新款蘋果M1 MacBook Pro在AI培訓(xùn)方面擊敗了基于Intel的前身
蘋果已經(jīng)發(fā)布了Google TensorFlow v2.4機器學(xué)習(xí)庫的新版本，該版本針對其新的M1驅(qū)動的Macs進行了優(yōu)化。經(jīng)過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，為GPU提供了Metal Performance Shaders。
報道援引蘋果公司的話稱，使用經(jīng)過優(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700%的培訓(xùn)速度。蘋果還聲稱，在Intel驅(qū)動的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，而同一臺機器上未優(yōu)化的TensorFlow版本需要六秒鐘。
當(dāng)ML Compute首次發(fā)布時，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)通過這個新的TensorFlow分支消除了這些問題。
開發(fā)人員現(xiàn)在可以簡單地下載并使用經(jīng)過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，而無需對其TensorFlow腳本進行任何更改。
蘋果開發(fā)人員在正式的TensorFlow博客中寫道，他們很快會將叉子整合到TensorFlow主線中。
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