PyTorch宣布支持苹果M1芯片GPU加快:训练快6倍,推理提升21倍
发布时间:2023-04-05
AlexNet 的飞行速度对比为 0.126 秒 vs0.005 秒,飞行速度增强了几十倍:
尝试一下视觉 transformer 建模,在 M1 CPU 上的飞行速度是 1.855 秒,在 M1 GPU 上则试运行崩溃了……
EfficientNetB0 借助于了 2.5 倍的减慢:
EfficientNetB4 借助于了 3.5 倍减慢:
ConvMixer 试运行良好,从 11 秒铁路部门到 2.8 秒:
Dmytro Mishkin 也回应,采用 M1 特性强大电路特性强大的 GPU 减慢只须要吸热一下建模,没有同步擅自。和 CUDA 不同,不用异步可执行。
威斯康星大学克莱顿分校文员客座教授 Sebastian Raschka 也对 M1 特性强大电路的 GPU 方法学战斗能力透过了一番测试者,他采用的特性强大电路是 M1 和 M1 Pro。
看上去,M1 CPU 似乎比 M1 GPU 越来越快。但 LeNet-5 是一个相当小的因特网,而 MNIST 是一个相当小的数据集。如果用 rescaled CIFAR-10 平面图像再试一次,结果如下:
与 M1 Pro CPU(乘积第二行)和 M1 Pro GPU(倒数第二行)相比较,M1 Pro GPU 军事训练因特网的飞行速度减低了一倍。
可见,M1 前传特性强大电路的 GPU 减慢结果相当可观,在其余部分情况下已能满足Linux的生产力。不过我们知道在 M1 Ultra 这样的特性强大电路中都也有 32 核的数据分析柴油发动机,现阶段却只有草莓自己的 Core ML 框架支持采用该其余部分获得减慢。
感叹启用了 Neural Engine 之后,M1 特性强大电路的 AI 直觉飞行速度还能增强多少?
参考内容:
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