Pytorch?Mac?GPU?訓練與測評實例
正文
Pytorch的官方博客發(fā)了Apple M1 芯片 GPU加速的文章，這是我期待了很久的功能，因此很興奮，立馬進行測試，結論是在MNIST上，速度與P100差不多，相比CPU提速1.7倍。當然這只是一個最簡單的例子，不能反映大部分情況。這里詳細記錄操作的一步步流程，如果你也感興趣，不妨自己上手一試。
加速原理
蘋果有自己的一套GPU實現(xiàn)API Metal，而Pytorch此次的加速就是基于Metal，具體來說，使用蘋果的Metal Performance Shaders（MPS）作為PyTorch的后端，可以實現(xiàn)加速GPU訓練。MPS后端擴展了PyTorch框架，提供了在Mac上設置和運行操作的腳本和功能。MPS通過針對每個Metal GPU系列的獨特特性進行微調(diào)的內(nèi)核來優(yōu)化計算性能。新設備在MPS圖形框架和MPS提供的調(diào)整內(nèi)核上映射機器學習計算圖形和基元。
因此此次新增的的device名字是mps, 使用方式與cuda 類似，例如：
import torch
foo = torch.rand(1, 3, 224, 224).to('mps')
device = torch.device('mps')
foo = foo.to(device)
是不是熟悉的配方，熟悉的味道？可以說是無門檻即可上手。
此外發(fā)現(xiàn)，Pytorch已經(jīng)支持下面這些device了，確實出乎意料:
cpu, cuda, ipu, xpu, mkldnn, opengl, opencl, ideep, hip, ve, ort, mps, xla, lazy, vulkan, meta, hpu
環(huán)境配置
為了使用這個實驗特性，你需要滿足下面三個條件：
- 有一臺配有Apple Silicon 系列芯片（M1, M1 Pro, M1 Pro Max, M1 Ultra)的Mac筆記本
- 安裝了arm64位的Python
- 安裝了最新的nightly 版本的Pytorch
第一個條件需要你自己來設法滿足，這篇文章對它的達到?jīng)]有什么幫助。
假設機器已經(jīng)準備好。我們可以從這里下載arm64版本的miniconda(文件名是Miniconda3 macOS Apple M1 64-bit bash,基于它安裝的Python環(huán)境就是arm64位的。下載和安裝Minicoda的命令如下：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh chmod +x Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh ./Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
按照說明來操作即可，安裝完成后，創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境，通過檢查platform.uname()[4] 是不是為arm64 來檢查Python的架構:
conda config --env --set always_yes true conda create -n try-mps python=3.8 conda activate try-mps python -c "import platform; print(platform.uname()[4])"
如果最后一句命令的輸出為arm64 ,說明Python版本OK，可以繼續(xù)往下走了。
第三步，安裝nightly版本的Pytorch，在開啟的虛擬環(huán)境中進行下面的操作：
python -m pip install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
執(zhí)行完成后通過下面的命令檢查MPS后端是否可用:
python -c "import torch;print(torch.backends.mps.is_built())"
如果輸出為True ，說明MPS后端可用，可以繼續(xù)往下走了。
跑一個MNIST
基于Pytorch官方的example中的MNIST例子，修改了來測試cpu和mps模式，代碼如下:
from __future__ import print_function
import argparse
import time
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = F.relu(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.dropout1(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
output = F.log_softmax(x, dim=1)
return output
def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch):
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % args.log_interval == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
if args.dry_run:
break
def main():
# Training settings
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N',
help='input batch size for training (default: 64)')
parser.add_argument('--test-batch-size', type=int, default=1000, metavar='N',
help='input batch size for testing (default: 1000)')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=4, metavar='N',
help='number of epochs to train (default: 14)')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=1.0, metavar='LR',
help='learning rate (default: 1.0)')
parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.7, metavar='M',
help='Learning rate step gamma (default: 0.7)')
parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,
help='disables CUDA training')
parser.add_argument('--use_gpu', action='store_true', default=False,
help='enable MPS')
parser.add_argument('--dry-run', action='store_true', default=False,
help='quickly check a single pass')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S',
help='random seed (default: 1)')
parser.add_argument('--log-interval', type=int, default=10, metavar='N',
help='how many batches to wait before logging training status')
parser.add_argument('--save-model', action='store_true', default=False,
help='For Saving the current Model')
args = parser.parse_args()
use_gpu = args.use_gpu
torch.manual_seed(args.seed)
device = torch.device("mps" if args.use_gpu else "cpu")
train_kwargs = {'batch_size': args.batch_size}
test_kwargs = {'batch_size': args.test_batch_size}
if use_gpu:
cuda_kwargs = {'num_workers': 1,
'pin_memory': True,
'shuffle': True}
train_kwargs.update(cuda_kwargs)
test_kwargs.update(cuda_kwargs)
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
dataset1 = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
transform=transform)
dataset2 = datasets.MNIST('../data', train=False,
transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset1,**train_kwargs)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs)
model = Net().to(device)
optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=args.lr)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=args.gamma)
for epoch in range(1, args.epochs + 1):
train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)
test(model, device, test_loader)
scheduler.step()
if __name__ == '__main__':
t0 = time.time()
main()
t1 = time.time()
print('time_cost:', t1 - t0)
測試CPU：
python main.py
測試MPS:
python main --use_gpu
在M1機器上測試發(fā)現(xiàn)，訓一個Epoch的MNIST，CPU耗時33.4s，而使用MPS的話耗時19.6s，加速1.7倍，好想沒官方博客中說的那么多，估計是跟模型太小有關。
我又在Nvidia P100 GPU服務器上進行了測試，CPU耗時34.2s，使用CUDA 耗時20.4s，加速比1.67倍，跟M1差不多，整體速度略低于M1。 下面是一個總結表格：
| 機器 | 內(nèi)存 | CPU耗時 | GPU耗時 | 加速比 |
|---|---|---|---|---|
| M1 | 16G | 33.4s | 19.6s | 1.70 |
| P100 | 256G | 34.2s | 20.4s | 1.67 |
跑一下VAE模型
類似地，跑一下這個倉庫里面地VAE模型，發(fā)現(xiàn)CPU模式正常，換成MPS后loss不斷增大，最后到nan，看來還是有bug的 (畢竟是實驗特性)，可以在Pytorch GitHub 倉庫里面提issue，期待更好的Pytorch。
[W ParallelNative.cpp:229] Warning: Cannot set number of intraop threads after parallel work has started or after set_num_threads call when using native parallel backend (function set_num_threads) Train Epoch: 1 [0/60000 (0%)] Loss: 550.842529 Train Epoch: 1 [1280/60000 (2%)] Loss: 330.613251 Train Epoch: 1 [2560/60000 (4%)] Loss: 4705.016602 Train Epoch: 1 [3840/60000 (6%)] Loss: 183532752.000000 ... Train Epoch: 6 [40960/60000 (68%)] Loss: nan Train Epoch: 6 [42240/60000 (70%)] Loss: nan
一個愿景
開頭提到，關注這個特性挺久了，其實我最初的想法，是希望一臺普通計算設備（不帶GPU的筆記本，智能手機）都能訓非?？斓哪Ｐ?。因為GPU卡很昂貴，只有科研機構和大公司才有，普通人購買成本比較高，而云服務商提供的GPU按時收費，價格不菲。另一方面，所有普通筆記本和智能手機都有不錯的CPU，算力不錯，如果能將這部分性能合理地利用起來，就像深度學習前的時代一樣，有一臺筆記本就能用MatLab快速地進行科學實驗，這樣才能將AI推廣到更多人，將AI平民化，也避免了大公司在硬件資源上的壟斷和顯卡巨大的能耗。
今天的Mac GPU訓練至少是在降低深度學習能耗和深度學習模型訓練的"輕量化"上面有了一個大的進步，你可以抱著筆記本在床上訓練改變AI模型了 。但以Mac筆記的價格，很難說在平民化方向上有任何的進展。
以上就是Pytorch Mac GPU 訓練與測評實例的詳細內(nèi)容，更多關于Pytorch Mac GPU訓練測評的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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