Un nuevo proyecto para mejorar la velocidad de procesamiento de redes neuronales en Silicio de manzana es potencialmente capaz de acelerar el entrenamiento en grandes conjuntos de datos hasta diez veces.
Uno de los problemas de crear un proyecto de aprendizaje automático es entrenar el modelo en grandes conjuntos de datos. Esto depende de una gran cantidad de potencia informática para analizar los datos, pero las mejoras aquí pueden ayudar a acelerar el entrenamiento y potencialmente mejorar los modelos.
A nuevo proyecto Del estudiante de doctorado Tristan Bilot, Francesco Farina y el equipo de MLX, mlx-graphs es una biblioteca destinada a ayudar a Graph Neural Networks (GNN) a ejecutarse de manera más eficiente en Apple Silicon. Los GNN se utilizan para hacer predicciones de nodos, bordes y para realizar tareas basadas en gráficos, con especial utilidad en visión por computadora.
Basado en MLX, el proyecto mlx-graphs se lanzó como una biblioteca Graph Neural Network específicamente para Apple Silicon. Para los investigadores en este campo, el proyecto pretende proporcionar un aumento considerable del rendimiento.
Bilot afirma que los puntos de referencia iniciales para la biblioteca pueden ejecutarse hasta diez veces la velocidad de marcos como PyTorch Geométrico y DGL cuando se entrena en grandes conjuntos de datos de gráficos. Lo hace mediante el uso de núcleos dedicados diseñados para paralelizar los cálculos GNN que se ejecutan directamente en la GPU del chip de la serie M.
El trabajo de Apple en Mlx-graphs aún está en sus inicios
El proyecto se encuentra todavía en sus inicios y sólo lleva unas semanas trabajando en él. Bilot admite que «todavía hay mucho espacio para contribuciones importantes». Esto podría ser un indicio de que se podrían encontrar más ganancias de velocidad con un mayor desarrollo.
La biblioteca mlx-graphs está disponible en GitHub para descargar e instalar. Bilot ha ofrecido una invitación para que otros exploren y prueben la biblioteca, proporcionen comentarios y envíen implementaciones mediante solicitudes de extracción.
El proyecto es parte de una ola de interés en el aprendizaje automático y la IA generativa, un campo que puede transformar enormemente la creación de contenido y la entrega de información a los usuarios.
CEO de Apple Tim Cook También ha hablado sobre el enorme esfuerzo realizado en las funciones de inteligencia artificial que Apple implementará para los usuarios. más tarde en 2024.