加速原理
苹果有自己的一套GPU实现API — Metal，而Pytorch此次的加速就是基于Metal，具体来说，使用苹果的Metal Performance Shaders（MPS）作为PyTorch的后端，可以实现加速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通过针对每个Metal GPU系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。新设备在MPS图形框架和MPS提供的调整内核上映射机器学习计算图形和基元。
因此此次新增的的device名字是mps, 使用方式与cuda 类似，例如：
import torch
foo = torch.rand(1, 3, 224, 224).to('mps')
device = torch.device('mps')
foo = foo.to(device)
此外发现，Pytorch已经支持下面这些device了，确实出乎意料:
cpu, cuda, ipu, xpu, mkldnn, opengl, opencl,
ideep, hip, ve, ort, mps, xla, lazy, vulkan, meta, hpu
环境配置
为了使用这个实验特性，你需要满足下面三个条件：
-
有一台配有Apple Silicon 系列芯片（M1, M1 Pro, M1 Pro Max, M1 Ultra)的Mac笔记本
-
安装了arm64位的Python
-
安装了最新的nightly 版本的Pytorch
假设机器已经准备好。我们可以从这里下载arm64版本的miniconda(文件名是Miniconda3 macOS Apple M1 64-bit bash,基于它安装的Python环境就是arm64位的。下载和安装Minicoda的命令如下：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
./Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
按照说明来操作即可，安装完成后，创建一个虚拟环境，通过检查platform.uname()[4] 是不是为arm64 来检查Python的架构:
conda config --env --set always_yes true
conda create -n try-mps python=3.8
conda activate try-mps
python -c "import platform; print(platform.uname()[4])"
如果最后一句命令的输出为arm64 ,说明Python版本OK，可以继续往下走了。
第三步，安装nightly版本的Pytorch，在开启的虚拟环境中进行下面的操作：
python -m pip install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
执行完成后通过下面的命令检查MPS后端是否可用:
python -c "import torch;print(torch.backends.mps.is_built())"
如果输出为True ，说明MPS后端可用，可以继续往下走了。
跑一个MNIST
基于Pytorch官方的example中的MNIST例子，修改了来测试cpu和mps模式，代码如下:
from __future__ import print_function
import argparse
import time
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = F.relu(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.dropout1(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
output = F.log_softmax(x, dim=1)
return output
def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch):
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % args.log_interval == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
if args.dry_run:
break
def main():
# Training settings
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N',
help='input batch size for training (default: 64)')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=1, metavar='N',
help='number of epochs to train (default: 14)')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=1.0, metavar='LR',
help='learning rate (default: 1.0)')
parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.7, metavar='M',
help='Learning rate step gamma (default: 0.7)')
parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,
help='disables CUDA training')
parser.add_argument('--use_gpu', action='store_true', default=False,
help='enable MPS')
parser.add_argument('--dry-run', action='store_true', default=False,
help='quickly check a single pass')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S',
help='random seed (default: 1)')
parser.add_argument('--log-interval', type=int, default=10, metavar='N',
help='how many batches to wait before logging training status')
parser.add_argument('--save-model', action='store_true', default=False,
help='For Saving the current Model')
args = parser.parse_args()
use_gpu = args.use_gpu
torch.manual_seed(args.seed)
device = torch.device("mps" if args.use_gpu else "cpu")
train_kwargs = {
'batch_size': args.batch_size}
if use_gpu:
cuda_kwargs = {
'num_workers': 1,
'pin_memory': True,
'shuffle': True}
train_kwargs.update(cuda_kwargs)
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
dataset1 = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
transform=transform)
dataset2 = datasets.MNIST('../data', train=False,
transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset1,**train_kwargs)
model = Net().to(device)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=args.lr)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=args.gamma)
for epoch in range(1, args.epochs + 1):
train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)
scheduler.step()
if __name__ == '__main__':
t0 = time.time()
main()
t1 = time.time()
print('time_cost:', t1 - t0)
测试CPU：
python main.py
测试MPS:
python main --use_gpu
在我的M1机器上测试发现，训一个Epoch的MNIST，CPU耗时149.6s，而使用MPS的话耗时18.4s。提升效果显著，也可能是cpu跑的太拉了，总而言之，可以用mps训练模型就一定要用mps，cpu太慢了。