Apple Matrix

Apple Matrix

“Apple AMX”（也称为“Apple Matrix”）是苹果公司定制芯片中的一种特殊计算单元，用于加速矩阵运算。这种协处理器出现在苹果的M1、M1 Pro、M1 Max和M1 Ultra芯片中。AMX协处理器的设计目的是为了加速机器学习和人工智能任务中的矩阵操作。

Apple AMX 的主要特性和功能

  1. 矩阵乘法加速：AMX协处理器加速矩阵乘法运算，这在各种计算任务中尤其是神经网络中非常重要。
  2. 张量操作：它提高了张量操作的性能，这对于深度学习模型至关重要。
  3. 高效性：通过将矩阵计算任务分担给AMX，主CPU和GPU可以处理其他任务，从而整体提高效率和性能。
  4. 与苹果生态系统的集成：AMX与苹果的软件和硬件生态系统紧密集成，为macOS、iOS和各种苹果应用程序优化性能。

使用场景

  • 机器学习：Apple AMX广泛应用于机器学习任务中，显著提升神经网络训练和推理的速度。
  • 图形和图像处理：AMX还可以协助完成需要大量数学计算的复杂图像和图形处理任务。
  • 通用计算任务：任何受益于快速矩阵运算的应用程序都可以利用AMX来提高性能。

这种专用计算单元的引入，使得苹果的芯片在处理需要大量计算资源的任务时具有显著优势。

Usage

numpy

Install numpy with such way to get about a 15 percent boost

conda install -c conda-forge numpy "libblas=*=*accelerate"