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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代蘋果 M1 芯片的神經(jīng)單元可否用于訓(xùn)練 Pytorch 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型？
蘋果 M1 芯片的神經(jīng)單元可否用于訓(xùn)練 Pytorch 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型？
2023-03-22
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蘋果于2020年發(fā)布了自家研發(fā)的M1芯片，它是一款基于ARM架構(gòu)的芯片，能夠?yàn)镸ac電腦帶來(lái)更高的性能和效率。其中一個(gè)引人注目的特點(diǎn)就是M1芯片搭載了神經(jīng)單元（Neural Engine），這是一種專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的硬件加速器。

那么，我們是否可以利用M1芯片的神經(jīng)單元來(lái)訓(xùn)練Pytorch深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型呢？在此篇800字的文章中，我將回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，需要明確的是，M1芯片的神經(jīng)單元并不是通用計(jì)算硬件，而是專門設(shè)計(jì)用于加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)任務(wù)的硬件。因此，我們不能直接將M1芯片的神經(jīng)單元用于訓(xùn)練所有類型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。

對(duì)于Pytorch深度學(xué)習(xí)框架而言，其默認(rèn)的后端計(jì)算庫(kù)是CUDA，也就是由英偉達(dá)推出的GPU加速計(jì)算平臺(tái)。雖然M1芯片可以通過(guò)Rosetta 2模擬x86代碼來(lái)運(yùn)行Pytorch，但它并不支持CUDA。因此，如果想要利用M1芯片的神經(jīng)單元來(lái)加速Pytorch模型的訓(xùn)練，我們需要使用另一種后端計(jì)算庫(kù)，例如OpenCL或Metal。

幸運(yùn)的是，Pytorch已經(jīng)提供了可與OpenCL和Metal集成的PyTorch Metal和PyTorch ROCm等擴(kuò)展包，以便用戶在M1芯片上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。同時(shí)，蘋果還推出了Core ML框架，讓開發(fā)者能夠在iOS和macOS設(shè)備上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并且充分利用M1芯片的神經(jīng)單元進(jìn)行推理加速。


然而，需要注意的是，盡管M1芯片的神經(jīng)單元可以用于加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)，但其在訓(xùn)練速度方面可能無(wú)法完全超越傳統(tǒng)的GPU加速。這是因?yàn)镸1芯片的神經(jīng)單元針對(duì)的是低功耗和高效率的場(chǎng)景，因此其規(guī)模和功耗都比較有限。此外，Pytorch等深度學(xué)習(xí)框架在GPU上的優(yōu)化程度也遠(yuǎn)高于OpenCL和Metal，因此，在某些情況下，使用GPU仍然是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的最佳選擇。

總之，蘋果M1芯片的神經(jīng)單元可以用于加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)，但其適用范圍相對(duì)有限，需要使用特定的后端計(jì)算庫(kù)才能實(shí)現(xiàn)。盡管M1芯片的神經(jīng)單元在訓(xùn)練速度方面可能無(wú)法完全超越GPU加速，但它在推理加速方面的表現(xiàn)非常優(yōu)秀，可為開發(fā)者提供更快的模型推理速度。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和未來(lái)硬件的發(fā)展，我們相信M1芯片的神經(jīng)單元在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用前景將會(huì)更加廣闊。

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