B 站有 up 主测试了 M1 芯片神经网络训练的时间，大概是 1080ti 的两倍

[shizishanxia]

原结论：“更新一组数据，M1+Core ML 的训练时间为 139 秒，精度为 98.91%，离 1080Ti 还是很有距离的，大约慢了两倍。” M1 大约在 139 秒，1080ti 在 52.96 秒。且 M1 训练精度差一些。

看来 M1 芯片能打是能打，但还没至于颠覆的地步。单说神经网络训练这块，应该是近似于 1060 的性能。当然高负荷工作能力可能不如 1060 。

放上链接： https://www.bilibili.com/video/BV1X54y1r7zt#reply3730718614

[jmc891205]

为什么要用 cpu 去和 gpu 比神经网络的训练速度。。。

[shizishanxia]

@jmc891205 他这个是用 CoreML 调用了那个 NPU

[CommandZi]

类似的测试可以做很多，比如说 1080ti 运行个游戏，帧数肯定是 M1 的几倍，然后得出结论「没至于颠覆的地步」？

这里问题是大家对「颠覆」的定义是什么？

像我是做软件开发的，包括 iOS 开发，根据
https://github.com/devMEremenko/XcodeBenchmark
这里的测试结果，M1 对我来说就是颠覆了，很能打。提高生产率的同时还省钱了，对我来说没有比这更颠覆的事情了好吗！

[Procumbens]

是接近 1080ti 的……
官方博客： https://blog.tensorflow.org/2020/11/accelerating-tensorflow-performance-on-mac.html?m=1
HackerNews： https://news.ycombinator.com/item?id=25141051
Twitter： https://twitter.com/spurpura/status/1329168059647488000

[wzzzx]

@CommandZi #3 这测试着实吓到我了

[wanguorui123]

Apple M1 没用 HBM2 超高带宽内存

[funcookies]

emm，合着 M1 要同时拳打 9900K 脚踢 1080Ti 压力有点大啊

[levelworm]

@CommandZi 不知道对开发工具的支持怎么样。毕竟还是有坑。

[Cielsky]

Intel：姓 A 的果然没一个好东西

[LadyChunsKite]

挺心动的。想等接下来的 16 寸。
我有个疑问，MacBook 的发布时间好像不太规律？今年发布了 2 次 MacBook Air ？那明年什么时候发布 Pro，3 月份还是 11 月份？

[mmtromsb456]

@shizishanxia 是 ML Compute 框架，而且只用到了 M1 的 GPU，目前 ML Compute 框架并不支持 NPU，并且 NPU 目前也只能用来加速推理还不能用来加速训练

[Xi]

是没超过 1060ti，但是想想它们两个的功耗，还是以后优化的空间，

[shizishanxia]

@mmtromsb456 我一开始的理解也是 NPU 无法直接加速训练，他这个视频里说的是 ML 调用的神经网络引擎，tensorflow 调用不了。

[shizishanxia]

@LadyChunsKite 是啊，所以真的可以再等等，台积电说明年的 5nm 技术有大优化。