamqk
2022-06-17 15:37:06 +08:00
不知道调用 CoreML neural engine 能不能有更大提升

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