CUDA가 아닌 MPS로 MNIST학습

저는 M1 Air를 사용하고 있습니다.

 

하지만 M1 Air는 apple사의 칩이라서 NVIDIA의 CUDA를 사용하지 못합니다.

 

하지만 pytorch 1.12부터는 CUDA대신 MPS를 활용해서 M1의 GPU를 사용할 수 있습니다.

 

1. pytorch를 다운로드 받습니다.

아래의 링크에서 자기 PC와 맞는 사양을 선택합니다.

https://pytorch.kr/get-started/locally/

파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group)

 

저는 M1이고 pip를 사용하므로 아래와 같습니다.

Preview를 통한 1.11.0이상의 pytorch를 체험할 수 있습니다 !

자신에게 맞는 사양을 선택하면 

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

" 이 명령을 실행하세요 :  " 에 적힌 command가 뜨고 그것을 복사 붙여넣기를 하면 pytorch가 다운로드가 되고, 버젼을 확인하면

1.13.0 버젼을 확인할 수 있습니다.

 

위와같은 코드를 통해 MNIST를 MPS로 구현을 했습니다.

https://github.com/dlwnsgud8406/mytorch/blob/master/testMPS.ipynb

GitHub - dlwnsgud8406/mytorch: train pytorch at vacation

 

왼쪽이 MPS로학습을 시킨것이고, 오른쪽이 기존 cpu로 학습을 했을때의 모습입니다.

좌 : MPS, 우 : CPU

 

MPS를 는 대략 1000step당 42초가 걸리고 CPU는 대략 1분을 넘어가는것을 확인할 수 있습니다.

 

같은시간을 학습해야한다면 당연히 MPS로 하는게 정확성이 더 높게 나오는것을 알 수 있습니다.

 

하지만 노트북의 M1 air chip이다 보니 칩 갯수가 적어 RTX나 GTX만큼의 성능을 기대하긴 어렵지만, 노트북 스펙치고는 나쁘지 않은것 같습니다.

 

이 MPS의 후기를 마치겠습니다.