蘋果今天發(fā)布了TensorFlow的分支版本，TensorFlow是Google的AI和機器學習開發(fā)環(huán)境，針對Intel Mac和采用Apple新M1芯片支持的Mac進行了優(yōu)化 。蘋果表示，通過利用macOS Big Sur上的ML Compute框架，針對Mac優(yōu)化的TensorFlow 2.4版本使開發(fā)人員可以在M1的8核CPU等硬件上利用加速的處理器(CPU)和圖形卡(GPU)培訓和8核GPU 。
培訓復雜的AI模型對于開發(fā)人員來說可能是非常昂貴的 。例如，谷歌花費了大約6,912美元來培訓BERT，這是一種雙向變壓器模型，可以重新定義11種自然語言處理任務的最新狀態(tài) 。盡管像BERT這樣的培訓模型可能仍無法像MacBooks這樣的商用硬件所能提供，但經(jīng)過Mac優(yōu)化的新TensorFlow軟件包有望降低進入門檻，使企業(yè)能夠比以前更輕松，更便宜地培訓和部署模型 。
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根據(jù)Apple的說法，TensorFlow 2.4的新macOS分支從應用更高級別的優(yōu)化開始，例如融合神經(jīng)網(wǎng)絡的層，選擇合適的設備類型，將圖形編譯并執(zhí)行為由BNNS在CPU和CPU上加速的圖元 。GPU上的金屬性能著色器 。蘋果聲稱，TensorFlow用戶可以在配備M1的13英寸MacBook Pro上獲得多達7倍的培訓速度 。
蘋果公司的內(nèi)部基準測試表明，像MobileNetV3這樣的流行型號在配備M1和新TensorFlow的13英寸MacBook Pro上的訓練時間僅為1秒，而在運行舊版TensorFlow的采用英特爾技術的13英寸MacBook Pro上，訓練時間僅為2秒包 。此外，該公司聲稱，在Intel驅(qū)動的2019 Mac Pro上使用TensorFlow優(yōu)化訓練樣式轉(zhuǎn)移算法可以在大約2秒鐘內(nèi)完成，而在未優(yōu)化的TensorFlow版本上則需要6秒 。
Google技術計劃經(jīng)理Pankaj Kanwar和產(chǎn)品營銷負責人Fred Alcober寫道：“借助TensorFlow 2，它可以在各種不同的平臺，設備和硬件上提供一流的培訓，從而使開發(fā)人員，工程師和研究人員可以在他們喜歡的平臺上工作 。在博客文章中 ?！斑@些改進，加上蘋果開發(fā)人員能夠通過TensorFlow Lite在iOS上執(zhí)行TensorFlow的能力，繼續(xù)展示了TensorFlow在支持Apple硬件上高性能ML執(zhí)行方面的廣度和深度 ?！?
蘋果和谷歌表示，用戶無需更改現(xiàn)有的TensorFlow腳本即可使用ML Compute作為TensorFlow的后端 。在不久的將來，兩家公司計劃開始將分支版本的TensorFlow 2.4集成到TensorFlow master分支中 。
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