M1 맥에서 import torch 하기

M1에서는 특정 명령어로 PyTorch를 설치

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

!pip3 install numpy matplotlib

import torch

import numpy as np

 

1. M1 칩의 아키텍처 특성:

• ARM 기반: M1 칩은 x86 기반의 Intel 칩과는 다른 ARM 아키텍처를 사용
• GPU 호환성: M1 칩에 내장된 GPU는 NVIDIA의 CUDA를 직접 지원하지 않는다. 따라서 일반적인 GPU 가속을 위한 PyTorch 바이너리를 사용할 수 없다.

2. PyTorch 설치 파일의 종류:

• CPU 버전: --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu 옵션을 통해 CPU 전용으로 컴파일된 PyTorch 바이너리를 설치하거나
• GPU 버전: CUDA를 지원하는 GPU를 가진 시스템에서 GPU 가속을 위해 설치

따라서 M1 맥에서는 CPU 버전의 PyTorch를 설치하면,

• 호환성: CPU 버전은 M1 칩의 ARM 아키텍처와 호환되므로 문제 없이 설치 및 실행할 수 있다.
• 기본적인 기능: 대부분의 PyTorch 기능은 CPU에서도 사용할 수 있다.
• GPU 가속: 만약 GPU 가속이 필요한 경우, Google Colab, AWS 등 클라우드 환경에서 GPU를 사용하거나, 별도의 외장 GPU를 연결하여 사용해야 한다.

정리하면, M1 맥에서 PyTorch를 설치할 때는 ARM 아키텍처에 최적화된 CPU 버전을 설치해야 한다.

• MPS (Metal Performance Shader): M1 맥에서는 Apple의 MPS를 이용하여 GPU 가속을 할 수 있다. 하지만 PyTorch에서 MPS를 사용하려면 별도의 설정이 필요할 수 있다.
• 최신 버전 확인: PyTorch는 지속적으로 업데이트되므로, 설치하기 전에 공식 웹사이트에서 최신 설치 명령어를 확인하는 것이 좋다.
• 가상 환경: 여러 프로젝트에서 다른 버전의 PyTorch를 사용해야 할 경우, conda나 venv를 사용하여 가상 환경을 생성하여 관리하는 것이 좋다.