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M1芯片搞数据科学好使吗?5种基准测试给你答案

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发表于 2021-2-11 20:21:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
  迩来 M1 芯片爆火,它是否实用于数据科学?正在常用基准上测试一下就明了了。新版 Macbook 仍然问世了一段年光,假如将 M1 芯片用于数据科学,功能会奈何呢?本文作家将 M1 Macbook Pro 与基于 Intel 的 2019 Macbook Pro 正在 5 种常用基准前进行了测试,结果发明 M1 芯片的功能确实是令人震恐的。
  起初,它的运转速率比 2019 MBP 是速几倍的,而且运转历程中十足连结安乐。我实施了众 CPU 的穷困职司,散热扇乃至都没有发起过。当然,又有电池寿命也令人难以置信,重度行使众达 14 小时也不会浮现题目。
  独一可行的办理计划是通过 Anaconda 装置这两个库,但须要通过 Rosseta 2 仿真器运转,所以它比本机要慢极少。
  你将看到的测试正在任何办法上都不是「科学的」。他们仅仅比拟了上述机械之间正在一组分别的编程和数据科学职司中的运转时。
  咱们起初从根基的 CPU 和 GPU 基准着手。行使 Geekbench 5 实行测试的结果如下外:

  M1 芯片正在 2019 Mac 中超越了 Intel 芯片。该基准测试仅量度合座机械功能,与本文要实行的数据科学基准测试并不是百分百合系。
  该测试仅行使内置 Python 库,不含 Numpy。以下是测试的代码段


  正在 Numpy 上取得的结果有点奇特。Numpy 类似正在 2019 Intel Mac 上运转得更速,作家猜念来历能够正在于实行了极少优化。
  Pandas 基准万分肖似于 Python。二者实施了沟通的操作,但结果被团结为单个数据 frame。

  须要预防的是这里没有装置本机 Pandas,但 M1 芯片上的 Pandas 以速了 2 倍的速率落成了该基准测试。
  声明一个决议树模子并找到最佳超参数(2400 个组合 + 5 倍交叉验证);
  这是一个大致的准绳模子演练次序,但不包括测试众种算法,数据绸缪和特色工程。以下是测试的代码段:

  结果通报了和行使 Pandas 测试时沟通的音讯——2019 Intel i5 措置器用两倍时长才落成了沟通的职司。
  新的 M1 芯片绝对是物有所值的,但最好的版本还正在后面,终究这只是第一代。
  叙述实质涵盖人工智能顶会趋向阐发、合座技艺趋向兴盛结论、六大细分范围(自然言语措置、揣测机视觉、机械人与主动化技艺、机械研习、智能根蒂举措、数据智能技艺、前沿智能技艺)技艺兴盛趋向数据与问卷结论详解,最终附有六大技艺范围5年冲破事变、Synced Indicator 完全数据。
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