PyTorch-Modell mit Metal-Beschleunigung: Leistung und Korrektheit

Dieser Artikel präsentiert ein PyTorch-basiertes Modell, das versucht, Metal für beschleunigte Berechnungen zu nutzen, wobei gleichzeitig reine PyTorch-Fallbacks bereitgestellt werden, um die Korrektheit zu gewährleisten. Der Kern des Modells umfasst komplexe Berechnungen, darunter Matrixmultiplikationen, kumulative Summen und Exponentiation. Um die Leistung zu verbessern, versuchen die Autoren, Metal für benutzerdefinierte Kernels zu verwenden, fallen aber auf eine reine PyTorch-Implementierung zurück, wenn die Metal-Erweiterung nicht verfügbar ist. Dieses Design gewährleistet Kompatibilität und Zuverlässigkeit auf verschiedenen Hardware-Plattformen und bietet Entwicklern eine Lösung, die Leistung und Korrektheit in Einklang bringt.