Тест скорости машинного обучения Apple M3 (M1 Pro против M3, M3 Pro, M3 Max)

• Дэниел Берк, инженер по машинному обучению, тестирует новые модели MacBook Pro от Apple.  

• Цель: выяснить, насколько они выгодны по соотношению цены и производительности.  

• MacBook Pro оснащены встроенной оперативной памятью и графическим процессором.  

• Базовая модель M3 имеет 8 ГБ объединенной памяти, M3 Max - 36 ГБ, M3 Pro - 18 ГБ.  

• Чем больше графических ядер, тем больше памяти и лучше производительность.  

• Тесты включают: PyTorch, TensorFlow, Llama 2.7B.  

• M3 Max показал лучшие результаты, но тесты еще продолжаются.  

• Результаты показывают, что M3 Pro и M3 Max работают лучше при больших размерах пакетов.  

• Nvidia видеокарты значительно превосходят встроенные графические процессоры Apple.  

• Тесты на больших наборах данных показывают, что M3 Pro и M3 Max работают лучше.  

• M3 Pro и M3 Max имеют 18 и 32 ГБ оперативной памяти соответственно, что важно для обучения моделей.  

• Тесты на обработку естественного языка показывают, что M3 и M3 Pro работают хорошо, но M3 Max превосходит их.  

• Графические процессоры Nvidia значительно превосходят встроенные графические процессоры Apple.  

• TensorFlow работает быстрее, чем PyTorch.  

• Тенденция: увеличение размера пакета сокращает время обучения.  

• Графические процессоры NVIDIA Titan RTX показывают значительный прирост производительности.  

• M3 Pro превосходит M3 Max.  

• Увеличение размера партии улучшает производительность.  

• Графические процессоры NVIDIA продолжают показывать лучшие результаты.  

• Увеличение количества графических ядер улучшает производительность.  

• Apple M1 Pro и M1 Max показывают высокую производительность.  

• M3 Max имеет самый высокий показатель производительности процессора.  

• Графические процессоры играют ключевую роль в машинном обучении.  

• Больше оперативной памяти и ядер графического процессора улучшают производительность.  

• Выделенные графические процессоры NVIDIA остаются лучшими для глубокого обучения.  

• Рекомендации: избегать 8-гигабайтных унифицированных моделей и обновлять память.  

• Обновление оперативной памяти и графических процессоров может значительно улучшить производительность.  

• Если бюджет ограничен, можно сэкономить, купив базовый процессор M3 Pro с 18 ГБ оперативной памяти и выделенный графический процессор NVIDIA.  

• Это даст наилучшую отдачу от вложенных средств для обучения моделей.  

• Apple M1 уже превосходит предыдущие модели, поэтому обновление до M3 Pro может быть не обязательно.  

• M1 работает потрясающе и не требует обновления каждый год.  

• MLX - это фреймворк для машинного обучения, разработанный Apple.  

• Он может улучшить производительность и скорость в будущем, используя преимущества Apple silicon.  

• Рекомендуется проверить MLX и его возможности для будущих тестов и улучшений.