大幅加速Mac模型训练能力,TensorFlow发布最新2.4版本

为使开发人员、工程师和各式研究人员也能在搭载M1芯片的新款Mac能顺利运行TensorFlow,同时强化TensorFlow的性能,TensorFlow推出为Mac用户优化的TensorFlow 2.4,同时结合中苹果推出的ML Compute框架,进一步提升TensorFlow在苹果Mac上的机器学习、神经网络等训练性能。

对于开发者、工程师、研究人员来说,Mac一直是非常受欢迎的平台,常有人通过Mac进行神经网络、机器学习等训练,但如何提升训练速度,一直是个挑战。而随着苹果推出Arm架构的M1芯片,为了加速训练性能和降低部署门槛,TensorFlow也随即推出优化过的版本TensorFlow 2.4,让M1版Mac和英特尔版Mac都能使用。

另外,苹果也推出ML Compute框架,强化TensorFlow模型的训练。以往在Mac上,TensorFlow仅支持CPU,也就是仅使用CPU进行训练,但优化过后的TensorFlow 2.4可运用苹果的ML Compute,让GPU也能支持模型训练。

在M1上使用ML Compute的训练结果。

换言之,借由TensorFlow 2.4和ML Compute,不论是新的M1版Mac还是旧的英特尔版Mac,其CPU和GPU都能用于模型训练,大幅加快训练速度。而TensorFlow官方也表示,用户不需要对现有的TensorFlow文件做任何更改,就可以使用ML Compute作为TensorFlow和TensorFlow插件(TensorFlow Addons)的后端(Backend)。

(图片来源:TensorFlow)

发表评论