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makeitwork Oct 27, 2021
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。
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YvesX Oct 27, 2021
功耗摆在那里，跟桌面显卡比未免勉为其难了。
……于是移动端这个 GPU 性能于我而言就没有应用场景了，我不需要在 Final Cut Pro 中同时剪辑 7 轨 8k ProRes 视频。 |
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mikeven Oct 27, 2021  1
For 3090, same script is used, but additional optimization that leverage hardware (Tensor Core) and software (XLA compiler) not present/working on M1 is added. This corresponds to the following code segment added:
看了一下应该是软件对 3090 优化很多，带来了速度提升，目前 m1 是没有软件优化的，现阶段应用确实不太行 |
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swordfaith Oct 27, 2021
感觉没有云市场，搞框架的厂商也没有好好优化的动力
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crystone Oct 27, 2021
如果能有软件适配优化的话，差距应该不会特别大的，吧
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minsheng Oct 27, 2021 1
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lqf96 Oct 27, 2021
@makeitwork 其实 PyTorch 最快支持 M1 的办法应该是开发一个基于 MLCompute 的 JIT 后端，然后利用正在开发的 Lazy Tensor 模拟 eager evaluation...等新电脑到了我准备看看能不能搞个 prototype 玩玩...
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mikeven Oct 27, 2021
@minsheng #6 目前看纯 GPU 性能是
m1 max 10T 3090 36T 理论上 3090 是 m1 max 3.6 倍吧。 实际上这些测试里面 3090 差不多是 m1 max 的 7 倍左右，软件对 N 卡优化还是好，每 T 的性能 x2 |
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iowt Oct 27, 2021
其实除了偶尔上机器学习课程的学生，几乎没人用自己电脑训练吧？我身边做 ML 研究的人不管用 PC 还是 Mac ，笔记本都是 SSH 连接器。因为实验室服务器上大把计算资源，根本没有必要在自己电脑上跑。
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