【新智元导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！

在深度学习工程实践中，当训练大型模型或处理大规模数据集时，上述错误信息对许多开发者而言已不陌生。这是众所周知的CUDA out of memory错误——当GPU尝试为张量分配空间而内存不足时发生。这种情况尤为令人沮丧，特别是在已投入大量时间优化模型和代码后 ...

【导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 PyTorch官网宣布，在与Metal工程团队合作后，很高兴地宣布支持Mac上的 ...

【新智元导读】用英伟达的GPU，但可以不用CUDA？PyTorch官宣，借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。 试问，有多少机器学习小白曾被深度学习框架和CUDA的兼容问题所困扰？ 又有多少开发者曾因为频频闪烁的警报「 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 随着NVIDIA不断推出基于新架构的GPU产品，机器学习框架需要相应地更新以支持这些硬件。本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，并详细分析了问题根源及其解决方案，以期为遇到类似情况的 ...

想要了解自己的 PyTorch 项目在哪些地方分配 GPU 内存以及为什么用完吗？不妨试试这个可视化工具。 近日，PyTorch 核心开发者和 FAIR 研究者 Zachary DeVito 创建了一个新工具（添加实验性 API），通过生成和可视化内存快照（memory snapshot）来可视化 GPU 内存的分配状态。

更多精彩内容 请点击上方蓝字关注我们吧！ 今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。 随着用户 ...

快科技10月31日消息，摩尔线程宣布，针对PyTorch深度学习框架的MUSA插件“Torch-MUSA”，迎来重大更新新版本v1.3.0，全面兼容PyTorch 2.2.0。 新版进一步提升了PyTorch在摩尔线程GPU MUSA架构上的模型性能与覆盖度，能更友好地支持模型迁移到摩尔线程GPU。 PyTorch是全球 ...

此功能由Pytorch与Apple的Metal工程团队合作推出。 它使用Apple的Metal Performance Shaders(MPS) 作为PyTorch的后端来启用GPU加速训练。 为了优化计算性能，MPS还针对Metal GPU系列的独特特性对每个内核进行了微调。 Metal是一个类似OpenGL的框架，只不过OpenGL适用于各平台的移动 ...

雷锋网按：本文作者天清，原文载于其知乎专栏世界那么大我想写代码，雷锋网获其授权发布。 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用with gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 随着深度学习技术快速的发展，深度学习任务的数据和计算规模 ...

7项指标排名第一。 JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。