GPUを動かすtensorflow-metalを使うためmacOS Montereyにアップグレードして、学習時間を測定しました。
期待に反してかなり時間が掛かってしまいました。コードの内容によって変わってくるのだと思います。
結局、最速はBig Surでした。何のためにアップグレードしたのか馬鹿らしくなりましたが、新機能を試したいのでこのままにします。
[Python] AI 32 M1 Macでの環境構築 MontereyのMiniforge仮想環境
日: 2021年10月28日
[Python] AI 31 M1 Macでの環境構築 Miniforge
[macOS Big Sur 11.6 (M1 Mac)]
色々検討を重ねた末、M1 Mac miniを購入しました。ネット情報だけではプログラミング開発環境構築の可否が分からなかったので、とりあえず最小限の投資で確認することにしました。
開発環境はAI関連はMiniforge、それ以外はpyenv-virtualenvに分けました。各々でpipの管理ができ、共存は可能のようです。
学習時間はIntel Mac miniの47秒に対し、M1 Mac miniは23秒で半分になりました。ただOpen CLのベンチマーク比較ではおよそ4倍の性能アップなので少し物足りません。次回以降でtensorflow-metalを入れて検証する予定です。
pyenv内にMiniforgeをインストールできますが、仮想環境を入れ子にするとcondaコマンドが使えませんでした。Miniforgeで仮想環境を作らないケースについては未確認です。
またpipからtensorflow-macos 2.6.0と2.5.0のインストールを始められるものの、依存関係云々でエラーになりました。これらはIntel Mac用かもしれません。
# Miniforgeのインストール
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
# yamlファイルのダウンロード(ネット公開されていたものを拝借しました)
wget -P ~/Downloads https://raw.githubusercontent.com/mwidjaja1/DSOnMacARM/main/environment.yml
# 仮想環境 ai_studyの作成
conda env create --file=environment.yml --name ai_study
# tensorflow-macosのインストール
pip install --upgrade --force --no-dependencies https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl
# 仮想環境を有効化する
conda activate ai_study
# 仮想環境を無効にする
conda deactivate
# 仮想環境 ai_studyの削除
conda remove -n ai_study --all