Переменные среды MPS

Создано: 11 июн. 2025 | Последнее обновление: 11 июн. 2025

Переменные среды PyTorch

Переменная	Описание
`PYTORCH_DEBUG_MPS_ALLOCATOR`	Если задано значение `1`, устанавливает подробный уровень ведения журнала аллокатора.
`PYTORCH_MPS_LOG_PROFILE_INFO`	Устанавливает битовую маску параметров журнала в значение `MPSProfiler`. См. перечисление `LogOptions` в `aten/src/ATen/mps/MPSProfiler.h`.
`PYTORCH_MPS_TRACE_SIGNPOSTS`	Устанавливает битовые маски профилирования и signpost в значение `MPSProfiler`. См. `ProfileOptions` и `SignpostTypes`.
`PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO`	Коэффициент верхнего порога для аллокатора MPS. Значение по умолчанию — 1.7.
`PYTORCH_MPS_LOW_WATERMARK_RATIO`	Коэффициент нижнего порога для аллокатора MPS. Значение по умолчанию — 1.4 (унифицированная память) или 1.0 (дискретная память).
`PYTORCH_MPS_FAST_MATH`	Если `1`, включает быструю математику для ядер MPS. См. раздел 1.6.3 в спецификации языка шейдинга Metal.
`PYTORCH_MPS_PREFER_METAL`	Если `1`, использует ядра Metal вместо API MPS Graph. Используется для матричного умножения.
`PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK`	Если `1`, при неподдерживаемых операциях MPS выполняется переход на CPU.

Примечание

Коэффициент верхнего порога — это жёсткое ограничение на общий объём разрешённых выделений памяти.

0.0 : отключает ограничение верхнего порога (может привести к сбою системы при нехватке памяти во всей системе)
1.0 : рекомендуемый максимальный размер выделения памяти (то есть device.recommendedMaxWorkingSetSize)
>1.0: разрешает превышать ограничения device.recommendedMaxWorkingSetSize

Например, значение 0.95 означает, что выделяется до 95% рекомендуемого максимального объёма памяти; при превышении этого значения выделение памяти завершится ошибкой OOM.

Коэффициент нижнего порога — это мягкое ограничение, позволяющее пытаться ограничивать выделение памяти уровнем нижнего порога с помощью сборки мусора или более частой отправки буферов команд (так называемая адаптивная отправка). Значение находится в диапазоне от 0 до m_high_watermark_ratio (значение 0.0 отключает адаптивную отправку и сборку мусора). Например, значение 0.9 означает, что выполняется попытка ограничить выделение памяти до 90% рекомендуемого максимального объёма.

© 2026, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://docs.pytorch.org/docs/2.14/mps_environment_variables.html