有没有到货的老哥做一下简单 baseline 的测评对比，用 tf(torch 可能适配还不完整)训的话相当于隔壁什么卡捏？
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尝试搜了下，还没看到相关测评的视频儿
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INFPOct 26, 2021
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只能用 cpu 做，torch 用不了苹果的 gpu
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kuhungOct 26, 2021 via iPhone
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今天好像看到一个视频：深度学习没啥大提升，相较于旧款独显速度反而更慢，原因是 tf 还没支持好。然后苹果说在做优化了🐶……
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INFPOct 26, 2021
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forgetlightOct 27, 2021
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做深度学习的还是 remote vscode cluster; colab 吧.. 前几天还在推特上看到一堆人在讨论, 用 m1 的都在劝退想要用这个机器的多 learning 的.
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@INFP torch cpu 推理我也试过 速度不算很慢吧。就是这 gpu 和神经网络引擎就摆在那，却用不了也太难受了
平时 debug 还是有这种需求的，如果 m1 max 算力可以推动生态的话，手上 m1 想吃这波红利...不只当成一个 ssh 机器 |
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ZRSOct 27, 2021
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刚才找了一圈暂时还没看到有人做评测
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deetzOct 27, 2021
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M1 是有的，不过我也在等 M1 pro 和 M1 max 。
M1 的结果见下，也有同 colab 的对比。 https://www.mrdbourke.com/m1-macbook-vs-intel-macbook-speed-comparison/ |
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deetzOct 27, 2021
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@ZRS ifanr 提了一嘴但是说测试报错了。他们没有更新测试工具，或者没有能力用适配了 apple silicon 的 tensorflow 自己写代码来做。
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makeitworkOct 27, 2021
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@deetz 不错，刚入了 max
刚跑了一下，报错，晚点搞好环境再看看 |
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xdaysOct 27, 2021
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makeitworkOct 27, 2021
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@xdays 跟 3090 对比，差距很大啊
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telavivOct 27, 2021
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torch 只支持 CPU ，tensorflow 能用 GPU 。
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ekidonaOct 27, 2021 via iPhone
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果家可能还在搞一些类似于 CUDA 和 RoCM 的工具， 等这些成熟了 Unified Memory + Neural Architecute 的优势才会体现出来，现阶段不存在什么可比性。
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@ekidona 可能性比较小。几个理由：
1 ）现在 ML 大头还是在 2B 客户和数据中心上，预训练模型规模越来越大，单机没法处理。 2 ）从技术上讲，Apple 自己的模型训练也是跑在集群的 GPU 上的。 3 ） Apple 自己的 ML 团队管理也很混乱。前段时间 apple health 团队内部纷争是一个例子。 第一点说明从市场上来说没有利润驱动的动力，第二三点说明内部的动力可能也比较小。 |
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makeitworkOct 27, 2021
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说白了，阻止炼丹师用 m1max 的最大理由是 pytorch 不支持（短期内也不可能支持） m1max 。一票否决了。tf 在发论文的那群人里已经没人用了。
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2NUTMay 29, 2022
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@makeitwork #22 现在支持了
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