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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？
 | 1 ElliotQi OP 尝试搜了下，还没看到相关测评的视频儿 |
 | 2 INFP 2021-10-26 23:28:44 +08:00 只能用 cpu 做，torch 用不了苹果的 gpu |
 | 4 kuhung 2021-10-26 23:49:14 +08:00 via iPhone 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…… |
| 5 INFP 2021-10-26 23:54:55 +08:00 |
 | 9 forgetlight 2021-10-27 00:01:40 +08:00 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. |
| 10 ElliotQi OP @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 |
 | 12 ZRS 2021-10-27 01:27:27 +08:00 刚才找了一圈暂时还没看到有人做评测 |
 | 14 deetz 2021-10-27 05:40:37 +08:00 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-itel-macbook-speed-comparison/ |
| 15 deetz 2021-10-27 05:43:14 +08:00 @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。 |
 | 16 makeitwork 2021-10-27 07:30:38 +08:00 @deetz 不错，刚入了 max 刚跑了一下，报错，晚点搞好环境再看看 |
 | 17 xdays 2021-10-27 08:02:26 +08:00 |
| 18 makeitwork 2021-10-27 08:05:28 +08:00 @xdays 跟 3090 对比，差距很大啊 |
 | 19 telaviv 2021-10-27 08:23:31 +08:00 torch 只支持 CPU ，tensorflow 能用 GPU 。 |
 | 20 ekidona 2021-10-27 08:32:03 +08:00 via iPhone 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。 |
| 21 deetz 2021-10-27 09:02:13 +08:00  2 @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。 |
| 22 makeitwork 2021-10-27 10:05:16 +08:00 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。 |
 | 23 liutian9 2021-10-27 11:42:30 +08:00 @deetz 同意，果子内部硬件团队地位碾压软件，要做个 in house CUDA 级别的工具肯定没法说服上面投入足够的资源 |
 | 25 2NUT 2022-05-29 10:50:10 +08:00 @makeitwork #22 现在支持了 |
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