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
https://sebastianraschka.com/blog/2022/pytorch-m1-gpu.html
有的还不如用 cpu
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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