判断 Mac显卡 mps 是否可以正常运行

Mac MPS介绍

使用 Apple 的 Metal Performance Shaders (MPS) 作为 PyTorch 的后端来启用加速 GPU 训练。 MPS 后端扩展了 PyTorch 框架，提供了在 Mac 上设置和运行操作的脚本和功能。 MPS 使用针对每个 Metal GPU 系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。 新设备将机器学习计算图和基元映射到 MPS 提供的 MPS Graph 框架和优化内核上。

随着PyTorch v1.12版本的发布，开发人员和研究人员可以利用 Apple 的GPU进行明显更快的模型训练，在部分模型的训练上往往比Mac 的 CPU有着数倍的提升。

• （Mac M1芯片为了追求高性能和节能，在底层设计上使用的是一种叫做arm架构的精简指令集，不同于Intel等常用CPU芯片采用的x86架构完整指令集。所以有些基于x86指令集开发的软件不能直接在Mac M1芯片电脑上使用。）
• 需要注意的是，使用Mac M1芯片加速 pytorch 不需要安装 cuda后端，因为cuda是适配nvidia的GPU的，Mac M1芯片中的GPU适配的加速后端是mps，在Mac对应操作系统中已经具备，无需单独安装。只需要安装适配的pytorch即可。

判断 Mac mps 是否可以正常运行

直接在 shell 窗口执行代码，输出为 True 则说明 可以正常运行

python -c "import torch;print(torch.backends.mps.is_built())"

或者写在一个代码中执行：

import torch
import math

print(torch.backends.mps.is_available())
# True
print(torch.backends.mps.is_built())
# True

Mac 指定 mps 进行推理示例

在Mac M1下的GPU称作mps，它类似于Nvidia的cuda。如果你想在Mac M1下使用GPU进行深度学习的训练，只需要将运算指定到mps上运行即可。

import torch
model = torch.nn.Linear(5,1).to('mps')
x = torch.randn(5).to('mps')
y = model(x)
print(y.shape)

• 如上代码所示，该代码首先定义了一个最简单5x1的线性模形，并告诉Pytorch它在Mac M1的GPU上运行；
• 然后给该模形创建一个输入，该输入也是在GPU上，是一个5x5的tensor，最后输出运算结果的维度。
• 如果上面的代码可以正常运行，说明你Mac上的GPU确实可以正常工作。
• 本章节参考博文： https://avdancedu.com/eaff035c/

Mac M1 GPU 训练 相比 CPU 速度提升对比

Apple M1 Ultra, 20-core CPU, 64-core GPU 128GB of RAM, and 2TB SSD. Tested with macOS Monterey 12.3, prerelease PyTorch 1.12, ResNet50 (batch size=128), HuggingFace BERT (batch size=64), and VGG16 (batch size=64).

• 详情参考链接

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