Modelo PyTorch com Aceleração Metal: Desempenho e Correção

Este artigo apresenta um modelo baseado em PyTorch que tenta utilizar o Metal para computação acelerada, fornecendo ao mesmo tempo mecanismos de retorno em PyTorch puro para garantir a correção. O núcleo do modelo envolve cálculos complexos, incluindo multiplicações de matrizes, somas cumulativas e exponenciação. Para melhorar o desempenho, os autores tentam usar o Metal para kernels personalizados, mas retornam a uma implementação PyTorch pura se a extensão Metal não estiver disponível. Esse design garante compatibilidade e confiabilidade em diferentes plataformas de hardware, oferecendo aos desenvolvedores uma solução que equilibra desempenho e correção.