田海立@CSDN 2020-11-21
之前MacBook上TensorFlow只能利用CPU做训练，TF2.4开始可以利用GPU做训练了，并且不管是M1的MacBook Pro，还是Intel架构的MacBook Pro还是Mac Pro都是支持的。Apple披露这一信息，并且po出性能对比数据。
MacBook Pro上利用GPU训练
看下面的性能数据，对比了CPU数据、Intel架构的MacBook Pro以及M1架构的MacBook Pro：
结果显示：M1架构的训练性能比CPU提升了7倍；Intel架构的没那么明显。
其中的机器及软件配置：
- CPU是13-inch Intel架构的Macbook Pro，跑的是TF2.3
- Intel架构的GPU加速机器以及M1芯片的GPU加速机器跑的是TF2.4 prerelease
- Intel架构的13-inch Macbook Pro的配置：1.7GHz 4核 i7 CPU + Intel Iris Plus Graphics 645 GPU + 16GB内存 + 2TB SSD硬盘
- M1芯片的13-inch Macbook Pro的配置：M1（4核高性能+4核高效能CPU + 8核GPU + 16核Neural Engine）+ 16GB内存 + 256GB SSD硬盘
只是，M1里有NPU，这个有利用NPU吗，还是仅仅GPU？Apple没过多披露，字里行间也只提到了GPU，保留关注。
Mac Pro上利用GPU训练
Mac Pro上CPU与GPU训练的数据如下：
这个看起来GPU效果还是比CPU有极大提升的。
当然Mac Pro仅有Intel架构的机器，其中的机器及软件配置：
- CPU数据跑的是TF2.3
- GPU数据跑的是TF2.4 prerelease
- 机器配置：3.2GHz 16核 Intel Xeon W-based + 32GB内存 + AMD Radeon Pro Vega II Duo GPU （64GB HBM2显存） + 256GB SSD硬盘
看来想利用Intel架构的MacBook Pro来跑机器学习训练任务提升有限；用M1的MacBook Pro或Mac Pro可以跑机器学习训练任务了。
【来源参考】
Leveraging ML Compute for Accelerated Training on Mac https://machinelearning.apple.com/updates/ml-compute-training-on-mac