Un nuevo Bifurcación optimizada para Mac del entorno de aprendizaje automático TensorFlow publica algunos aumentos importantes en el rendimiento. Aunque una gran parte de eso es que hasta ahora la GPU no se usó para tareas de entrenamiento (!), Los dispositivos basados en M1 ven aún más ganancias, lo que sugiere que están entrando una serie de optimizaciones de flujo de trabajo populares como esta.
Anunciada en los blogs de TensorFlow y Apple, la versión mejorada de Mac muestra en el mejor de los casos una mejora de más de 10 veces en la velocidad para las tareas de entrenamiento comunes.
Eso vale la pena celebrarlo por sí solo para cualquiera que trabaje en ML y se encuentre constantemente esperando que sus modelos se horneen. Pero el hecho de que las versiones anteriores de TF solo utilizaran la CPU en Macs y no los potentes procesadores paralelos en la GPU probablemente limitó el grupo de personas que se infligen ese problema en primer lugar. (La mayor parte de la formación de ML a gran escala se realiza mediante la computación en la nube).
El cambio de solo CPU a CPU + GPU podría representar una gran parte de la mejora, ya que los puntos de referencia en una Mac Pro basada en Intel muestran enormes ganancias en el mismo hardware. Los tiempos de entrenamiento que antes estaban en el rango de 6-8 segundos ahora se miden en fracciones de segundo.
Eso no quiere decir que el M1 no sea capaz, pero los nuevos Macs M1 también tienen nuevas GPU, lo que significa que el salto de casi 10 segundos para una tarea en un MacBook Pro 2019 a menos de 2 en una nueva máquina M1 solo se puede atribuir en parte. al elegante silicio de primera de Apple.
Me comuniqué con Apple para obtener más información, como un número para un dispositivo M1 que ejecuta un código no optimizado (que aclararía las mejoras muy bien), pero un representante dijo que no tiene esos números.
En cualquier caso, quizás lo más importante para los desarrolladores sea la duración mejorada de la batería y la gestión del calor de los dispositivos M1. Los golpes de rendimiento están muy bien, pero si convirtió su máquina en una placa caliente, hizo explotar su ventilador y lo hizo correr hacia el tomacorriente en menos de una hora, no tan bueno. Afortunadamente, el M1 parece estar demostrando una eficiencia notable bajo carga, sin agotar sus reservas ni calentar demasiado.
Probablemente pueda esperar muchas de estas historias de “ahora funciona mejor en M1” ahora que las nuevas Mac están disponibles y todas las compañías importantes pueden enviar las actualizaciones que han estado esperando durante los últimos meses.
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