[인공지능 셋업] M1 및 M2와 같은 Apple Silicon에서 PyTorch MPS 가속

M1 Mac용 PyTorch 설치 가이드를 작성해본다.

M1 및 M2와 같은 Apple Silicon에서 PyTorch를 MPS 가속(Metal Performance Shaders)을 사용하고자 하였다.

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Apple Silicon(M1, M2) Mac에서 PyTorch 설치 및 설정하기

2022년 7월 이후 PyTorch는 Apple Silicon(M1, M2) Mac에서 Metal Performance Shaders(MPS)를 통한 GPU 가속을 지원한다. 이를 통해 딥러닝 모델을 Apple GPU에서 더욱 빠르게 학습할 수 있다. 아래는 MPS 지원을 위한 PyTorch 설치 과정이다.

사전 준비

• macOS 버전이 Monterey 12.3 이상이어야 MPS 가속을 사용할 수 있다.

설치 명령어

# 잘못 설치했을 경우

 

!pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext --y

 

#설치

!pip install torchdata==0.7.0

!pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 torchtext==0.16.0

 

이제 PyTorch에서 MPS를 사용해 학습을 가속화할 수 있다.

 

아래 코드로 MPS 지원 여부를 확인한다.

 

import torch

 

# MPS 장치가 사용 가능한지 확인

print(f"MPS 장치를 지원하는가? {torch.backends.mps.is_built()}")

print(f"MPS 장치가 사용 가능한가? {torch.backends.mps.is_available()}")

 

위에서 True가 나온다면,

 

# MPS 장치 설정 device = torch.device("mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu")

x = torch.rand(5, 5).to(device) print(x)

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이제 MPS 가속을 통해 M1/M2 Mac에서 딥러닝 모델을 학습시켜보도록 하자!