测试环境与配置
基于Apple Silicon平台进行ResNet50模型推理性能测试，对比MPS（Metal Performance Shaders）加速与纯CPU计算的性能差异。
关键性能指标对比
| 测试指标 | MPS加速 | CPU计算 | 性能提升 |
|---|---|---|---|
| 每批次处理时间 | 196.024 ms | 2711.784 ms | 13.8倍 |
| 首次批处理延迟 | 366.094 ms | 246.150 ms | +48.7% |
| 内存占用峰值 | 55.20 GB | 156.33 GB | -64.7% |
详细分析
MPS加速优势
- 持续推理速度提升显著，适合批量图像处理任务
- 显存管理优化减少内存占用65%
- 支持FP32精度计算与自动GPU资源调度
首次延迟分析
- Metal上下文初始化需要额外时间
- 建议增加预热推理步骤消除首次延迟
- 后续批次可保持稳定高性能
优化建议
混合精度训练
使用FP16精度可进一步降低内存占用，预计可减少40%显存消耗
批次大小优化
建议尝试64-128的批次大小，平衡内存占用与吞吐效率
注意事项
- 需使用PyTorch 2.0+版本获得完整MPS支持
- 避免在初始化阶段进行性能评估
- 监控GPU温度防止过热降频