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PyTorch在AppleSilicon上用NPU训练模型攻略

时间:2025-03-15 18:09:16 408浏览 收藏

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。

PyTorch在Apple Silicon上如何利用NPU进行模型训练?

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。

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