Lanciato a novembre 2020, Mela M1 è stata una rivoluzione nel mondo dei computer dominato da Intel. Questi nuovi Mac M1 hanno mostrato prestazioni impressionanti in molti benchmark poiché M1 era più veloce della maggior parte dei computer desktop di fascia alta per solo una frazione del consumo energetico.
Ecco i miei benchmark precedenti per l’M1:
Benchmark M1 vs Xeon® vs Core i5 vs K80 e T4
M1 compete con 20 core Xeon® sulla formazione TensorFlow
Nel gennaio 2023, Apple ha annunciato il nuovo M2 Pro e M2 Max. Le loro specifiche lasciano prevedere buoni aumenti di prestazioni, soprattutto per quanto riguarda la GPU.
Questo M2 Max ha 30 core GPU, quindi abbiamo stimato 10,7 TFLOPS dai 13,6 TFLOPS della versione da 38 core GPU.
In confronto, la GPU M2 Max 38 Cores raggiunge 13,6 TFlops. Il mio test di seguito mostrerà che i TFlop da soli non possono essere utilizzati per stimare le prestazioni effettive di queste GPU.
Per ottenere risultati comparabili, eseguo tutti i test con la precisione in virgola mobile TensorFlow FP32 predefinita.
Puoi verificare questa precisione eseguendo:
tf.keras.backend.floatx()
'float32'
In questo articolo, confronto il M2max GPU contro Nvidia V100, P100E T4 per MLP, CNN e LSTM TensorFlow Modelli.
Sui computer M1 e M2 Max, l’ambiente è stato creato in miniforgia. Sono stati installati solo i seguenti pacchetti:
conda install python=3.10
conda install tensorflow
conda…
Fonte: towardsdatascience.com
