性能飞跃!M5 MacBook Pro AI性能深度分析
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Description
在上一期A19系列芯片的深度评测中,我们重点分析了Neural Accelerator为移动端AI推理带来的性能提升,可以说,这就是一套面向AI生产的新GPU架构。不过,A19 Pro更像是这一新架构的先锋探索版,其规模和性能释放毕竟是手机芯片。如今,随着M5芯片的发布,我们终于能够在一款面向更广泛计算场景的平台上,彻底窥探这套新架构的真实实力。
Comments
M5很大的意义就是可以推测一下Pro和Max大概是啥水平[doge]
♥ 346 ↩ 9
苹果在M6会增加gpu核心规模,来到12核,cpu也会来到12核。M7会升级LPDDR6内存,入门是192bit位宽,也会升级24g内存起步。到M8会再次更加核心规模,来到14核cpu和16核gpu(从M6到M8苹果会升级神经网络引擎到24核)。到M9有可能会32G内存起步,内存速率也会提升。 在A24时代苹果上14400速率内存,带宽比现在M5还要高。
♥ 87 ↩ 15
内存太小了,想跑精度高的模型跑不了,很尴尬,就不知道后面会不会有压缩或者量化的技术更新一下了
♥ 85 ↩ 39
我是做气象的,科学这边的ai模型基本都只做了cuda适配,Mac这边只能当一个ssh连接终端,感觉本地ai性能提升对我意义不大,M2 Pro没必要换
♥ 52 ↩ 14
我这台还能再钉钉[doge]
♥ 21 ↩ 16
mac肉眼可见的竞争力越来越强,愿意尝试mac的人也越来越多,非常看好mac未来几年的发展
♥ 21
剪辑性能有提升吧?现在用的M4一加降噪就卡出翔了[笑哭]
♥ 20 ↩ 21
M2 Max用户目前还没有换机动力[捂眼]
♥ 19 ↩ 17
能不能来个直接测上限,看fp16/bf16 gemm throughput。
♥ 18 ↩ 6
果然是在黑夜能刷出来的 up 主[doge]
♥ 17
up是不是用了3b1b讲transformer的素材,感觉还是标注一下比较好
♥ 16 ↩ 3
不是哥们,这个收音怎么回事
♥ 10
還在用16寸的M1pro的說[笑哭]
♥ 10 ↩ 5
M5 Ultra 应该要等 M4 Ultra 出来再出吧?[doge_金箍]
♥ 7 ↩ 10
还用着m1呢
♥ 6
Metal Performance Shader硬件不支持双精度, 需要双精度的一些场景完全是废物, 我的使用场景直接劝退, 把macbook pro 16 m4 max 128G卖了, 就留了个mac mini, CPU苹果该有的都有, GPU从高性能计算角度来说还是花瓶.
♥ 6
为什么每句话的第一个字,声音都感觉要爆出来一样
♥ 5 ↩ 2
M系列小模型不如RTX游戏显卡,大模型TPS太低没有实用价值……什么时候M系列100-300B的MOE模型能跑到>40tps就可玩了吧,prefill也不能太慢,需要的就有点多了[脱单doge]
♥ 4
我觉得张嘿嘿和硬件茶谈视频风格很像 内容密集 语速快 特别像念稿 观看体验不是很好 囫囵吞枣 看完一遍还要再看一遍 反而增加了时间成本 [笑哭] 不生动 强压给你 很不舒服
♥ 4
看了好多测评了,都感觉不出实用在哪,up主这个论文举例一下子让我明白了,等max出来看看,确实勾起了我等兴趣,但我刚买mba m4两个月啊,钱包又要缩水了
♥ 4 ↩ 8