机器学习该买Apple Silicon吗

2022-05-06

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自从Apple Silicon推出以来，由于其出色的性能表现，一再在测评圈刷屏。M1 Max芯片更是由于使用了大容量统一内存而获得了专业用户的青睐。但细品以后你会发现，Apple Silicon的卓越性能几乎只体现在了视频编辑领域，那么在机器学习这样的领域它又表现如何呢？毕竟一块RTX 3090Ti显卡的价格已经相当于一台M1 Pro版Mac Studio了，而且最高128GB的高速共享显存实在是太诱人了。

在Apple Silicon上做Benchmark的数据并不多，主要原因是早期主要的AI框架(Tensorflow和PyTorch)并不支持Apple Silicon，无法充分使用其显卡和神经网络单元。随后Apple推出了基于Metal API的Tensorflow版本tensorflow-macos，基于Tensorflow的模型可以获得Apple Silicon的加速。听起来还不错，但实际的情况是怎样的呢。由于tensorflow-macos是闭源的，一些关键问题无法得到回复（如Adam算法无法在Intel版本上运行，持续的内存泄漏等，参考https://developer.apple.com/forums/thread/691917），没有修复时间表，用户也无法自己解决。PyTorch和Apple Silicon的相互支持事宜甚至都还没有日程，甚至有用户认为由于Apple和Facebook的商务纠纷，这一天将永远不会到来（参考https://github.com/pytorch/pytorch/issues/47702）。

在开源软件大行其道的今天，使用闭源组件作为复杂系统的一部分会是非常不明知的选择。纵然Apple Silicon可能性能卓越，除非出现基于Apple Silicon的开源方案，否则NVIDIA显卡依然是唯一的选择。但传说如今3080/90显卡中矿渣居多，所以在40系显卡问世前租用一台线上显卡或许也值得考虑。

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