Modelo PyTorch con Aceleración Metal: Rendimiento y Corrección

Este artículo presenta un modelo basado en PyTorch que intenta aprovechar Metal para el cálculo acelerado, proporcionando al mismo tiempo soluciones alternativas en PyTorch puro para garantizar la corrección. El núcleo del modelo implica cálculos complejos que incluyen multiplicaciones de matrices, sumas acumulativas y exponenciación. Para mejorar el rendimiento, los autores intentan usar Metal para kernels personalizados, pero vuelven a una implementación pura de PyTorch si la extensión Metal no está disponible. Este diseño asegura la compatibilidad y la fiabilidad en diferentes plataformas de hardware, ofreciendo a los desarrolladores una solución que equilibra el rendimiento y la corrección.