Metal结合了类似于OpenGL和OpenCL的功能。通过为iOS、iPadOS、macOS和tvOS上的应用程序提供对 GPU 硬件的底层访问来提高性能。不过，虽然Metal经历两次大的版本更新，但对于苹果用户来说，没有框架的原生支持，要想在主流框架下调用GPU实现加速，还是要「曲线救国」。有开发者甚至表示，因为PyTorch对苹果GPU的支持不够好...
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...
之前在PC上,我们可以使用CUDA进行AI训练加速,但是在Mac上却只能使用CPU。现在苹果联合PyTorch,推出了Metal作为PyTorch的计算后端,苹果的文档描述如下 Metal backendforPyTorch ThenewMetal backend in PyTorch version1.12enables high-performance,GPU-accelerated trainingusingMPS Graphandthe Metal Performance Shaders primiti...
PyTorch 提供了两个高级功能:通过 GPU 进行加速张量计算(如 NumPy)和一个建立在磁带式自动微分系统上的深度神经网络。 而本次对苹果 GPU 的支持功能,据悉是 PyTorch 和苹果的 Metal 工程团队合作实现的。 具体来说,是在 PyTorch 的后端添加了一个苹果的工具库Metal Performance Shaders(MPS),从而将 PyTorch 框架...
MPS通过针对每个Metal GPU系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。新设备在MPS图形框架和MPS提供的...
PyTorch 官宣适配 Apple M1，支持 GPU 加速，训练速度提升 7 倍 出品|开源中国 文|局长 PyTorch 宣布，通过与 Apple 的 Metal 工程团队合作，目前已实现在搭载 Apple M1 芯片的 Mac 上使用 GPU 加速训练。在这之前，在 Mac 上进行 PyTorch 训练只能使用 CPU，但随着 PyTorch v1.12 即将发布，开发者和研究者...
昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorch 官方宣布已正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。此前，Mac 上的 PyTorch 训练仅能利用 CPU，但随着即将发布的 PyTorch v1.12 版本，开发和研究人员可以利用苹果 GPU 大幅度加快模型训练。现在，人们可以在 Mac 上相对高效地...
Metal结合了类似于OpenGL和OpenCL的功能。通过为iOS、iPadOS、macOS和tvOS上的应用程序提供对 GPU 硬件的底层访问来提高性能。 不过,虽然Metal经历两次大的版本更新,但对于苹果用户来说,没有框架的原生支持,要想在主流框架下调用GPU实现加速,还是要「曲线救国」。
昨天,通过与苹果 Metal 团队工程师合作,PyTorch 官方宣布已正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。 此前,Mac 上的 PyTorch 训练仅能利用 CPU,但随着即将发布的 PyTorch v1.12 版本,开发和研究人员可以利用苹果 GPU 大幅度加快模型训练。现在,人们可以在 Mac 上相对高效地执行机器...
而在PyTorch 支持之前,为了在苹果平台充分发挥 GPU 加速功能,有用户不得不转向 TensorFlow 等其他机器学习平台,并利用 Metal 插件完成相关机器学习的训练。 最后,苹果 M 系芯片(尤其是 M1 Max 和 M1 Ultra)虽然有着强大的性能,但目前存在的一些软件兼容性等问题限制了其能力的最大程度发挥,一定程度阻碍了苹果电脑...