Apple はまだ完全に最適化する必要がありますが、M1このタスクに適したプロセッサとそのソフトウェアを備えた Apple Silicon を搭載した 13 インチ MacBook Pro は、機械学習テストにおいて、専用 Radeon グラフィックスを搭載した 16 インチ MacBook Pro とほぼ同じパフォーマンスを示しました。
M1 プロセッサのベンチマークは次のとおりです。印象的なこれまでのところ、最も高価な Intel MacBook Pro 構成にも匹敵するスコアを達成しています。まだ初期段階にあり、ソフトウェアはプロセッサ向けに最適化され続けているため、開発者がハードウェアを活用することで一部のタスクやプロセスの速度が大幅に向上するでしょう。
M1 プロセッサが優れている分野の 1 つは、機械学習 (ML) プロセスです。 Apple の A シリーズ チップと同様に、A12Z バイオニック, M1 には、複雑なデータ処理と ML に使用される専用のニューラル エンジンが搭載されています。 Apple によれば、M1 Neural Engine は使用時に 1 秒あたり最大 11 兆の演算を処理できるという。
ただし、Nvidia などの企業の専用 GPU はニューラル演算に関してさらに高い数値を誇るため、このプロセッサは機械学習の点ではクラス最高というわけではありません。 Apple Silicon を実行する第 1 世代の Mac は、M1 プロセッサのみを搭載しており、追加の GPU オプションは利用できません。
Roboflow の開発者したかったApple の新しいマシンを古い Intel バージョンと比較します。 Apple ではプロセッサの移行が始まったばかりであるため、TensorFlow などのツールは完全なベンチマーク テストを実行できるようにまだ最適化されていません。
テスターは、CreateML と呼ばれる Apple のネイティブ ツールを使用することを選択しました。これにより、開発者は、コードを記述することなく、オブジェクトベースの学習で機械学習アルゴリズムをトレーニングできるようになりました。このツールは M1 ベースの Mac で利用できるため、テスト担当者は、テストを実行するために適切に最適化されているはずだと考えています。
彼らが比較することを選択したのは、13インチMacBook ProM1 プロセッサーと 8GB RAM を、専用の Intel Iris Plus Graphics 645 カードを備えた Intel Core i5 と 16GB RAM を搭載した 13 インチ MacBook Pro に搭載します。の16インチMacBook ProIntel Core i9 プロセッサ、64GB メモリ、専用 Radeon Pro 5500M もテストされました。
Roboflow チームは、コードなしのオブジェクト認識タスクを使用してテストを実行することにしました。彼らは 121,444 枚の画像 Microsoft COCO 物体検出データセットを使用し、Roboflow ソフトウェアを使用してアセットをエクスポートし、Create ML 形式に変換しました。彼らは、YOLOv2 オブジェクト検出モデルを使用して CreateML ソフトウェアを 32 バッチ サイズで 5,000 エポックにわたって実行しました。
使用される COCO データセットは、4 歳児でも簡単に認識できるオブジェクトの大規模な画像データベースであり、機械学習アルゴリズムのテストに使用されます。 YOLOv2 は、境界ボックスを使用して画像内のオブジェクトの位置を示す画像認識の一種です。エポックはテストの 1 サイクルであり、バッチ サイズは各サイクルで実行されるオブジェクトの数です。
基本的に、コンピューターには一連の画像が表示され、以前に表示されたものから学習した内容に基づいて、何を表示するかを決定する必要があります。特定のオブジェクトの画像をより多く見るほど、他のランダムな画像内でそのオブジェクトをより正確に識別できるようになります。
結果：
- M1 ベースの MacBook は、8% の GPU 使用率でテストを完了するのに 149 分かかりました。
- Intel Core i5 を実行する MacBook は、Intel Iris Plus Graphics 645 を使用しませんでしたが、テストの実行に 542 分かかりました。
- Radeon Pro を搭載した Intel Core i9 を実行する MacBook は 70 分かかり、テスト中に GPU を 100% 利用しました。
チームは、CreateML は個別の Radeon GPU を 100% 使用できましたが、Intel Iris はまったく使用せず、統合された M1 GPU の 8% しか使用できなかったと述べています。これは時間に影響を及ぼし、おそらく Apple が M1 プロセッサ向けにツールセットをさらに最適化する必要があることが原因であると考えられます。
このベンチマークに基づくと、Apple M1 は Intel Core i5 の 3.64 倍高速です。ただし、M1 マシンは GPU を十分に活用しておらず、これまでのところ、ディスクリート グラフィックスを搭載した i9 よりもパフォーマンスが劣っています。
Apple は、CreateML フレームワークの最適化を継続し、TensorFlow と協力してツールセットを M1 に適切に移植する予定です。将来の M シリーズ プロセッサには、さらに強力なニューラル エンジンとプロセッサが搭載される可能性があります。噂はすでに示しています32 コアの M シリーズ チップが将来のデスクトップ Mac に搭載される可能性があります。
Isamu 
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