M4 Mac上使用MPS后端运行PyTorch的速度远慢于CPU的问题求助

兄弟，我太懂你这种落差感了！本来抱着MPS能提速的期待，结果跑起来反而比CPU慢好几倍，确实让人摸不着头脑。我来给你分析几个可能的原因，以及对应的解决方向：

• 设备迁移没做全：你有没有确认把模型、训练数据都完整迁移到MPS设备上？一定要加上model.to('mps')，同时把输入X和标签Y也用.to('mps')移过去。如果数据还留在CPU，每次前向传播都要在CPU和MPS之间来回拷贝数据，这额外开销直接把MPS的优势抵消了！

• 小批次拖了后腿：MPS这类GPU后端的优势是处理大张量、大批次数据，当batch size太小时，设备初始化、数据传输的开销会远超过计算本身的收益。你可以试试把batch size调大，比如从32改成128甚至256，看看速度会不会有明显提升。

• PyTorch版本不够新：早期版本的PyTorch对M4芯片的优化可能不够完善，建议你升级到最新的稳定版PyTorch，比如执行pip install --upgrade torch torchvision，新版本通常会修复很多芯片适配的问题。

• 存在CPU fallback操作：虽然PyTorch的MPS支持大部分常用操作，但少数冷门操作可能还没适配，这时候会自动切回CPU执行，导致整体速度变慢。你可以运行代码时留意控制台的警告信息，如果看到类似“操作不支持MPS，将回退到CPU”的提示，那就要检查是不是用了这类未适配的操作。

附上你提供的代码片段：

def fit(X, Y, epochs, model, optimizer):    
    for epoch in range(epochs):        
        y_pred = model.forward(X)                
        loss = F.binary_cross_entropy(y_pred, Y)                
        optimizer.

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Harith Laxman