Комментарии 13
И это они ещё «настоящие» серверные решения не выпустили.
Когда полностью контролируешь экосистему (весь софт и железо) и не надо тащить за собой legacy - возможности расширяются неимоверно.
Когда на Air такие результаты доступны, то что ждать от "домашнего" 20тиядерного Mac Studio M1, а мак про и вовсе впору с многопроцессорный сервером сравнивать для вычислительных задач - когда не нужны терабайт памяти, чтобы полностью нагрузить 40-80 ядер процессора. Я уже присматривался к Studio, но после покупки iMac M1 понял, что Air M2 мне хватит для всех задач, да еще - наконец-то - ноутбук можно легко носить с собой. Новый Air сам легкий, а еще не нужен больше "кирпич" зарядного устройства, достаточно современного зарядка для смартфона (ватт на 65 есть мелкие и легкие, да и без него не проблема - в любом кафе или отеле найдется usb-c зарядник) - так что эти соображения "перевесили".
Сравнивал MacBook Pro 16" на M1 с 16 Гб оперативной и Mac Studio на M1 с 64 Гб оперативкой, так в целом задачи идут вровень, а вот задачи с I/O на макбуке в несколько раз быстрее чем на студии потому что на ноуте ssd распаян на материнке. Условно распаковка архива 20 Гб (Xcode) на макбуке занимает 5 минут, на студии около 20 минут.
Хоть я и не занимаюсь работой с большими данными а только постигаю науку о данных, мой air m1 меня только радует, аналогичная работа на i5 десятой серии g была куда менее приятной, вечно шумел кулер да и разряжался за 5 часов, макбук же стабильно 8-10 без режима экономии.
Я первый день решил протестировать Air M2 самым простым способом - работал на нем «до упора» над обычными своими вычислительными задачами, чтобы понять, на сколько его батареи хватит. Так вот, меня хватило меньше, чем батареи ноутбука - а ведь я еще его не раз за день оставлял считать что-нибудь в перерывах от работы. Понятно, можно найти задачи, чтобы и быстрее разрядить - но прошки на интеле при обычной работе за день раза два заряжать приходилось, да еще шумят и греются куда больше.
Ничего не понял...
Это пример серьезной задачи, обычно требующей рабочей станции уровня Intel/AMD 512 GB RAM и 32 CPU cores для запуска консольных бинарных утилит (подробнее смотрите обсуждение разработчиков в гитхаб-тикете Feature: Option to divide snaphu unwrapping into tiles #478). Как оказалось, еще большие задачи и даже в интерактивный среде JupyerLab Python можно решать на Apple Silicon устройствах — в обсуждении по ссылке показано, что на Air Apple Silicon можно за аналогичное время обработать вдвое большую задачу, нежели это удалось на указанной рабочей станции. Я использую алгоритмы и код, адаптированные к ресурсам Apple Silicon устройств, и на мощной рабочей станции можно выполнить вычисления многократно быстрее — и все же результат говорит сам за себя, ведь один ноутбук Air фактически заменил две таких рабочих станции
Вы утверждаете, что ноутбук Air с 16гб рам и кодом на питоне оказался эквивалентен двум рабочим станциям с 512гб рам и кодом на Си ?
Именно так, притом я это доказал, а не просто утверждаю. Бинарная утилита sbas_parallel из GMTSAR требует терабайт оперативки там, где Python код в PyGMTSAR обходится 16 GB RAM в докер контейнере (и 8 GB без контейнера). Докер образ в статье указан, ссылка на обсуждение разработчиков GMTSAR тоже - все легко проверить.
Так и не нашел, какая конфигурация Air M2 использовалась?
До хабраката указано «Давайте посмотрим на топовые Apple Silicon M1 iMac и M2 Air…». Во введении написано «Apple Silicon iMac 16 GB RAM 2 TB SSD». В заключении отмечено, что Air от iMac заметно отличается только размером памяти “Apple Silicon iMac M1 в топовой конфигурации (с двумя вентилляторами) практически равен по производительности топовому же бескулерному Air M2, а больший объем памяти последнего позволяет комфортнее работать, например, с 16 GB RAM Docker контейнером.” Если вас интересует минимальная комплектация с 8 GB RAM, то и этот случай описан «…даже мой старый ноутбук 2014 года (8 GB RAM 2 CPU cores hyper-threading) способен легко и быстро выполнить все примеры».
То есть предполагается, что читатели наизусть знают, что там сейчас в топовых конфигурациях предлагается для каждого типа процов?
Если вам нужны тайминги памяти и прочие детали - очевидно, статья не об этом, из заголовка понятно. То, что проверяется и сравнивается в статье, указано - объем оперативной памяти, размер диска, количество и тип ядер. Тип конфигурации тоже приведен, чтобы было понятно, это максимум возможного для данной модели устройств.
Терабайты в кармане, или Apple Silicon Air для Big Data