TensorFlowML框架获得AppleM1优化版本

随着越来越多的2020年末新款MacBook Air和MacBook Pro落在用户手中，看到令人印象深刻的性能新闻和报道堆积如山，请不要感到惊讶。无论如何，这始终是苹果公司的保证，对于那些不确定是否要改用新的苹果芯片的人。该公司的大部分消息传递都围绕着通常的办公室工作和视频编辑问题，但现在它正试图吸引特定类别的用户，特别是开发人员需要在其支持M1的Mac上进行一些AI和机器学习。

MacBook，尤其是MacBook Pro，一直是一些开发人员的最爱，但在机器学习工作(尤其是培训AI模型)方面，他们可能会感到有些退缩。由Google开发的TensorFlow AI和机器学习环境是该行业最受欢迎的工具之一，但到目前为止，仅限于在Mac中使用CPU。鉴于大多数Mac仅具有集成GPU的Intel CPU，这并不奇怪。

当然，随着Apple Silicon M1的推出，情况发生了变化，该产品具有八核CPU和八核GPU。综合基准​​测试表明，这种组合如何围绕由Intel驱动的MacBook，较早的NVIDIA和AMD台式机图形运行。现在，Apple正在新的M1 Mac上为AI开发人员提供这种功能。

Apple创建了TensorFlow的一个分支，这是他们自己的版本，它专门针对M1处理器上的macOS Big Sur优化。与旧版Mac上常规TensorFlow的不同之处在于，它同时利用了2020年末MacBooks的CPU和GPU，不仅在速度和性能上都显着提高，而且在电源效率上也有了显着提高。

大多数最终用户可能不会在意这一突破，但这是Apple希望传达的重要信息。它不仅展示了其新的Silicon M1芯片和其新的ML Compute框架的功能，而且还大量出售了新的MacBook Pro，因为即使是对AI和机器学习有严格要求的开发人员也希望使用这种产品，从而扩大其客户不仅限于办公室用户和多媒体广告素材。