MacBook Pro z serią M4, w tym M4 Pro i M4 Max, jest wyposażony w potężne procesory graficzne zaprojektowane do obsługi wymagających zadań, takich jak grafika 3D, edycja wideo i obliczenia AI. Jednak to, czy te GPU mogą skutecznie przetwarzać rekonstrukcje neuronowe o wysokiej wierności, takie jak te osiągnięte przez nerwowy alangel NVIDIA, zależy od kilku czynników.
Neuralangelo Przegląd
Neuralangelo to model AI opracowany przez NVIDIA do rekonstrukcji modeli 3D z materiału wideo. Wykorzystuje natychmiastowe prymitywy graficzne neuronowe (natychmiastowe NGP) i strategię optymalizacji gruboziarnistej w celu osiągnięcia rekonstrukcji o wysokiej wierności. Technologia ta jest szczególnie odpowiednia dla GPU NVIDIA, ponieważ wykorzystuje ich architekturę do wydajnego przetwarzania sieci neuronowych.MacBook Pro M4 GPU możliwości
MacBook Pro Pro Chip ma procesor graficzny z maksymalnie 20 rdzeniami, podczas gdy M4 MAX oferuje konfiguracje z maksymalnie 40 rdzeniami GPU. Te gpusy obsługują sprzętowe śledzenie promieniowania, co jest korzystne dla zadań wymagających złożonego oświetlenia i odbicia, ale nie są one specjalnie zoptymalizowane pod kątem rekonstrukcji powierzchni neuronowej, takiej jak GPU NVIDIA.przetwarzanie rekonstrukcji powierzchni neuronowej
Podczas gdy GPU M4 są potężne i zdolne do obsługi zadań związanych z AI ze względu na ich integrację z silnikiem neuronowym Apple, nie są one specjalnie zaprojektowane dla tego samego poziomu rekonstrukcji powierzchni nerwowej, co GPU NVIDIA. Silnik neuronowy w układach M4 jest zoptymalizowany do zadań AI na urządzeniu, ale nie jest bezpośrednio porównywalny ze specjalistyczną architekturą GPU NVIDIA do złożonych obliczeń sieci neuronowych, takich jak te wymagane przez neuralangelo.Ograniczenia i rozważania
1. Kompatybilność oprogramowania: Neuralangelo jest zoptymalizowany pod kątem GPU NVIDIA i jest wydany na licencji, która ogranicza jej zastosowanie do aplikacji niekomercyjnych na sprzęcie NVIDIA. Oznacza to, że uruchomienie neuralangelo na MacBook Pro wymagałoby znacznych modyfikacji lub alternatywnych rozwiązań oprogramowania.2. Wydajność: Nawet jeśli dostępne było kompatybilne oprogramowanie, wydajność GPU M4 w obsłudze tak złożonych obliczeń neuronowych może nie być zgodna z wynikiem wysokiej klasy GPU NVIDIA, takich jak seria RTX, które są specjalnie zaprojektowane do AI i głębokiego uczenia się zadań.
3. Pamięć pamięci: M4 Max oferuje wysoką przepustowość pamięci, do 546 GB/s, co jest korzystne dla zadań wymagających danych. Jednak wydajność tej przepustowości w zadaniach rekonstrukcji powierzchni neuronowej zależałaby od tego, jak dobrze oprogramowanie jest zoptymalizowane pod kątem sprzętu Apple.
Podsumowując, podczas gdy seria MacBook Pro M4 ma potężny procesor graficzny zdolny do obsługi zadań związanych z AI, nie są one specjalnie optymalizowane pod kątem rekonstrukcji neuronowych o wysokiej wierności, takich jak neuronangelo. Głównym ograniczeniem jest nie tylko sprzęt, ale także kompatybilność oprogramowania i optymalizacja technologii specyficznych dla NVIDIA. W przypadku zadań wymagających poziomu szczegółowości i wierności dostarczanych przez neuralangelo, NVIDIA GPU pozostają preferowanym wyborem ze względu na ich wyspecjalizowaną architekturę i obsługę oprogramowania.
Cytaty:[1] https://www.apple.com/macbook-pro/specs/
[2] https://www.cgchannel.com/2023/08/video-check-o-nvidias-new-neuralangelo-ai-model/
[3] https://developer.nvidia.com/blog/recreate-hiigh-lidelity-digital-twins-with-neural-kernel-surface-construction/
[4] https://www.apple.com/newsroom/2024/10/new-macbook-pro-features-m4-family-of-chips-and-apple-intelligence/
[5] https://support.apple.com/en-us/121554
[6] https://www.youtube.com/watch?v=nef5bgytqmk
[7] https://github.com/bennyguo/instant-nsr-pl
[8] https://support.apple.com/en-us/121553