macos M2 cuda

在 macOS M2 上，使用 CUDA 来加速计算可以提高 TensorFlow 的性能。引用中的数据显示，在使用 CUDA 的情况下，使用 AMD 3700X 和 1080Ti 的设备在运行 resnet50 分类任务时，对于 1024 张图片和 1 个 batch，所需时间为 2.78 秒。相比之下，如果使用了 MPS（Metal Performance Shaders），所需时间为 8.64 秒。这表明 CUDA 能够更有效地利用 GPU 的计算能力，加速 TensorFlow 的运算速度。所以，在 macOS M2 上，使用 CUDA 是安装 TensorFlow 并获得更好性能的合适方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [mac m1,m2 安装 提供GPU支持的pytorch和tensorflow](https://blog.csdn.net/DaydreamHippo/article/details/128094886)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Mac Apple Silicon M1/M2 homebrew miniforge conda pytorch yolov5深度学习环境搭建并简单测试MPS GPU加速](https://blog.csdn.net/catscanner/article/details/129246902)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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