蘋果已經(jīng)發(fā)布了Google TensorFlow v2.4機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的新版本，該版本針對(duì)其新的M1驅(qū)動(dòng)的Macs進(jìn)行了優(yōu)化。經(jīng)過(guò)M1優(yōu)化的新版本利用了Apple的新ML Compute框架，該框架不僅可以使用CPU，而且可以使用任何可用的GPU，從而加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

蘋果最新的macOS Big Sur版本包含了蘋果的新ML Compute框架，使TensorFlow用戶現(xiàn)在可以充分利用M1的8核CPU和8核GPU的全部潛力。

新的ML Compute框架利用了Accelerate框架為CPU提供的高性能BNNS原語(yǔ)，為GPU提供了Metal Performance Shaders。

報(bào)道援引蘋果公司的話稱，使用經(jīng)過(guò)優(yōu)化的TensorFlow版本，用戶可以在配備M1的13英寸MacBook Pro上獲得高達(dá)700%的培訓(xùn)速度。蘋果還聲稱，在Intel驅(qū)動(dòng)的2019 Mac Pro上訓(xùn)練TensorFlow優(yōu)化中的樣式轉(zhuǎn)移算法大約需要兩秒鐘，而同一臺(tái)機(jī)器上未優(yōu)化的TensorFlow版本需要六秒鐘。

當(dāng)ML Compute首次發(fā)布時(shí)，開發(fā)人員很難調(diào)整其現(xiàn)有的ML腳本以與新API交互。蘋果現(xiàn)在已經(jīng)通過(guò)這個(gè)新的TensorFlow分支消除了這些問(wèn)題。

開發(fā)人員現(xiàn)在可以簡(jiǎn)單地下載并使用經(jīng)過(guò)Mac優(yōu)化的TensorFlow 2.4分支，以充分利用其新的基于M1的Mac上的資源，而無(wú)需對(duì)其TensorFlow腳本進(jìn)行任何更改。

蘋果開發(fā)人員在正式的TensorFlow博客中寫道，他們很快會(huì)將叉子整合到TensorFlow主線中。

　　免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，與本網(wǎng)站立場(chǎng)無(wú)關(guān)。財(cái)經(jīng)信息僅供讀者參考，并不構(gòu)成投資建議。投資者據(jù)此操作，風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。 如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！