I nuovi MacBook Pro con chip M1 surclassano i predecessori Intel nel Machine Learning
Velocità di creazione dei modelli aumentata del 700% grazie alla nuova libreria TensorFlow
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Appleha rilasciato una nuova versione della libreria TensorFlow v2.4 per velocizzare il machine learning sui suoi Mac con processoreM1.
La libreria ottimizzata per ichip M1sfrutta il nuovo framework ML Compute di Apple, che ha lo scopo di accelerare l’addestramento delle reti neurali impiegando non solo le CPU, ma anche tutte le GPU disponibili.
Il nuovo framework ML Compute di Apple è incluso nell’ultimo aggiornamento di macOS, Big Sur, e consente agli utenti di TensorFlow di sfruttare tutto il potenziale della CPU a 8 core e della GPU a 8 core delchip M1.
Prestazioni al top
Il nuovo framework ML Compute utilizza le BNNS (Basic neural network subroutines) rese disponibili rispettivamente dall’Accelerate framework per la CPU e dai Metal Performance Shaders per la GPU.
Apple afferma che con la versione ottimizzata di TensorFlow si possono svolgere attività di addestramento più veloci del 700% sui MacBook Pro da 13” con processore M1. L’azienda ha aggiunto che con l’aggiornamento di TensorFlow i precedenti Mac Pro 2019 riescono a completare un algoritmo di apprendimento in 2 secondi rispetto ai 6 dei modelli che utilizzano la versione precedente della libreria.
Quando il Machine Learning Compute fu annunciato per la prima volta, gli sviluppatori incontrano diversi ostacoli nell’adattare i loro script ML all’interfaccia con la nuova API. Sembra che Apple sia riuscita a bypassare questi ostacoli con la nuova lbireria TensorFlow.
Da oggi, gli sviluppatori possono semplicemente scaricare la nuova libreria TensorFlow 2.4 ottimizzata per Mac e usarla per sfruttare al meglio le risorse dei propri Mac con chip M1, senza dover modificare gli script.
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Sul blog ufficiale diTensorFlow, gli sviluppatori Apple affermano che a breve saranno in grado di integrare una fork (comando che trasforma un singolo processo in due processi identici detti processo padre e processo figlio) nella mainline di TensorFlow.
Fonte:VentureBeat
With almost two decades of writing and reporting on Linux, Mayank Sharma would like everyone to think he’sTechRadar Pro’sexpert on the topic. Of course, he’s just as interested in other computing topics, particularly cybersecurity, cloud, containers, and coding.
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