PyTorch在AppleSilicon上用NPU训练模型攻略

本文探讨如何在Apple Silicon架构上利用PyTorch进行模型训练，特别是如何充分发挥神经网络引擎（NPU）的算力。虽然PyTorch的`mps`设备目前仅支持GPU，无法直接调用NPU进行训练，但文章将解答开发者关于`mps`与GPU/NPU关系的疑问，并指出若需利用NPU进行计算，需要借助CoreML框架。目前苹果尚未提供直接访问NPU的PyTorch接口，因此直接用PyTorch进行NPU模型训练仍不可行。

充分发挥Apple Silicon芯片的强大算力，特别是神经网络引擎（NPU），对于PyTorch模型训练和向量生成至关重要。本文将探讨PyTorch在Apple Silicon上的部署，重点关注如何利用NPU进行高效计算。

有开发者发现PyTorch可以使用mps作为设备，并对此提出疑问：mps究竟是调用GPU还是NPU，或者两者兼顾？如果mps仅调用GPU，如何才能利用NPU？

解答如下：mps目前仅调用Apple Silicon的GPU。Apple Silicon的NPU主要用于推理，而非模型训练。若需利用NPU进行计算，需借助CoreML框架。 目前苹果尚未公开NPU的直接编程接口，因此开发者暂时无法直接通过PyTorch使用NPU进行模型训练或向量生成。

文中关于的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《PyTorch在AppleSilicon上用NPU训练模型攻略》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。