苹果M1/M2/M3 Mac电脑上实现GPU加速的容器技术

GPU 加速的容器 用于 Macs (支持 Adobe Firefly)

2024年7月14日更新：llama.cpp 现在实现了非常快速的 CPU 加速的 Q4_0_4_4 量化推理过程（比 Q4_0 在 ARM 上快最多 2.5 倍），本文提到的 Mac 上复杂的 Vulkan 透传基本上已经不再有用了。抱歉！

对我来说，苹果硅Mac电脑运行MacOS时始终有一个主要缺点——它们的GPU在容器或虚拟机（VM）中不可用。
容器或VM提供了一个干净、隔离且安全的软件安装环境，不会影响主机机器——然而直到现在，在M1/M2等MacOS容器或VM中的所有软件运行都比较慢，仅使用CPU。
但是基于Sergio López（https://sinrega.org/2024-03-06-enabling-containers-gpu-macos/）提出的精彩想法，我终于在容器中实现了部分GPU加速。
本文是关于如何实现这一目标的手动教程。虚拟化的GPU加速虽然不如原生GPU那么快，但比纯CPU要快得多。

对此“虚拟”GPU加速在MacOS上的（简化）技术解释： 容器或虚拟机都依赖于相同的基概念——所谓的主机计算机的虚拟化（容器实际上只是运行在宿主机上的更轻量级的Linux虚拟机，它们共享宿主机的资源）。所有虚拟化产品，如Parallels、Docker、Podman等，在配备Apple硅的MacOS上的Mac必须使用MacOS中内置的Hypervisor.framework。这是MacOS虚拟化的基础层，用于创建虚拟CPU/内存，以及一些通信能力，但其目前尚不支持虚拟GPU。然而，在hypervisor之上还有一个额外的虚拟化软件层，通常称为虚拟机监视器（VMM）。这个VMM实现虚拟计算机的基础硬件功能，包括I/O和图形等。许多虚拟化产品利用了Apple的Virtualization.framework，不过，其他解决方案也可以替代这个框架。聪明的新VMM解决方案（如Podman使用的Qemu）这并非直接提供可编程的虚拟GPU，而是通过容器/虚拟机内部的加速Vulkan GPU-API来实现。然后将容器内应用程序的Vulkan API调用路由到主机的GPU上执行。这虽然比直接GPU访问慢，但仍然比在CPU上运行要快得多，至少在我的M2 Max上已经得到了验证。Vulkan API也是一种高效的跨平台图形和计算API，它支持GPU的高效跨平台访问，被许多应用程序（如llama.cpp等）所采用。

如何（为容器）使用基于Podman的容器？
(参考了https://sinrega.org/2024-03-06-enabling-containers-gpu-macos/)

1. 通过github的.pkg文件安装Podman 4.9.x（我没有成功使用5.x版本或brew install命令进行安装）
2. 配置podman使用applehv，在~/.config/containers/containers.conf中添加：

   [machine]  
   provider = "applehv"

3. 通过homebrew安装libkrun-efi和libkrun：

   brew tap slp/krunkit  
   brew install krunkit  

   与Sergio的说明不同，我并没有在Podman中安装libkrun，但这是否必要还需要进一步确认。

4. 通过podman machine init ...创建podman虚拟机（对于我的M2 Max，有8个p核心和大量内存，我使用了podman machine init --cpus 8 --memory 16384）。虚拟机的内存取决于你计划如何使用容器。
5. 通过podman machine start启动podman虚拟机（使用Podman 5.x时，此步骤总是会因为libkrun而产生错误，因此使用最新的4.9版本）
6. 检查虚拟Vulkan是否已启动——通过podman machine ssh，进入虚拟机后运行ls /dev/dri，应显示一个设备而非空白。最后通过exit退出ssh连接。
7. 为了测试llama.cpp的性能，将一个.gguf模型下载到主机的下载目录中，并在Sergio的虚拟机上运行测试。

最新的性能结果:

我在 Sergio 的容器（pod）中测试了 llama.cpp 程序，并使用了微软的 Phi-3（下载了 phi-3-mini-4k-instruct.Q4_K_S.gguf）。以下是在我的 M2 Max（96GB 内存/38个 GPU）上进行的标准化的 llama 性能测试。

原生支持GPU（Metal）: pp512: ~1005, tg128: ~90
容器（8核CPU和虚拟Vulkan）: pp512: ~138 , tg 128: ~56
原生仅CPU（-ngl 0）: pp512: ~174, tg128: ~42
Parallels虚拟机（8核CPU，无加速）: pp512 ~70, tg128 ~33

这些结果很有趣，但好坏参半，需要分析/调整。容器内的GPU加速提高了性能，相比同等CPU和内存配置的纯虚拟机，提升幅度没有我预期的那么显著。

我也测试了 llama2–7B，就像在llama.cpp Apple性能数字中所做的那样。虚拟GPU加速相比仅使用CPU的结果显示出显著的性能提升，但远远不及纯GPU的性能。

我的任务:

1. 需要将krunkit与podman结合使用，可能需要提高虚拟Vulkan性能来满足llama.cpp的需求。
2. 为Ollama和llama.cpp服务器创建一个功能良好的虚拟Vulkan podman容器。

注意： 提前为首次得到一个令人兴奋的结果而可能过于热情的发布道歉，这还需要进一步研究。我觉得提前发布并不断更新比拖延到我有时间深入研究或改进要好。