Apple은 12월 6일 Apple Silicon을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 프레임워크인 MLX를 발표했습니다. 이 프레임워크의 목표는 AI 개발자가 프로젝트에서 구축, 테스트, 사용 및 최적화할 수 있도록 하는 것입니다.
개발자 Oliver Wehrens는 최근 Apple의 M1 Pro, M2 및 M3 칩에 대한 MLX 프레임워크의 벤치마크 결과를 공유하고 이를 Nvidia RTX 4090 그래픽 카드와 비교했습니다. 테스트에는 OpenAI의 음성인식 모델인 Whisper가 사용되었습니다.
Wehrens는 음성 전사에 Whisper 모델을 사용하고 10분짜리 오디오 파일을 처리하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 결과에 따르면 M1 Pro 칩은 Nvidia GPU보다 약간 더 나쁜 성능을 보여 오디오 처리에 216초가 걸렸고, 4090의 경우 186초가 걸렸습니다.
그러나 차세대 Apple Silicon의 성능은 크게 향상되었습니다. 예를 들어, 또 다른 테스터는 76개의 GPU가 있는 M2 Ultra와 40개의 GPU가 있는 M3 Max에서 동일한 오디오 파일을 실행한 결과 해당 칩이 Nvidia GPU보다 텍스트를 변환하는 데 시간이 덜 걸리는 것을 발견했습니다.
Apple Silicon과 Nvidia 그래픽 카드의 전력 소비에는 상당한 차이가 있습니다. 구체적으로, Nvidia 4090 기반 PC의 실행과 대기 사이의 전력 소비를 비교하면 242와트가 증가했습니다. 이에 비해 16개의 M1 GPU 코어가 있는 MacBook의 활성 모드와 대기 모드 간 전력 소비 차이는 38와트에 불과합니다.
Nvidia 4090 GPU 가격은 PC를 제외하고 1,599달러부터 시작한다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 이는 2022년 M3 MacBook Pro와 동일한 가격입니다! 이러한 결과는 Apple의 인공 지능 및 기계 학습 기능 발전을 강조하며 Apple 제품 성능 향상의 시작이 될 수 있습니다. 이제 MLX 프레임워크는 오픈 소스를 통해 개발자에게 더 폭넓은 애플리케이션과 혁신에 대한 액세스를 제공합니다.
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