强化学习mac GPU加速

强化学习中的GPU加速在不同阶段有不同的效果。在训练阶段，引用\[2\]中提到，使用Mac M1的GPU进行训练时，发现tensorflow的metal plugin存在内存泄漏问题，因此作者选择了使用纯CPU进行训练。这意味着在训练阶段，使用GPU加速可能并不是最佳选择。

而在selfplay阶段，引用\[1\]中提到，单次inference的加速比并不大，甚至使用Mac M1的GPU或NPU都比CPU慢。作者尝试过将多个并行的棋局inference合并到一个batch给GPU推理，但效果并不理想。最后，作者发现使用量化+CPU的方式反而是最快的方式。

总的来说，在强化学习中，GPU加速的效果可能因阶段而异。在训练阶段，可能需要考虑内存泄漏等问题，而在selfplay阶段，单次inference的加速效果可能有限。此外，还可以通过模型优化加速来提升网络的计算效率，如引用\[3\]中提到的Op-level的快速算法和Layer-level的快速算法，以及优化工具与库。

因此，对于强化学习中的Mac GPU加速，需要综合考虑具体情况和实验结果，选择适合的加速方式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [大爷，快来玩呀！带禁手规则的五子棋实践强化学习理论](https://blog.csdn.net/wangjia184/article/details/127820503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [深度学习的模型压缩与加速（万字长文带你入门）](https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/127588261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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