在PyTorch的MPS后端中使用Matmul()比Apple的MLX更快
众所周知，深度学习模型的训练和推理速度对于机器学习项目的成功至关重要。最近的一项研究表明，在PyTorch的Metal Performance Shaders（MPS）后端中使用Matmul()函数进行矩阵乘法运算比Apple的MLX更快。
研究人员Kevin Martin Jose在他的博客上分享了这一重要发现。他发现，在使用PyTorch的MPS后端时，Matmul()函数在进行矩阵乘法运算时具有更高的性能表现，相比之下，使用Apple的MLX时速度较慢。
这一发现对于开发者和研究人员来说具有重要意义。通过选择性能更优的工具，他们可以提高模型训练和推理的效率，从而节省时间和资源。
Kevin Martin Jose的研究结果引起了广泛关注，有望推动深度学习领域的进一步发展。通过持续探索和比较不同工具的性能，我们可以不断优化和改进机器学习模型，为未来的技术创新铺平道路。
在未来的研究中，我们相信会有更多关于PyTorch的MPS后端和Apple的MLX性能比较的有趣发现。期待着更多领先技术的涌现，为我们带来更快、更有效的机器学习体验。
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