Mac M1 安装 Pytorch、GPU加速环境

目录

背景        

环境

 安装Pytorch

前置条件

通过pip进行安装

验证是否安装成功

GPU加速环境

问题录

问题：GPU没法使用

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背景        

        最近学习AI大模型，由于电脑是MAC M1的环境，在学习过程中Pytorch环境必不可少，特此在此环境中整理下安装Pytorch过程。

        注意：

        Mac M1芯片为了追求高性能和节能，在底层设计上使用的是一种叫做arm架构的精简指令集，不同于Intel等常用CPU芯片采用的x86架构完整指令集。PyTorch的GPU训练加速适配Mac M1时使用苹果Metal Performance Shaders（MPS）作为后端来实现的。

        

环境

官方要求说明：

Start Locally | PyTorch

环境	版本	说明
macOS Version	macOS 10.15 (Catalina) or above.	注意：如果要使用GPU，则系统需要升级到macOS13.0以上
Python	Python 3.9 - 3.12	通过Anaconda、Homebrew进行包管理
package 管理	PyTorch	安装PyTorch包，可以通过 pip 和Anaconda进行管理； 注意：如果要用GPU建议Python环境通过Anaconda进行管理，方便版本适配。

系统：MAC M1  版本：mosOS Monterey 12.7.6

软件：Python3.11.11、Pytorch2.3.1（探索出来可适配GPU使用）

 安装Pytorch

前置条件

成功在MAC 中已经安装了Python，具体安装和使用方法参考如下文档，此处不再累赘说明了

        Mac M1 安装 Pytorch

通过pip进行安装

在官网页面选择环境

根据官网生成的命令执行如下：

pip3 install torch torchvision torchaudio

执行结果如下：

验证是否安装成功

执行如下代码：

import torch
from torch import nn

# 打印PyTorch版本
# 检查PyTorch版本
print(torch.__version__)
# 创建一个随机张量
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

执行结果表示成功：

上图说明安装的Pytorch版本为2.5.1。

GPU加速环境

        要在 Mac M1的GPU 上运行 PyTorch 代码，使用命令 torch.device("mps")来指定。这类似于 Nvidia GPU 上的torch.device("cuda")命令。

测试代码如下：

import torch
from torch import nn

# 打印PyTorch版本
# 检查PyTorch版本
print(torch.__version__)
print(torch.backends.mps.is_available())
print(torch.backends.mps.is_built())
# 创建一个随机张量
device = torch.device('mps')# 指定使用MPS设备
#num_devices = torch.mps.device_count()
#print("Number of MPS devices:",num_devices)
N = 100000000
cpu_a = torch.rand([1, N])
cpu_b = torch.rand([N, 1])
print(N,cpu_a.device,cpu_b.device)

gpu_a = torch.rand([1, N],device=device)
gpu_b = torch.rand([N, 1],device='mps')
print(N,gpu_a.device,gpu_b.device)


def cpu_run():
    c = torch.mm(cpu_a, cpu_b)
    return c

def gpu_run():
    c = torch.mm(gpu_a, gpu_b)
    return c

import timeit

cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=2)# 计时CPU版本
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=2)# 计时GPU版本
print("run time1:", cpu_time,gpu_time)

cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=2)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=2)
print("run time2:", cpu_time,gpu_time)

执行结果：

问题录

问题：GPU没法使用

执行上述测试代码

        此时发现安装的Pytorch 2.5.1+Python3.11.11 没法使用MAC M1d的GPU，找了很多资料没法确定兼容性最终选择用Anaconda进行Python环境安装，通过Anaconda安装Python3.11.11后，然后选择安装Pytorch后，发现安装的是Pytorch2.3.1版本，即Pytorch 2.3.1+Python3.11.11，调整后执行结果如下：

上图提示需要macOS 13.0以上才能使用MPS，所以系统还得需要升级到macOS13.0以上。

        macOS 升级到13.7.2 后，执行代码如下：

        由于升级系统耗费时间，后续有时间升级后再更新补充完整 ，大家如果有跟新了的也可以尝试后在评论区留言问题情况，谢谢！