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      蘋果M1 是不是不講武德?
      夏昆岡 于 2020.12.29 18:26:25 | 源自:www.njhuierpuwx.cn | 版權:原創 | 平均/總評分:09.20/368
    1. 基于M1的Macbook產品上市后,掀起了很大的關注度,在各路測評中,M1的表現出色,基礎性能優異,在某些特定項目中爆錘英特爾版的Macbook,這些項目包括視頻編解碼、XCODE編譯、某些軟件的功能優化例如圖像摳像……等等,“蘋果不講武德”成為被廣泛接受的評價,這是蘋果蹭了馬老師的熱度。

      在上古時期,X86 CPU只支持整數運算,如果涉及浮點計算,還得需要添加一枚X87浮點計算單元[或兼容型號],英文縮寫FPU,屬于協處理器,在IT文獻當中,如果不交代語境,協處理器就指的是X87這樣的FPU。一直發展到486時代早期,CPU開始內置FPU,早期仍然有486SX和486DX之分,SX是不包含FPU的型號。奔騰時代之后的年輕人已經不知道什么是協處理器了。

    2. 現在的情況有點類似當年。現在AI領域風生水起,機器學習帶來了全新的計算需求,通用處理器不管是X86還是ARM,在這個領域效率都不夠高,于是有了專用的神經網絡運算單元或者芯片設計商,國內的寒武紀就是這樣的廠商。它一般簡稱NPU,蘋果管這個單元叫神經網絡引擎。M1中集成了16個NPU,還有專用的機器學習加速器,在主處理器算力之外又提供了11萬億次每秒的運算力。現在主流的高性能ARM芯片中都已集成NPU,M1的這個設計其實并不新鮮,但X86桌面級的處理器還尚未完成整合NPU的進程。CPU+NPU的組合計對于桌面系統來說算是一種比較新的異構計算形式。

      那些不講武德的軟件大部分都是使用了NPU的,以macOS平臺上比較受歡迎的Pixelmator Pro為例,基于Core ML優化使得其[部分]性能提升高達15倍之多。Core ML是蘋果專門針對機器學習的開發框架,利用這個框架,可以讓NPU加入運算,做到以前敢想不敢做的功能,Core ML和16個NPU提供了流暢應用的可能性,例如djay Pro在它們的支持下,能做到實時的剝離音樂中的人聲,這在以前只敢想想。這些優秀的例子,只會讓更多軟件開發商加大對NPU的利用,從而大幅提升性能,越來越多的軟件會不講武德。不可否認,通過NPU加速某個軟件某個功能,是定向優化,但定向優化多了,就是全面優化。

    3. 放在手機、平板設備領域,處理器集成CPU、NPU等各種U并讓軟件進行協調工作已經成為常態,但在桌面設備領域還很新鮮,ARM不講武德由來已久,這只是沒有和X86直接面對面交火而已。

      在各種U中,GPU負責圖形圖像處理,由于其算力資源豐富,在特定的設計和軟件環境當中,可以來負責部分通用計算的任務,此時的GPU也是GPGPU,GPGPU通常不會被視為協處理器。Windows 8起,系統就能在全局范圍內使用GPU提升系統性能,Windows 10對GPGPU的利用變得更為高效,macOS也有類似的加速機制。它的本質就是異構計算的普及應用。在科學計算、AI編程領域,GPU更是運算主力。大部分圖像、視頻編輯器的流暢度也和GPU息息相關。然而英特爾的GPU有多弱世人皆知,蘋果在官方宣稱M1的GPU是“我們迄今最快的個人電腦集成顯卡”時,英特爾臉上無光,要知道M1還只是個孩子啊。

      GPU中也會內置各種加速核,其中個人應用最多的是視頻解碼加速,幾十元的弱雞ARM處理器都能硬解的4K HDR,英特爾硬是拖到7代U才完善,牙膏擠到極致。M1在視頻編解碼應用中爆錘英特爾,是因為M1集成了性能更好的加速單元。T2處理器在2018年及以后的的X86版Mac設備中均有應用,它不僅僅只是安全驗證芯片,它還是蘋果給英特爾處理器打的硬件補丁,因為英特爾處理器在視頻方面的乏力,蘋果在T2處理器中加入了H.265等編解碼加速,T2的功能,在M1中整合并獲得增強。

      該圖片由🎄Merry Christmas 🎄在Pixabay上發布 制造商=NIKON;型號=NIKON D3200;焦距=195毫米;光圈=F9.0;感光度=ISO400,0;曝光時間=10/1000秒;日期=2016.05.01 11:48:58

      所以,不講武德的是英特爾,不思進取,從引領技術潮流到擠牙膏擠到走不出舒適圈到跟不上新的時代變化,忘了初心。這不是CPU架構之爭,也不是OS生態之爭,而是進取者和牙膏黨之爭。現在傳出微軟也要自研處理器的傳聞,傳聞讓英特爾股價連續2天大跌,最重要的盟友都要叛變的傳聞都能令人廣泛取信,恰恰說明了英特爾武德已經無法服眾,而武藝也被人打上了個巨大的問號。

      有人指責M1的跑分失真,確實有部分媒體和粉絲夸大其詞,只挑好看的,為了賺眼球賺流量,另外也存在這種更為復雜的異構計算平臺性能如何評估的問題。NPU的11萬億的算力應該忽略嗎?傳統的電腦性能評價體系也該升級了。現有的評估方式很難客觀的量化M1的性能,實際體驗出入較大,我們認為性能體驗整體上不亞于同時期的i5,但更省電,放腿上不熱,對蛋蛋友好。如果你要拔草,建議不要從性能角度入手,可以嘗試了解一下生態,這才是阻止你擁有M1 MacBook最大的障礙。

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      發表于2021.09.18 21:22:22
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      發表于2021.08.29 15:44:10
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      發表于2021.07.14 17:38:10
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      發表于2021.06.26 23:53:08
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      發表于2021.06.06 23:03:07
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      發表于2021.06.01 18:02:31
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      發表于2021.04.18 12:32:51
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      發表于2021.04.18 12:08:41
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      發表于2021.04.01 21:25:09
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      192.102.***.***
      192.102.***.***
      说句实在话,蘋果M1的性能劲,还有一个因素就是其不向下兼容8位、16位和32位的指令集,所有的指令集全部是64位的,这種设计只能在Mac OS里有很優異的表现,但是你一旦到Windows和Linux里,这两種系统是要考虑一些软件的兼容问题的,蘋果M1恐怕别说跟Intel的Core i5比了,能比得过奔腾就算它牛逼了。
      森泃妏蚚Win10枑蝠
      發表于2021.03.18 13:42:29
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      192.055.046.***
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      發表于2021.03.18 13:38:32
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      發表于2021.03.11 19:51:17
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      211.086.156.***
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      發表于2021.02.26 20:48:50
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      202.103.251.***
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      發表于2021.02.26 10:18:09
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