Ноутбуки Apple, в частности MacBook Pro, всегда были основным рабочим инструментом некоторых разработчиков, однако они были ограничены, когда дело касалось машинного обучения, особенно обучения моделей искусственного интеллекта. Открытая программная библиотека TensorFlow, разработанная компанией Google, является одним из самых популярных инструментов в этой отрасли. До сих пор она ограничивалась использованием только центрального процессора на компьютерах Mac, а графический ускоритель для обучения нейросетей не задействовался. Всё изменилось с появлением Apple Silicon M1, который может похвастаться восьмиядерным CPU и восьмиядерным GPU.
Синтетические тесты показали, как эта комбинация работает на MacBook с процессорами Intel, а также на более старых графических процессорах NVIDIA и AMD для десктопных ПК. Теперь Apple предлагает эту возможность разработчикам на новых компьютерах Mac с процессором M1. В блогах TensorFlow и Apple анонсирован форк оптимизированной для macOS Big Sur библиотеки для Mac на процессоре M1, который показывает в лучшем случае 10-кратное повышение скорости в обычных задачах. Значительные улучшения также наблюдаются в производительности и энергоэффективности.
Большинство рядовых пользователей, вероятно, не обратят на это внимание, но Apple хочет не только продемонстрировать мощь своего нового чипа и платформы ML Compute, но и в значительной степени намерена привлечь разработчиков с высокими требованиями к искусственному интеллекту и машинному обучению, расширяя таким образом круг потенциальных потребителей новых MacBook Pro.
