苹果 M1 芯片的并发运算能力强么?能在数据科学领域应用么?

2021-03-12 20:04:08 +08:00
 huzhikuizainali
N 卡有 cuda 库( python 上有 pycuda )可以用于做并发运算。在处理大数据是性能优于 cpu 。新出的 M1 芯片里面也集成的神经网络引擎和图像处理器 isp (以我粗浅的理解,神经网络的训练和图形图像处理都需要比较强的并行运算能力。如有错请指出)。那么:
1 、M1 芯片的并行运算能力强么?适合应用在数据挖掘领域么?并行运算能力和目前的主流 N 卡比怎么样?为什么?
2 、如果要应用 M1 芯片的并发运算能力有什么类似 cuda 这样的官方库可以用么?在 python 上能用么?
3 、有人在 M1 芯片的 MB air 上运行过 pandas 和 numpy 么?速度怎么样?温度怎么样?有 bug 么?和 x86 芯片相比有什么不同?
-------------有亲身使用经历或芯片从业人员指教还请不吝赐教!

数据挖掘领域的从业人员考虑入手苹果 ARM 芯片的笔记本做生产工具么?
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26 条回复
shenfu1991
2021-03-12 20:21:57 +08:00
不是有 m1 的 tensinflow 机器学习?可以搜索一下
loliordie
2021-03-12 20:23:31 +08:00
各种基础库兼容性差到哭 搞个免费额度的云炼丹不香么……
elonmask
2021-03-12 20:26:27 +08:00
挖矿能力是我的 1080ti 的 25 分之一倍
hello2060
2021-03-12 20:27:39 +08:00
cpu 的运算能力应该无论如何赶不上显卡吧,显卡那是几千个核啊。

10 个大学教授和 2000 个中学生比谁做加减乘除快,教授再牛逼也挡不住人少啊
BingoXuan
2021-03-12 20:32:02 +08:00
@elonmask
功耗比估计也是那么多
wateryessence
2021-03-12 20:35:35 +08:00
炼丹不都是直接用服务器吗
huzhikuizainali
2021-03-12 20:39:17 +08:00
@loliordie 谢谢回复。请问你在 M1 的笔记本上用过哪些库,出现了什么问题。而可否分享一下。excel 用起来如何。例如在 excel 上做回归分析,规划求解
xcstream
2021-03-12 21:17:24 +08:00
续航很强 哈哈哈
YUX
2021-03-12 21:25:05 +08:00
1 、并行能力不强,m1 相当于 4 和 8 线程,如果要占满 cpu 就一定不能买没风扇的 air 。和 cuda 没法比。
2 、没有类似 cuda 的东西,这个领域唯一能用上 gpu 的就是 tensorflow,但是 bug 非常非常多,经常是计算结果错的离谱
3 、m1 的 numpy 速度参考 /t/733777 numpy 没什么 bug
4 、这个领域来讲 m1 是一个非常好的 terminal
liprais
2021-03-12 21:25:23 +08:00
"N 卡有 cuda 库( python 上有 pycuda )可以用于做并发运算。在处理大数据是性能优于 cpu 。"
认真的么.....
YUX
2021-03-12 21:30:04 +08:00
liprais
2021-03-12 21:31:25 +08:00
@YUX 你这跟处理数据八杆子打不着好么
vopin
2021-03-12 21:34:49 +08:00
软件都没,想跑个 demo 都折腾半天不成功
YUX
2021-03-12 21:40:33 +08:00
@liprais #12 数据处理已经不流行 pandas numpy 这些了么
huzhikuizainali
2021-03-12 21:50:52 +08:00
@YUX 谢谢针对性的回复。特别是 3 、推荐的链接。关于 4 、并行能力不强在数据领域应该是个短板吧(排除掉需要用服务器跑的数据)。然后说是非常好的 terminal,那么推荐的理由有哪些呢?
huzhikuizainali
2021-03-12 21:52:44 +08:00
@liprais 哪里说的不对,还请指教。
huzhikuizainali
2021-03-12 21:53:59 +08:00
@YUX 请问现在有哪些接班 pandas 和 numpy 的库?
YUX
2021-03-12 22:04:31 +08:00
@huzhikuizainali #15 如果大规模数据在现在 m1 上跑体验不会很好,cpu 占满 2 个核温度就起飞了。正如你所说的并行能力不强是一个处理数据的时候很大的问题。所以我的 m1 只会在正式处理全部数据前小范围跑一跑。同时一些用到 cuda 的库你在 m1 上就只能干瞪眼了。

但是作为一个 terminal,无论你用 iterm2 还是 vscode 远程到服务器,高性能本地主机,树莓派集群……都没有问题,或者 colab 。续航长,安静,稳定都是非常好的使用体验。如果主机上有 n 卡,你想用的各种加速库都能用上。

没有接班 pandas numpy 的 只有一些加速库 但是实际使用上各有各的限制,目前还是要老老实实用这俩 这俩在 m1 上都很完美
huzhikuizainali
2021-03-12 23:36:22 +08:00
@YUX #17 谢谢回复。你的回复对我很有帮助。
jeeyong
2021-03-12 23:49:56 +08:00
@shenfu1991 #1 有...不过使用的是 apple 的神经网络库.貌似还解决了一个 TF 的小 bug..

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