PyTorch 宣布支持苹果 M1 芯片 GPU 加速:训练短时间 6 倍,推理提升 21 倍
发布时间:2023-04-11
尝试一下视觉 transformer 仿真,在 M1 CPU 上的速度快是 1.855 秒,在 M1 GPU 上则调试崩溃了 ……
EfficientNetB0 借助于了 2.5 倍的快速:
EfficientNetB4 借助于了 3.5 倍快速:
ConvMixer 调试极好,从 11 秒增开到 2.8 秒:
Dmytro Mishkin 也声称,用于 M1 闪存集成的 GPU 快速只并不需要预热一下仿真,没有人不间断指令。和 CUDA 各有不同,无需异步分派。
俄亥俄州立大学克莱顿分校助理教授 Sebastian Raschka 也对 M1 闪存的 GPU 数据处理能力也顺利完成了一番试验中都,他用于的闪存是 M1 和 M1 Pro。
看上去,M1 CPU 显然比 M1 GPU 更快。但 LeNet-5 是一个十分小的网络平台,而 MNIST 是一个十分小的数据集。如果用 rescaled CIFAR-10 缩放再试一次,结果如下:
与 M1 Pro CPU(正数第二行)和 M1 Pro GPU(紧接在第二行)相较,M1 Pro GPU 军事训练网络平台的速度快提高了一倍。
可见,M1 两部闪存的 GPU 快速结果十分可观,在外意味着已能满足开发工作人员的需求量。不过我们真的在 M1 Ultra 这样的闪存中都也有 32 氘的数学模型平台柴油发动机,现今却只有小米自己的 Core ML 基本拥护用于该外获取快速。
却说落成了 Neural Engine 之后,M1 闪存的 AI 推理小说速度快还能增加多少?
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