[閒聊] M2Ultra在AI比intel+nVIDIA有架構優勢?
先說我不懂AI運算
只是看了林亦的新影片
https://youtu.be/UsfmqTb2NVY
不想點的,說個大概
意思是
由於M2 Ultra的記憶體是CPU與GPU共用
而且GPU調取記憶體沒啥限制(?
等於有著超大容量和高速頻寬的顯存
對比的是i9 12900+3080TI
中間跑什麼運算什麼訓練,我是不懂
但他的結論、標題
都表明Mac PRO具有極高性價比(他是說最高
可是這套方案要30萬欸
他更是呼籲老黃要出大容量的顯卡
如果蘋果是真的有這麼大優勢
會影響未來PC遊戲卡迭代速度嗎?
--
「我看不到」
「欸 我真的看不到」
「 」
「我還是什麼都看不到啊...」
「我看不到我看不到我看不到!」
--
沒生態你要用什麼跑?手刻API嗎
又在吹蘋果,不累嗎
林亦當然是吹,我關心的是PC卡會不會影響
不影響 end
你如果連他吹的用途都看不懂的話,那換句
話說。兩個沒交集的領域要怎麼影響
問題兩邊GPU性能差多少,花同樣的錢可以
買到等級不低的運算卡了吧
3080Ti一張也才多少怎麼會拿來比?
只比硬體你拿AMD不是更便宜
3080ti回血阿
互不影響 遊戲卡要的是運算 AI要的
是大容量跟傳輸帶寬 前面展示的大容
量帶來得訓練優勢 後面展示大語言模
型在local執行的能力
說可以抵8張主要是拿顯存放模型
跟需不需要那些算力沒直接關係
你花30萬都已經能買到a100了,好歹也拿
價格近似的東西來比吧
老黃的大顯存是資料中心的專業卡
民用想要的是大顯存的遊戲卡兼學習
老黃又不是傻子,為什麼要出大容量的
顯示卡,蘋果這個能算的模型又不多
但目前的務實之選是…接人家現成的
能玩的遊戲也少,看不出有什麼競爭力
所以大容量並不是遊戲卡和計算卡共同方向
還以為計算卡被打擊,遊戲卡也會間接受益
因為看到這代頻寬開砍有點傻眼
價格漲上那麼多規格還有倒退嚕的喔
SoC在記憶體頻寬上絕對有優勢
但Core ML的生態系太疲軟了
先要有人要支援
繪圖卡的強項是渲染和成像,這塊才是
老黃最大的護城河
30萬比12900+3080ti?
不過蘋果M2的確是workstation上cp好
如果有軟體支援,M2目前的確是性價比最
不過沒人會拿顯卡跑訓練吧= =
一張3080不夠強你能上兩張啊
老黃跟蘇媽:歐
M2Ultra就沒有擴充性了
然後一般用戶也買不起也拿不到Grace hopper
如果你的模型夠輕量就可以用消費級跑
通常在於概念驗證,或是edge端上使用
蘋果這格會影響的是小型工作站原本會買
1~2張消費級顯卡,現在改買M2
但要說動搖老黃AI霸權,或消費級PC
可以說幾乎沒有
其實真能幹翻老黃,新聞早就滿天飛惹= =
現在消費級PC端 老黃都快一統天下= =
影片測試AI繪圖...M2好慘..
可是拿a100打遊戲也不會弱到哪去,肯定
比m2ultra好= =
就上上面說的CP值真的那麼高那些搞資料
中心的早就多買幾台插滿RAM就好了
然後原本用N家的也幾乎不太可能轉,光是
系統轉換就有問題了,運算程式還要重寫
就特定用途而已啊 模型不夠大還沒優勢
mi300: hello
工作站要拿RTX 6000 ada來比才能真的
比較CP值
只能玩到沒有hopper的 哭哭~
GraceHopper最大是480+96GB, NV:M2Ultra?
有沒有可能NV轉身就推出MacPro的專用顯示卡
不可能 水果行封閉不是一兩天的事情
MacPro不是不能插顯卡了
上個月他們開發步會出新桌機時就特別強
掉插槽不能用來插顯卡了,鐵了心要分道揚
彪
蘋果現在最主要的問題是你一定會在工
作流程中的某個環節斷鍊
x86頂多就是跑起來效能不太好 貧果是
完全不能跑
有cuda嗎沒有啊花30萬結果這也不能裝那也
不能玩,本地安裝還要找大神有沒有做就算
有算圖速度也不行,組4090十二萬算很頂了
上個廁所回來高解析運算跑了四十圖以上不
用高解析洗個澡算個三百圖算基本款而已
還有sd一堆插件能不能安裝都是問題就樓上
說的一定會斷鍊為何我不用完全沒相容問題
的4090?
蘋果說已經太強了 不需要插顯卡
先噓他,影片越來越沒料
價格都不用統一下?那乾脆拿1030比好了
我也用Mac 但這完全就是無腦果粉zzzz
蛤
水果就是用封閉換取效率
比較類似遊戲主機的優化概念
這論點太迷幻了
而且想到另一個重點,如果用內顯都可以
的話,又不太需要顯卡效能,那我隨便找
一顆有內顯的CPU把RAM插好插滿不久好了?
結論就是M2跑AI有CP根本假議題
果粉價值點滿+錢太多+不急著生出成果才會選
這個吧
這傢伙跟鐘文澤就同一個路線的
他整部影片都在講Mac Studio 吧?哪來Pro
177,999 台幣就能用上192g的vram很香吧?
也不用core ML,PyTorch已經原生支援MPS了
連我的老AMD顯示卡MacBook都能煉丹了
(只是用AMD效率很差)
Mac Studio的滿血M2 Ultra大概是20.8萬
這價格的大顯存替代方案很少吧
不過影片標題也太浮誇了
拿ps5來運算不是更屌?
上面說CPU把RAM插滿 VRAM和RAM不一樣吧
幾個月前都可以透過pytorch跑SD了
這個問題就在你到底是在做事還是像
個傻子在比規格。
只要能用較低的成本完成某件事那真
的是不錯,至少多一點競爭大廠才不
會搞怪。
其實個人消費級的電腦,拿來做特定的A
I運算,是蠻值得買M2U的,自己建立蘿
莉模型,然後不受道德約束...扯遠了,
但是一般中小型企業真的要搞自己的模
型,思考方式就跟個人不同了,穩定、
拓展性、兼容性,已經不會去計較省幾
萬元了,我對mac沒有研究那麼深,不知
道可不以8台Mac studio 串在一起運算
,如果可以的話,中小型公司確實可以
考慮串起來搞AI
問就是生態,要是有生態就能贏,沒
生態你硬體再強也無用武之地
民用ai機,現在m1m2的確是cp值最高的,不
用懷疑,已經很多ai應用測試結果都是如此
樓上一堆觀念錯誤還誇誇其談
顯存和記憶體不會分?
顯示卡的記憶體頻寬多少
你一般記憶體頻寬多少?
現在珍貴的是顯存容量好嗎?
M 系SoC做到的一點是同一記憶體同時具有
顯存的能力
連這個重點都沒抓到
上面一堆還來亂講甚麼鬼東西
還把1030插滿記憶體咧,供三小
當然我不是果粉
M2的問題在於空有硬體沒有軟體
光算圖速度就差別人一大截,那個GPU使用
率根本沒跑滿
這就要等看有沒有更多人願意投入生態開
發了
當然以蘋果的不封閉就會死的死樣子
我看還很漫長拉
有人不知道內顯是直接共用普通記憶體?
然後上面有人說到重點
現在生態基本上都是圍繞CUDA開發的
你開發一個模型東缺一個library西缺一個
dependencies
光解決這些問題就飽了,浪費一堆時間
時間就是錢,一般公司還是直接買A100/H1
00最快
講真的,nv AI強的也不是4090,而是A10
0,在更上面超級伺服器等級的還有dgx g
h200,甚至nv軟體的優勢cuda,蘋果也沒
有提出取代方案,我不覺得蘋果有那麼神
可以光靠一個M2晶片就超越nv經營這麼久
的AI領域
共用普通記憶體有屁用
你能把模型load進去嗎
內顯共用普通記憶體 你能跑到800GB/S?
上面有人說M2優點是記憶體可以開大
那不就只是內顯跟一般記憶體共用了
反正不是說顯卡運算效能不重要?
那是建立在m2和顯卡有差不多帶寬好嗎
人家記憶體直接做在SoC旁邊
頻寬有800G/s
你繞遠路經過主機板的普通記憶體頻寬有
多少?
連人家1/10都不到,賣鬧
直接用內顯算把東西丟到記憶體上就好
AI運算需要的是記憶體容量和頻寬兩者兼
具
說內顯的那位保障沒用過任何AI框架
根本沒先了解卻能大放厥詞
鬼扯發言,幻想很美好
叫他自己把自己說的鬼話實現一次看看
我想看笑話
怎麼不把模型load進HDD的虛擬記憶體裡?
上百T的虛擬記憶體隨便用
他還有發言要用A100來打遊戲
他連上禮拜極客灣的影片都沒看
那個A100裡面全是AI單元,根本跑不動遊
戲
還打遊戲不會輸咧
A100打遊戲根本內顯都打不過
因為它壓根就不是拿來打遊戲的
某樓你A100 80G 30萬能買到,你跟哪
位經銷叫貨的可以分享一下嗎?
A100可以玩遊戲呀,到了H100才砍了一
堆RT單元
價差這麼大說cp值,果粉邏輯堪慮...
都30萬了幹嘛不拿a100
編譯xcode也沒比較快
感覺很像10年前在推的HSA計算XD
另外傳統內顯印象中也不是unified memory
理想上是要CPU/GPU共用MMU的,
單純主記憶體切一塊給GPU不算
蘋果軟體的生態圈完全不用擔心
一台m2 ultra 可抵8張顯卡
以前Mac PRO intel版頂歸可是要16X萬
就HSA沒有真的推起來過
然後剛好m2 ultra記憶體可以到192GB
現在LLM又需要超大記憶體
現有的pc平台不管hsa+超大記憶體都無
法實現
我記得蘇媽大概zen5還哪代
好像就要把mi300那種架構放一般server
差不多等於mi300把hbm換普通dram
如果server有 那TR級的就有機會惹
要快直接根據演算法出ASIC不是更快
樓上執行模型只需要晶片是不是
把ram一起刻進去 (X)
跑模型還需要Compiler 和Runtime 捏
CUDA做了一堆事…
先做一個可以過濾雜訊的AI演算法,不
然記憶體一直肥大
說30萬怎麼不去買A100的大概也覺得只
要有A100 CPU 主機 電源什麼都不用的
就可以開始算了 大概對要買到可以開機
要花多少錢沒什麼概念
只關心到移動端AI的發展,一體化架
構應該有優勢
這個在B站被噴翻欸= =
他這就尼可以在mac上跑自己的聊天機
器人跟stabel diffusion 其他傳統的
沒人搞就沒有
他SD就能跑而已,但是跑得很慢
還不如買一塊3090來跑效益比較好
沒有優勢。蘋果自己生態內很強。生態外就是
廢物
語音創作可以用蘋果
其他最好先研究能不能跑再說
主要是頻寬夠然後Ram又能自由調度,
但是這比較偏個人跟小工作室自己玩確
實CP值超高,但運算卡不是拿來擺好看
的,真的要企業用還是需要運算卡,只
是怕老黃刀法又多切一個民用AI區間
林亦這種垃圾片沒人噓?
個人不適合 光debug就飽了……
喔 挖鼻
買A100/H100就好了,工具是快且好用,不是
開車上路前先造車修車
啊這就家用思維和商用思維的差異。
在家自己研究跑來玩的當然買台MacBook pr
o能跑速度可以接受就好,PyTorch裝上去就
直接可以跑也不用在那邊跟CUDA安裝奮戰。
至於買studio跑大模型…我還沒自閉到要跟
AI聊天,除非你工作上需要調教大模型
爆
Re: [情報] 情報數則給太長直接End的: 沒人會用4090 train正經的模型 請愛用A100 -------------以下正文--------------- 註:DL是Deep Learning42
[情報] 曝蘋果下一代Mac Pro 信息:將採用最高64曝蘋果下一代Mac Pro 信息:將採用最高64 核ARM晶片,1.5TB 記憶體 根據推特爆料者@LeaksApplePro消息,蘋果下一代Mac Pro台式電腦正在研發,將於WWDC 2022正式發布。新電腦將支持16/32/64核CPU,最高可達1.5TB記憶體,最高16TB SSD。這名爆料者還表示,配置信息可能會發生變化,此外顯卡型號未知。 目前的Mac Pro 採用英特爾至強CPU,最高28 核。記憶體也支持最高1.5TB 的選擇,這需要12 條128GB DIMM 記憶體。顯卡方面,Mac Pro 最高可以配備兩塊AMD Radeon Pro Vega II Duo 專業計算顯卡,總計四個GPU核心,每個核心有著4096 個流處理器以及32GB HBM2 VRAM 根據這一份消息,蘋果目前的M1 ARM 芯晶片只是一個開始,性能更強、核心數更多的晶片將在未來搭載到新款MacBook pro 以及iMac 等設備上,將配備32 個核心。目前的8 核M1 晶片已經取得了令人驚嘆的性能,視頻編輯效率、跑分提升巨大,蘋果正逐步計劃在所有電腦上,使用自研ARM 晶片替代英特爾CPU。根據彭博社消息,蘋果自研GPU 核心也在進行中,正在測試16 核、32 核GPU,預計將在2022 年帶來128 核的GPU 晶片。41
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