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WildCat 我是出了 m1 后整的黑苹果。觉得还能用个几年吧。新出的 11 代、12 代都不能黑果了（其实也行，得关小核心，无法驱动核显，或有诡异 bug ）。i9 9900K 黑果还是可以一骑绝尘几年的。还想收个末代免驱 A 卡组一套，可是现在矿渣还是好贵的。台式机用 M 芯片不能升级，这个我无法接受。目前是三系统，Linux/Windows/MacOS 。MSI Z370 Gaming Pro Carbon AC 主板，D15S 风冷散热全核心拉到 5Ghz （满载如同飞机起飞😅，不满意功耗），内置 2 个 m.2 pcie 硬盘插口，多加了个 pcie 转 m.2 专门给黑果用，3 系统 3 个 256G 固态。5900X 的 u 真的不太好搞，要是方便搞就上 A U 了。Intel 的 u 还能搞搞集成显卡提高 final cut pro 视频用。就目前来看，黑果还能撑个 5 、6 年（对 9 代 /10 代 u 来说）。现在二手的 9900K 价格都接近 12900K 了，弄得我犹豫出还是不出……没想到因为 windows 11 的放出，末代 14nm u 竟然保值了。
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echo1937 tensorflow 可以用 m1 的 gpu 加速了。出了好几个月了。我试过，你安装一下 tensorflow-metal 插件（苹果自己出的，非开源，类似 nvidia cuda 套件）不过，m1 自带的 16 核心机器学习核心，只能用 xcode+swift+apple ML 框架试用，tf 也无解，这块苹果没开放。我用过奇怪的方式，就是将 tf 模型转换成 apple ml 模型，就可用了。然后再转换成 tf 模型，来回倒。
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paopjian 我测了一下 m1 的算力确实超过免费的 k80 了。你可以直接跳到这个说明连接的结论区：
https://towardsdatascience.com/benchmark-m1-vs-xeon-vs-core-i5-vs-k80-and-t4-e3802f27421c所以，拥有更多核心的 GPU M1 在 ML 领域真是质的改变。普通入门 M1 够了（要买带风扇的 Pro ，m1 air 升温降频）。