PyTorch fournit une préversion optimisée pour les puces Apple Silicon
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Logiciel
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PyTorch est une bibliothèque connue du monde du machine learning. Open source, elle est basée sur Torch, bibliothèque éditée par Meta. Contrairement à cette dernière, PyTorch s’exploite en Python.
L’équipe chargée du développement a présenté hier soir une préversion de la bibliothèque optimisée pour Apple Silicon, plus précisément conçue pour exploiter la partie GPU de ces puces via Metal, avec le concours d’Apple.
Bien qu’il ne s’agisse que d’une préversion, les résultats sont à l’avenant. Sur un M1 Ultra, les performances sont multipliées par 5 à 20 en fonction des tâches.
Tous les développeurs peuvent utiliser cette version, à condition d’avoir au moins macOS 12.3, un Mac M1 (et ses variantes) et la mouture arm64 de Python.
Commentaires (4)
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Abonnez-vousLe 19/05/2022 à 08h17
Merci pour les détails sur le contexte
Le 19/05/2022 à 08h19
Bravo ! Bien joué.
Mais…. Multiplié par 5 à 20 comparé à quoi ?
Le 19/05/2022 à 08h43
Par rapport à la version non optimisée qui n’utilise pas le GPU (c’est vrai que ça manque dans la news)
Le 19/05/2022 à 13h30
Le GPU ou le “Neural Engine” ?
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