Nvidia RTX 4090 を超えて: M3 Pro AI がランニング スコアで大きな進歩を達成

Apple は 12 月 6 日、Apple Silicon 専用に設計されたオープンソース フレームワークである MLX のリリースを発表しました。このフレームワークの目標は、AI 開発者がプロ​​ジェクトで構築、テスト、使用、最適化できるようにすることです。

ベンチマーク テストで良好な結果を達成

開発者の Oliver Wehrens は最近、Apple の M1 Pro、M2、および M3 チップでの MLX フレームワークのベンチマーク結果を共有しました。 Nvidia RTX 4090 グラフィックス カードとの比較。テストには OpenAI の音声認識モデル Whisper が使用されました。

Wehrens は音声文字起こしに Whisper モデルを使用し、10 分間の音声ファイルの処理にかかる時間を測定しました。結果は、M1 Pro チップのパフォーマンスが Nvidia GPU よりわずかに悪く、オーディオの処理に 4090 の場合は 186 秒かかるのに対し、216 秒かかったことがわかりました。

ただし、新世代の Apple Silicon のパフォーマンスは大幅に向上しました。たとえば、別のテスターが 76 個の GPU を備えた M2 Ultra と 40 個の GPU を備えた M3 Max で同じオーディオ ファイルを実行したところ、これらのチップは Nvidia GPU よりも転写にかかる時間が短いことがわかりました。

消費電力の大きな違い

Apple Silicon グラフィックス カードと Nvidia グラフィックス カードの間には、消費電力に大きな違いがあります。具体的には、Nvidia 4090 搭載 PC の消費電力を実行状態とスタンバイ状態で比較すると、242 ワット増加しています。比較すると、16 個の M1 GPU コアを搭載した MacBook では、アクティブ モードとスタンバイ モードのエネルギー消費の差はわずか 38 ワットです。

AI と機械学習の分野における Apple の進歩

Nvidia 4090 GPU の価格が PC を含まずに 1,599 ドルからであることは言及する価値があります。 2022 M3 MacBook Pro は同じ価格です!これらの結果は、Apple の人工知能と機械学習機能の進歩を強調しており、Apple 製品のパフォーマンス向上の始まりとなる可能性があります。 MLX フレームワークがオープンソースになったことにより、開発者はより広範なアプリケーションとイノベーションにアクセスできるようになります。

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