ジュリアでのメタルプログラミングについての翻訳結果です

ジュリアにおけるメタルプログラミングについての翻訳結果

macOSのGPUのパワーをMetal.jlフレームワークで活用する。

イントロダクション

昨年、AppleハードウェアのためのGPUバックエンドであるMetal.jlフレームワークが紹介されました。これは、macOS Mシリーズチップの全ポテンシャルを活かしたいJuliaプラクティショナーにとって、興奮するニュースです。特に、データサイエンティストやMLエンジニアは、GPUの並列処理能力を活用することで、トレーニングや推論の時間を短縮することができます。Metal.jlのJuliaエコシステムへの統合は、科学計算と機械学習のAppleプラットフォームでの絶えず進化する景色に、言語の機能を合わせる重要なプッシュを示しています。

2020年、AppleはMacラインアップをIntelベースのプロセッサからApple Siliconに移行し始めました。これはAppleにとって歴史的かつ印象的な成果ですが、批判や問題もあります。32コアのMac Studio M1チップを手に入れた以来、GPUを十分に活用して新しいアプリケーションをいじってみたいと思っています。正直言って、すべてが楽しくなかったと言わざるを得ません。ARMアーキテクチャの互換性の問題からサポートされていない機械学習ライブラリまで、動作環境を整えるのは時折難しいと感じました。これは、どんな大きな変革や運用方法の変更でも予想されることです。私は希望を持ち、安定性と機能の面で大きな改善を見てきました。

この記事では、Metal.jlフレームワークの機能を理解するためにプレビューし、Juliaでの機械学習のためのライブラリであるFluxを使用して実践的な例を示します。

以下はカバーされるトピックの概要です。

I. プロジェクトのセットアップ i. Julia環境のセットアップ ii. 依存関係の概要

II. Metal APIの活用 i. カーネル関数 ii. ベンチマーキング iii. プロファイリング

III. FluxとMetal Backendの使用 i. データセットの概要 ii. シンプルなニューラルネットワーク iii. モデル評価

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