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一直以来，PyTorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练。
就在刚刚，PyTorch官方宣布，其最新版v1.12可以支持GPU加速了。
只要是搭载了M1系列芯片的Mac都行。
这也就意味着在Mac本机用PyTorch”炼丹”会更方便了！
训练速度可提升约7倍。
此功能由PyTorch与apple的Metal工程团队合作推出。
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框架的库，直接调用即可使用GPU的高性能进行图形处理、构建卷积神经网络等工作。
苹果官方在搭载了M1 UltRa、20核CPU、64核GPU、128GB RAM和2TB SSD的Mac Studio上进行了测试。
他们分别训练了BATch size为128的ResNet50、BATch size为64的HuggingFACE BERT，以及BATch size=64的VGG16。
从下图中我们可以发现，相比使用CPU加速，使用GPU可将模型训练速度提高约7倍，评估（evaluation）速度则最高能提约20倍。
看到这儿，有网友开始好奇它与搭载了NVIDIA GPU的laptop相比性能如何。
有人表示，虽说目前M1的原始计算性能比不上英伟达的产品，但功耗方面还不错。未来苹果很有可能慢慢追上性能。
总的来说，Mac Studio现在看起来实在太香了。
他进一步解释道：
“毕竟它是你花4800美元就能买到的最便宜、包含128GB GPU内存的机器。现在有了基于GPU加速的PyTorch支持，完全可以用来训练大模型、配置大的BATch size。
对于我所做的那种DL工作，数据加载比实际的原始计算能力更容易成为瓶颈。”
你心动了吗？
现在就试试？
只需保证你的MacOS操作系统在12.3版本及以上，且安装了aRM64原生Python，然后去官网下载最新的PyTorch预览版就可以了。
地址：https://pyTorch.oRg/blog/intRodUCing-acceleRated-pyTorch-tRAIning-on-Mac/
