M1 也太牛了吧， tensorflow 特供版速度快这么多？

[shizishanxia]

tensorflow 出了 2.4 版本特供版，虽然比不上 N 卡的训练速度，不过比 intel 的 U 训练速度快了 10 倍，初级炼丹师一个 mbp 可以走天下了？时代真的变了。13 年 windows 老用户表示有点想转 MacOS 了。

[Leonard]

等 16 寸更新 arm，炼丹是不是可以打 3080 了

[westoy]

内存怎么办?

现在不少影视从业者拿到了， 目前反馈都是单轨道预览剪辑渲染超神， 真实场景的多轨道操作被上代 intel 反杀， 我猜大概率是爆内存了.....

[shizishanxia]

@Leonard 现在还是低端产品线，我感觉明年可以等一波明年的高端线更新，M1 二代出来说不定真的能打 GPU，感觉太黑科技了。

[shizishanxia]

@westoy 是的，现在顶配才 16G，可能确实不太够？等明年的高端线更新，感觉可以冲了，mbp 跑 ML 这么快真黑科技，颠覆我的认知了。。

[shizishanxia]

https://blog.tensorflow.org/2020/11/accelerating-tensorflow-performance-on-mac.html

补上 tensorflow 的 blog 链接

[rlodeeq7]

Intel 真是虎落平阳被犬欺，天天被白目果粉秒

[charlie21]

样本太小 没有参考性，建议忽略

[imn1]

单纯 intel 核显，应该没几个可以用.gpu ，他这个对比，应该一个用的是.cpu ，另一个用的是.gpu

[Escapist367]

用 2.4 的 tf 意味着有大量开源代码不能抄（不能抄意味着自己改写，这不是初级选手能完成的）
其次 16g 内存除开系统占用，加载数据，剩下还有多少能拿来跑模型，也是未可知的
而且谁会拿 i u 来训练啊？？？
求求果蛆别吹了，别能忽悠一个是一个了好吗

[futou]

作为初代产品，m1 确实很牛，但是硬吹到违反物理定律就过分了

[jimmyismagic]

m1 为什么这么牛，有人分析原理吗？还是只是吹吹的

[shizishanxia]

@Escapist367 哈哈不是果蛆，我都没用过苹果的东西，之前买的 intel 的幽灵峡谷，搭配的 N 卡跑数据。就是看到 M1 的表现有点震惊。。

[mikeven]

i u 没有特制的机器学习单元吧，m1 有 npu 快十倍正常，
另一方面 TensorFlow 支持 m1 长远来看是好事
靠 m1 炼丹肯定不现实，将来苹果桌面芯片有可能。

有数据吗贴一贴

[shizishanxia]

@mikeven 5L 的 blog 有数据，twitter 上有人说近似 1080ti，我不是很相信。

[Issacx]

看完了那篇 blog，M1 （ CPU+GPU ）和 intel （ CPU ）比提升在预料之中，不过文章里没提到 NPU，看样子这部分还是没用上。希望 apple 将来能出一个专门加速炼丹的库。baseline 选的 model 也不小了，做个小 demo 还是可以的。

[shizishanxia]

@Issacx 貌似那个 NPU 只能运行不能训练 model，看看后续什么操作吧。

[superlc]

@Escapist367 本来也不是让人拿来做训练的啊，在本地把 batch 调小做做 debug，给初学者拿来入门，甚至把远程的 chkpt 拿下来跑跑 test，这不都是价值？最起码也是开了个好头

[superlc]

本来也是一个 mbp 走天下，准确说是一个 ssh 走天下(

拿来入门啥的挺适合的，现在推 tf.keras，api 瞎改问题或多或少有点缓解。pytorch 能适配过来的话会是一个非常好的事情，可惜他们一向不太喜欢搞这些玩意儿

16g 内存，做做学校项目之类的挺够了已经，真正需要 16g+显存的，也不会有人没 server 吧。。

[mikeven]

@shizishanxia #16 数据果然很强啊，npu 不能用，靠 gpu 也能强这么多吗

[shizishanxia]

@mikeven 官网 blog 的测试应该只是 gpu 的测试，如果 npu 可以计算的话， 这篇 blog 说能接近 2080ti 的算力。。。看看后续评测吧，我比较怀疑。

https://medium.com/disruptive-nerd/how-is-the-apple-m1-going-to-affect-machine-learning-2d9da1beef86