mps怎么合成 (mp2ts怎么合并成mp4)

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• mps怎么合成
• Mac M1 Max vs 英伟达3090显卡：深度学习训练效率实测（训练MNIST）
• pytorch支持了m1芯片等macbook利用gpu训练,你会用它做什么

mps怎么合成

MPS是我们如何成长的源头，它是一个我们可以轻易影响的训练变量。

运动后，当我们的身体试图形成新的肌肉群和其他氨基酸依赖的结构/组织时，每次我们吃富含蛋白质的食物时，多磺酸粘多糖的比例就会急剧增加。

我们在高强度举重训练中所经历的机械力使我们的肌肉对血液中氨基酸(AA)的存在更加敏感。

这增加了对AA浓度变化的敏感性，特别是亮氨酸，导致比正常情况下更高的蛋白质合成活性。

每次我们吃蛋白质的时候，肌肉蛋白的合成都会在一定程度上发生，但如果没有阻力训练的催化剂来加速，正常的MPS水平往往会导致肌肉组织的维持，而不是生长。

对于初学者来说，MPS显著升高的状态可以持续2天以上，而训练有素的健身者通常会在大约24小时后看到MPS水平回到运动前的基线。

也就是说，只要我们的饮食控制得当，大多数人在有效锻炼后1-3天就会被动地生成新的肌肉组织。

二、肌肉蛋白分解（MPB）另一方面，肌肉蛋白分解(MPB)是将现有的肌肉组织分解为氨基酸，用于全身的各种代谢过程。

与MPS一样，运动后肌肉蛋白质分解率也会相对于健身经历而上升(未经训练=更强的MPB)。

虽然初学者在撸铁之后会有新蛋白质的大量形成，但他们也必须应对更严重的肌肉损失。

幸运的是，这种对精益质量的分解并不像听起来那么令人担忧。

MPB是一个不可避免的身体过程，但是MPS的变化通常比MPB大得多。

我们不能完全阻止肌肉蛋白质分解的发生，但我们可以通过良好的饮食将其大大减少。

只要我们有规律地吃富含蛋白质的食物，将抵抗运动纳入我们的日程，并保持适当的水分，肌肉蛋白质的合成应该很容易超过分解的速度，从而导致生长。

MPB在我们的训练中不是一个无关紧要的因素，但是我们不需要强调它。

吃得聪明，就能在一定程度上保持你的瘦组织。

锻炼后合成代谢方程结合MPS活动给了我们足够的基本信息来开始形成一个粗略的每周训练大纲。

总的计划很简单，我们想通过阻力训练来刺激MPS，因为合成率开始回落到接近静息水平，但不要太快。

这使我们能够充分利用整个合成持续时间，并促进一个恒定的生长状态。

由于MPS运动对于初学者的持续时间几乎是训练有素的健身者的两倍，我们可以得出结论，一个人越健康，就越需要经常锻炼。

单独使用MPS数据也意味着，我们的增长潜力没有障碍。

在健身的背景下，肌肉损伤可以定义为运动导致的肌肉损伤，导致疼痛、肿胀和功能丧失。

症状从轻微到严重不等，但通常在高强度训练后出现。

损伤通常是由不熟悉的身体运动引起的，高负荷的离心收缩和大量的重复训练会加重损伤(初学者要强调低强度训练)。

当运动暂停，身体可以恢复时，大多数损伤在5-7天后就可以完全修复。

虽然肌肉损伤远不是一个单维过程，但我们的问题的最终原因似乎是肌节的结构妥协。

这些基本的肌肉构件可以变形，在它们的节段连接处形成撕裂，甚至完全破裂，这取决于受伤的程度。

受损的肉瘤产生较弱的收缩，由于较低的负荷承受能力，所受的力较小，如果没有给予足够的时间恢复，最终会阻碍生长。

二、肌肉损伤对增肌的益处在新的肌肉形成之前，现存的受损组织很有可能需要完全修复。

研究MPS(多磺酸粘多糖)与肌肉损伤之间的关系表明，肌肉蛋白质合成的产物将优先修复受损的基础，而不是在受损的基础上增加新的结构。

这意味着，你可能在定期提高MPS(多磺酸粘多糖)的比率方面做得很好，但如果你同时以同样的程度恶化现有的组织，你将一事无成。

这就是为什么要强调休息的原因了。

然而，肌肉损伤并不纯粹是增重的威胁。

事实上，高强度运动的潜在破坏性力量可以被控制和指导。

肌肉损伤最明显的好处之一是，由于重复回合效应(RBE)，它能够缩短我们的恢复时间。

重复回合效应是一个概念，基本上是说我们适应压力源的频率越高。

正如前面提到的，不熟悉的练习可能是最具破坏性的，可能需要在两次训练之间进行为期一周的修复。

但根据我们对MPS活动的了解，如果我们等那么久，就会错过重大的增长机会。

Mac M1 Max vs 英伟达3090显卡：深度学习训练效率实测（训练MNIST）

以下是M1 Max与英伟达3090显卡在执行深度学习训练MNIST任务时的效率对比实验结果。

实验设计：将MNIST数据集分为55,000个样本的训练集和5,000个样本的测试集，每10个训练周期进行一次验证，每2个周期评估一次性能。实验采用的配置如下：

通过SwanLab工具记录了训练过程，以下是关键数据：

经过测试，M1 Max的完成时间为104秒，而英伟达3090的完成时间为98秒。

这意味着在MNIST任务上，M1 Max相较于3090大约有6%的性能落后。

以下是测试代码片段，以供参考：

python# M1 Max 示例代码model_m1max = ...# M1 Max 模型实例化optimizer_m1max = ...# M1 Max 优化器配置for epoch in range(10):train_m1max()if (epoch + 1) % 2 == 0:test_m1max()# 3090 示例代码model_3090 = ...# 3090 GPU 模型实例化optimizer_3090 = ...# 3090 GPU 优化器配置for epoch in range(10):train_3090()if (epoch + 1) % 2 == 0:test_3090()

pytorch支持了m1芯片等macbook利用gpu训练,你会用它做什么

苹果M1芯片的GPU加速功能在Pytorch中得到了支持，这无疑为Macbook用户在利用GPU进行训练提供了便利。

测试结果在MNIST上，速度与P100相当，提速1.7倍。

以下是加速原理和操作流程的详细说明。

加速原理基于苹果的Metal Performance Shaders（MPS）作为PyTorch的后端，它利用Metal API实现GPU加速。

MPS通过针对每个Metal GPU系列的独特特性进行优化，提供高性能的机器学习计算。

使用MPS后端的PyTorch在代码中与CUDA类似，操作简便。以下是基本使用方式示例：

已有的支持设备列表包括M1、M1 Pro、M1 Pro Max、M1 Ultra等。为了使用这个实验特性，需要满足以下条件：

接下来是环境配置步骤：

在准备就绪的环境中，可以进行MNIST模型的测试。

CPU模式下耗时33.4s，使用MPS模式耗时19.6s，加速1.7倍。

与Nvidia P100 GPU服务器上的测试结果接近，CPU耗时34.2s，使用CUDA耗时20.4s，加速比1.67倍。

此外，还测试了VAE模型。

在MPS模式下，loss出现异常，导致nan值，可能为实验特性的bug。

这提示开发者在GitHub仓库中提交问题，期待Pytorch提供更好的支持。

一个愿景是通过合理利用普通设备（如不带GPU的笔记本或智能手机）的CPU性能，降低深度学习的能耗和模型训练的复杂性，实现AI的平民化。

Macbook的GPU训练在这一方向上迈出了重要的一步，但它在硬件成本和能耗方面的高昂价格限制了进一步的普及。