Praegu puuduvad konkreetsed tarkvarariistad, mis on loodud eranditult MacBook Pro M4 jaoks, mis toetavad närvi pinna rekonstrueerimist. Kuid mitme tehnoloogia ja raamistiku abil saab M4 -l kohandada või kasutada selle võimsa M4 kiibi tõttu, mis sisaldab närvimootorit, mis suurendab AI jõudlust.
saadaolevad tehnoloogiad ja raamistikud
1. Apple'i objekti jäädvustamise API: ehkki see pole spetsiaalselt loodud närvipinna rekonstrueerimiseks, on Apple'i objektide hõivamise API fotogrammemeetria tööriist, mida saab kasutada Apple'i räniseadmetes, sealhulgas MacBook Pro M4. See võimaldab kasutajatel luua 3D -mudeleid 2D -piltide komplektist, kuid see nõuab stseeni või objekti täielikku katvust [7].
2. närvipinna rekonstrueerimise raamistik: ehkki see pole MacBook Pro M4-s levinud, saab selliseid raamistikke nagu Sparseneus ja närvi RGB-D pinna rekonstrueerimine potentsiaalselt M4-l käia selle arvutuslike võimaluste tõttu. Need raamistikud kasutavad närvi renderdamise tehnikaid pindade rekonstrueerimiseks hõredatest vaadetest või RGB-D andmetest [5] [9].
3. Nvidia närvipinna rekonstrueerimise tööriistad: kuigi peamiselt NVIDIA riistvara jaoks on närvipinna rekonstrueerimise valdkonnas tipptasemel sellised tööriistad nagu närvituuma pinna rekonstrueerimine (NKSR) ja neurangelo. Kuid need on NVIDIA GPU -de jaoks optimeeritud ja ei pruugi MacBook Pro M4 -l olla ilma oluliste muudatuste või emuleerimiseta [1] [2].
MacBook Pro M4 kasutamine närvipinna rekonstrueerimiseks
MacBook Pro M4 võimas närvimootor ja GPU toetavad erinevaid AI töökoormusi, muutes selle elujõuliseks platvormiks närvipinna rekonstrueerimise ülesannete täitmiseks, kui tarkvara on kohandatud või Apple'i räni jaoks optimeeritud. Arendajad võiksid M4 võimalusi kasutada, teisaldades või arendades ühilduvat tarkvara, kasutades selliseid raamistikke nagu Pytorch või Tensorflow, mis toetavad Apple'i metalli API -d GPU kiirenduseks.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi puuduvad konkreetsed tööriistad, mis on loodud eranditult MacBook Pro M4 jaoks närvipinna rekonstrueerimiseks, muudavad seadme võimalused selle paljutõotavaks platvormiks selliste ülesannete täitmiseks õige tarkvaraga kohanemisega.
Tsitaadid:]
[2] https://research.nvidia.com/labs/dir/neurangelo/
]
[4] https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_eccv/papers/04691.pdf
[5] https://www.xxlong.site/sparseneus/
]
]
]
]
[10] https://github.com/bennyguo/instant-nsr-pl