Pull to refresh

Comments 4

Интересно, почему на макбуках с Intel оптимизация дала очень малый прирост, когда на макпро с интелом же оптимизация дала прирост сравнимый с разницей между Intel и M1 на макбуках. Выглядит подозрительно.
В таблицах везде указан Macbook Pro 13, а у него дискретной графики по моему нет.
Так что, наверно, причина в том, что встроенная графика в процессорах Intel намного слабее встроенной графики в М1.
В оригинальной новости приводили характеристики, теста, которые намекают на использование GPU AMD для ускорения вычислений. Но для этого, видимо, придется уйти от собственно tensorflow.
Testing conducted by Apple in October and November 2020 using a preproduction 13-inch MacBook Pro system with Apple M1 chip, 16GB of RAM, and 256GB SSD, as well as a production 1.7GHz quad-core Intel Core i7-based 13-inch MacBook Pro system with Intel Iris Plus Graphics 645, 16GB of RAM, and 2TB SSD. Tested with prerelease macOS Big Sur, TensorFlow 2.3, prerelease TensorFlow 2.4, ResNet50V2 with fine-tuning, CycleGAN, Style Transfer, MobileNetV3, and DenseNet121. Performance tests are conducted using specific computer systems and reflect the approximate performance of MacBook Pro.
Testing conducted by Apple in October and November 2020 using a production 3.2GHz 16-core Intel Xeon W-based Mac Pro system with 32GB of RAM, AMD Radeon Pro Vega II Duo graphics with 64GB of HBM2, and 256GB SSD. Tested with prerelease macOS Big Sur, TensorFlow 2.3, prerelease TensorFlow 2.4, ResNet50V2 with fine-tuning, CycleGAN, Style Transfer, MobileNetV3, and DenseNet121. Performance tests are conducted using specific computer systems and reflect the approximate performance of Mac Pro.
Сразу видно, что автор не в теме )
обучаются всего за 1 секунду
… одну секунду на батч! А таких батчей будет еще десятки тысяч на эпоху. А таких эпох будет еще тысяча.
Sign up to leave a comment.

Other news