导读:IT资讯IT资讯PyTorch 今天宣布，与苹果Metal工程团队合作后，PyTorch开源机器学习框架将很快支持在苹果芯片Mac (包括 M1、M1 Pro、M1 Max 和电脑技术学习网站学电脑技术。

PyTorch 今天宣布，与苹果Metal工程团队合作后，PyTorch开源机器学习框架将很快支持在苹果芯片Mac (包括 M1、M1 Pro、M1 Max 和 M1 Ultra 晶片) 上开启GPU加速模型训练。

PyTorch Mac GPU加速

目前，Mac上的PyTorch训练仅调用CPU，未来版本的 PyTorch 将可以在苹果芯片Mac上开启GPU加速，性能更快。到目前为止，Mac上的PyTorch训练只利用了CPU，但即将推出的版本网站seo优化培训将允许开发人员和研究人员利用苹果芯片中的集成 GPU 进行明显更快的模型训练。

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 加速网站建设训练。

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带有 GPU 加速训练的 PyTorch 1.12 版预览版可用于运行 macOS 12.3 或更高版本的苹果晶片 Mac，并带有 Python 的本地版本。性能比较和其他细节可在 PyTorch 的网站上找到。

每台苹果芯片Mac都有一个统一的内存架构，为GPU提供了对全部内存储存的直接访问。这使得 Mac 成为机器学习的绝佳平台，使用建设网站户能够在本地训练更大的网络或批量大小。这减少了与基于云的开发或需要额外的本地 GPU 有关的成本。统一记忆体架构还减少了数据检索延迟，提高了端到端的性能。

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