求测试新款 14/16 寸 GPU、NPU 模型训练速度

[shenfu1991]

新款 14/16 寸 GPU 、NPU 提升应该是巨大的，想各位大佬帮忙测试

1 、需要下载安装 Xcode
2 、下载测试数据： https://wenjian.qianli123.com/data.zip

以下是 Xcode 创建训练工程，比较傻瓜式，安装图片操作即可

我是 m1 macbook pro 20 款，大概 20 分钟，还没训练完，等结束补图

我也怀疑只用了 CPU 训练，目测是印度程序员的锅 [doge] ，

文件说是自动同时使用 CPU 和 GPU 的。

训练结束后模型可以直接测试效果的，xcode支持的模型有图片分类、物体检测、声音分类、文字分类、手势识别、动作识别等。涉及图片、视频、文字领域

[hello2090]

这东西，再快也不会有 nvidia 快吧

[alexzuo]

还挺好奇结果的。
如果有第三方框架支持的话，能和 cuda 对比，就更好了。

[shenfu1991]

训练结束，花费 40 分钟。。。 验证准确率达 84%

[shenfu1991]

@hello2090
@alexzuo 主要是想对比下老款 m1 ，心痒痒想换😄

[jsnjycwyz449]

m1 pro 10+16 ，30 分钟，最后训练成功让我的风扇第一次转起来

[afutureus]

秀啊

[shenfu1991]

@jsnjycwyz449 咋还需要 30 分钟😂，GPU 是满血版吗

[ElliotQi]

@shenfu1991 问下老哥，CoreML 目前只有傻瓜式的吗 使用场景大概在哪里哈？

[shenfu1991]

@ElliotQi GUI 方式是傻瓜式，也可以自己编程，支持的场景很多
https://developer.apple.com/machine-learning/create-ml/


[shenfu1991]

@ElliotQi 主题第二张图片列举的都是支持的

[q447643445]

下面的迭代和参数 啥的改不了.. 现在正在测 M1max 的

[q447643445]

17 分钟

[shenfu1991]

@q447643445 图片加载完就能改了，17 分钟不错啊，缩短一半

[FightPig]

感觉 训练还是要 nv 的卡快些

[JVMEXCEPTION]

满血 m1 max ，29 分钟，准确率一样。看了下活动监视器，只用了 CPU ，GPU 基本没占用。

[Satelli]

M1 Mac mini 只需要 17 分钟。
powermetrics 显示基本是 CPU 和 ANE 在干活。

[razaro]

M1 Max 满血 16 寸。 开启高性能模式下 17 分钟

[gps949]

@razaro 貌似自动模式也是一样的
https://imgur.com/a/3moj2Rd

[JVMEXCEPTION]

17 分钟的没有改迭代次数和参数吧

[lucaslee]

14" m1 max 32c
没单独测试，后台跑着正常干活（轻量），看时间大概 30 分钟不到，主要占用 CPU ，而且大部分时间占用率不高
https://imgur.com/Bj8VpuJ

[gps949]

@JVMEXCEPTION 确实。。。重新测一遍

[lucaslee]

@lucaslee 补充一下，仔细看了楼主截图，我这里准确率是 84.7%，多了 0.1%。

[gps949]

@gps949

改参后重新测了一下： https://imgur.com/a/lwwGm4x

16 寸 M1 Max 满血高性能，31 分钟
竟然成功让风扇 3K 转了，可喜可贺