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在 Mac OS 上搭配外置 eGPU (NVIDIA Titan XP) 安装和使用 PyTorch

关于在 Mac/MBP 上使用外置 GPU(eGPU)的文章很少,我们这篇文章基于一下环境讲解一下如何在 MacBook Pro 上使用 eGPU 安装和使用 PyTorch。

  • MacBook Pro Retina mid-2015
  • NVIDIA Titan XP
  • Razer Core v2 enclosure (GPU 外置机箱)
  • Thunderbolt 3 到 Thunderbolt 2 的转换器(如果需要的话)

注意,macOS 的系统版本必须是 macOS High Sierra,截至此文发稿时,macOS Mojave 是不可以的。

安装脚本 macOS-eGPU.sh

感谢 eGPU 社区的贡献,我们才有了这个一键安装脚本,脚本地址:https://github.com/learex/macOS-eGPU.

  1. 在系统恢复模式里禁用 SIP: csrutil disable
  2. 下载并运行这个脚本: bash <(curl -shttps://raw.githubusercontent.com/learex/macOS-eGPU/master/macOS-eGPU.sh)
  3. 按照提示安装。

注意,此过程中 eGPU 不支持热插拔,否则会引起内核致命错误。

安装完成后重启,就可以在系统信息里看到我们的外置 GPU 了:

安装 CUDA

安装 CUDA 9.2 (下载地址)。 我们还需要 Xcode 9.2 和 Apple LVVM 9.0.0 来在后续过程中编译代码。

按照这个教程中的步骤或以下步骤 :

  1. 安装 Xcode 9.2
  2. sudo xcode-select -s /Applications//Contents/Developer
  3. xcode-select --install
  4. 确保 Apple LVVM 9.0.0 安装正确: /usr/bin/cc --version
  5. 把可执行文件添加到系统环境变量 (vim ~/.bash_profile) export PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-9.2/bin:$PATH

在系统设置里,确保 CUDA 驱动的版本号是 396.xx :

安装 cuDNN

下载 cuDNN,版本号 7.2.1.38,CUDA 9.2(下载地址),然后按照下列步骤:

  1. 解压 tar -xzvf cudnn-9.2-osx-x64-v7.tgz
  2. 执行下列命令:

安装 Conda

安装 miniconda3:https://conda.io/miniconda.html

设置 Conda

这里我们创建一个名叫 ptc 的虚拟环境来编译 PyTorch。

从源码编译安装 PyTorch=

按照下列步骤进行:

测试是否安装成功:

编译安装 torchvision

如果仅仅使用 conda install torchvision -c pytorch 会造成我们之前编译好的 PyTorch 被覆盖,所以要从源码编译安装 torchvision:

性能测试

在 NVIDIA Titan XP 上的性能:

不使用 CUDA 的性能:

创建并使用 CUDA IPython Notebook

大功告成,现在可以在 Mac 系统上尽情使用 eGPU 了!

本文由 PyTorch 中文网 整理自 Medium

PyTorch入门实战教程
0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
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