Metal学习(1)

在iOS 8里,苹果发布了一个新的接口叫做Metal,它是一个支持GPU加速3D绘图的API。Metal和OpenGL ES相似,它也是一个底层API,负责和3D绘图硬件交互。它们之间的不同在于,Metal不是跨平台的。与之相反的,它设计的在苹果硬件上运行得极其高效,与OpenGL ES相比,它提供了更快的速度和更低的开销。

使用Metal你要做的第一件事就是获取一个MTLDevice的引用。你可以把一个MTLDevice想象成是你和CPU的直接连接。你将通过使用MTLDevice创建所有其他你需要的Metal对象(像是command queues,buffers,textures)。

下面的例子,查看设备的GPU信息

1. 用xcode创建cocoa应用,在storyboard拖一个label到View Controller,放在中间,调整大小使其可以显示多行


2. 在 View Controller.swift 输入下列代码:

import Cocoa

class ViewController: NSViewController {
// 为Label控件创建IBOutlet
    @IBOutlet weak var label: NSTextField!
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()

        /* The MTLCopyAllDevices() 只用在 macOS,
            iOS/tvOS 要用 MTLCreateSystemDefaultDevice()查看GPU的信息
         https://developer.apple.com/reference/metal/mtldevice
 */
        let devices = MTLCopyAllDevices()
        guard let _ = devices.first else {
            fatalError("Your GPU does not support Metal!")
        }
        label.stringValue = "Your system has the following GPU(s):\n"
        for device in devices {
            label.stringValue += "\(device.name!)\n"
        }
    }
}
结果如下:







Metal是苹果公司为iOS, macOS, watchOS, and tvOS平台开发的一套高性能图形处理框架,它特别适合于使用在基于ARM架构的设备上,如iPhone和Mac电脑。Metal主要用于渲染图形、游戏开发以及机器学习(ML)和人工智能(AI)工作负载,特别是在苹果设备的GPU上。 在深度学习(Deep Learning)中,Metal的优势在于其低级别API,这使得开发者能够直接控制硬件资源,从而获得更高的性能。以下是使用Metal进行深度学习的关键点: 1. **计算管线(Compute Pipeline)**: Metal允许你创建和管理图形和计算管线,这对于执行深度学习中的矩阵运算(如卷积、池化和激活函数)非常有用。 2. **内存管理**: Metal提供了对内存的直接控制,这对于大张量的高效存储和操作是必要的。 3. **高性能数据加载**: Metal支持高效的内存映射,可以优化数据在CPU和GPU之间的传输。 4. **异步执行**: Metal支持异步计算,这意味着你可以同时执行多个操作,提高任务并行性。 5. **Metal Performance Shaders (MPS)**: MPS是一个专门为机器学习设计的库,提供了易用的接口来编写和执行神经网络模型。 6. **苹果的Accelerate框架**:虽然不是Metal的一部分,但Accelerate库提供了很多用于数学运算的加速功能,可与Metal结合使用。 相关问题: 1. Metal与OpenGL或CUDA相比,有哪些性能优势? 2. MPS库如何简化深度学习模型的部署? 3. Metal在深度学习中的哪些具体应用案例很常见? 4. 如何在Metal中设置和使用纹理(Texture)进行深度学习计算?
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