Как стать автором
Обновить

Комментарии 15

Получается, данный сопроцессор не предназначен для широкого использования напрямую? Печально это выглядит, так как кроссплатформенное приложение не станет поддерживать две разные мат. библиотеки, Apple свои фреймворки с ускорением на другие платформы не портирует, а всем известные кросплатформенные библиотеки, похоже, не будут этим ускорителем пользоваться.

Всем известные библиотеки могут у себя внутри использовать библиотеки, которые предоставляет Apple

Разработчики могут использовать Accelerate framework, а уж то, как там Apple с помощью сопроцессора ускоряет вычисления матриц, это ее личное дело.

Пруф на сравнение производительности:
nod.ai/comparing-apple-m1-with-amx2-m1-with-neon

Машинное обучение становится все более востребованным, похоже, это будет новым трендом развития IT на ближайшее будущее

Я к тому, что кросплатформенное приложение не станет брать accelerate framework из-за его привязанности к ОС. Как справедливо заметил VolCh выше, кросплатформенная библиотека (которой приложение спокойно пользуется везде) может уже использовать этот framework внутри себя на Mac, но вопрос — будет ли.

А почему нет? Большинство таких библиотек не брезгуют, насколько я знаю, проанализировать своё аппаратное и программное окружение и использовать лучшие способы из доступных. Сам так в юности проверял на наличие х87-го сопроцессора и вместо вызова библиотек вызывать команды непосредственно. А потом и библиотеки подтянулись — стали внутри себя проверять.

не станет брать
— смотря как брать. Например BLAS — это стандартный набор операций, интерфейс описан в заголовочных файлах, а реализация может быть любая. Например есть blas с оптимизацией под процессоры Intel, есть nvblas, которая на GPU матрицы умножает. Грубо говоря приложению нужно просто подсунуть оптимизированный бинарник dll/so/тд.перед запуском или при линковке.

Все время было интересно, почему операции с матрицами (сложение, умножение и другие) выполняются именно такими образами. В книжках везде было написано как делать, но почему именно так, нигде не было.

Это удобно.
Представим, что вам надо перевести вектор из одной системы координат в другую. Получится последовательность сложений и умножений. А теперь представим, что вы хотите проделать эту операцию дважды. Подобный способ записи позволит вам записать переход из первой системы во вторую и из второй в третью как умножение этих матричных операторов по определенным стандартным правилам.
Потом выяснится, что это определение «сильное», поскольку поддерживает аксиомы кольца над полем, где можно пользоваться ассоциативностью. А иногда и делить, если матрица обратима. Грубо говоря, такое определение обладает изрядной гибкостью.

Каждый линейный оператор над вектором имеет структуру операций, какая закодирована в матричном умножении, поэтому от самого механизма «сумма произведений» далеко не убежать, вопрос лишь в том, какую форму представления этому назначить.

Если кратко: такое определение дает хороший инструмент для всяких фокусов и решения прикладных штук. Альтернативные определения не обладали большей выразительностью, а лучшие подходы еще не изобретены.
Здесь не стоит писать про преимущество M1 (и вообще что-либо хорошее о компании Apple). Заминусуют сразу. По утверждению фанатиков x86, чип M1 не сравнится с процессорами Intel и AMD ни в одной категории. А то факт, что даже макбук Air с чипом М1 производительнее и автономнее, чем все предыдущие макбуки на базе Intel, всего лишь побочный эффект, видимо.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
А тем, кто перешел с Intel на M1 работать не надо? Они все типа блогеры и фанатики Apple что-ли?

Так я и не называю Intel гамном. До выхода M1 пользовался компьютерами исключительно на Intel, и не жаловался. После выхода M1, Apple показала, что мобильные процессоры Intel не такие уж и хорошие, как нам казалось раньше.

Повторяю, речь идет только о мобильных процессорах Intel, ни о какой войне между ARM и x86 речи нет.

Сам я переходил с Ice Lake, и разница просто огромная. Начиная простой работой с ОС, заканчивая всякими IDE как например xcode и IntelliJ IDEA.

Под фанатиками x86 имеются в виду те, кто ни разу не работал с M1, но убеждены, что этот чип отстой и хайп вокруг него это всего лишь маркетинг.
Как правило, люди пользующиеся продукцией Intel — флегматично-прагматичны, нам просто работать надо
как-то странно делить пользователей разных процессоров по менталитету. Да, относительно каждого нововведения существуют консервативно настроенные люди, и в конечном итоге они далеко не всегда оказываются правы. Но при чем тут конкретно intel?
а когда задаешь логичный вопрос «и че, ваш молоток может забивать все 100 типов гвоздей?», то фанбои резко начинают обвинять прагматиков то в ретроградстве, то в фанатизме, то еще черт знает в чем, потому что парировать нечем.
тут главное не забывать что не всем надо забивать эти нестандартные гвозди. Тем кому надо могут хоть на powerPC сидеть. И если пользователь выбирает устройство, которое лучше подходит для его задач, чего плохого если это внезапно окажется мак?

Ещё интересная статья с техническими деталями, правда на английском, от компании портирующей Linux на M1: https://corellium.com/blog/linux-m1

В качестве вывода можно сказать, что сопроцессор Apple — впечатляющая технология, которая дает Apple ARM преимущество в задачах машинного обучения и высокопроизводительных вычислений.

Последнее время что-то уже совсем много рекламы М1.
"Нейро" сопроцессоры давно известны человечеству, давно есть в других ARM-процессорах.


Что здесь такого впечатляющего и революционного? Это было впечатляюще в 2015, но не в 2020.


Слишком много marketing bullshit.

Что здесь такого впечатляющего и революционного?
возможно, производительность?
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.