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

时间：2023-03-16 12:17:41

0.126 秒 vs0.005 秒，速度快增加了几十倍：

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？

。