[閒聊] Apple M1 Max 測試
原文： https://tlkh.dev/benchmarking-the-apple-m1-max
HN 討論：https://news.ycombinator.com/item?id=29310509
這篇文章挑了一些測試項目，
推測 M1 Max 在 100W 功耗有如此表現的原因。
他的結論是贏在記憶體頻寬夠大, 有10核心,
以及各種 co-processor (AMX, ANE, ...)幫忙 offload。
CPU<->MEM 100GB/s (單 thread), 200GB/s (多 thread), 對比 5600x 約 40GB/s
GPU<->MEM 大約 200~300GB/s，最高 330GB/s
CPU+GPU<->MEM 因為兩個共用記憶體，競爭後總和最高 360GB/s
Zero-Copy: 理論上因為共用記憶體，GPU, CPU 分享資料應該很快
但是 TensorFlow Zero-copy Memory Access
卻和需要走 PCIE 的 5600X+3090 在同一數量級，可能M1在這部分沒做到硬體加速。
M1 Max 5600X+3090
CPU->GPU 48 30
GPU->CPU 19 19
因此可以看出在 memory-bound 工作+硬體加速有支援時，M1 Max 速度就很驚人
例如 NumPy 用上 GEMM 的工作就贏 5600x 一票
但是 SVD, VecMul, eigendecomp 這些就只是不相上下
5600x 在 HTTP server 這種無法加速的也領先
另外 M1 Max 靠著核心多的優勢，在 Pandas 某些項目領先。
TensorFlow GPU 的話效能只有 3090x 1/8，不過耗電也差不多 1/8
所以每瓦效能差不多。但是 M1 max 等於是有巨大記憶體的顯示卡:
https://news.ycombinator.com/item?id=29311522
因此在需要算大量資料時還是有他的優勢 (例如 4k/8k 影片轉檔?)
以及一些 TensorFlow 工作也可以交給 ANE 去算
ANE只耗費 2-4w, 但可以做到 GPU 60% 左右的效能
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他這個結果..還真的挺怪的
我也覺得怪，他沒解釋為什麼沒加速
還是可以和5600x不相上下
另外與其說是M1 Max 贏，不如說他
刻意挑贏很多的 case，再分析為何贏
他上面Numpy的比較我還滿感興趣的
但不太清楚他 5600x 沒有用MKL的是
什麼環境
Special Function 那邊 MKL 還特慢
算每瓦效能蠻怪的，如果m1 max給同
樣瓦數有可能跟3090一樣嗎？
那個每瓦效能一樣的部分...我們只能
讚嘆NV了XDD
Performance at different power le
vels 那段有說曲線比較像log成長
然後 M1 Max SVD/EigenDecomp 是真
的假的算的這麼慢啊？
就算瓦數無限制開，效能不是正比
給3090瓦數 效能不能一樣吧
瓦數和效能不是成正比
不然以前用ARM去堆不就每個屌打X86
挺怪的
就有用到神經網路引擎的工具，才會
快很多
特化功能 x86就什麼都能打但是不精
就沒辦法同天秤比較
老黃能夠駕馭三星製成 高通不行 慘
為什麼體積不用比？
沒事，問就是信仰，讓我們看M1腳踢
5600、拳打3060，信仰讓人偉大
爆
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