adonishong 最近的时间轴更新 adonishong 最近的时间轴更新 |
adonishongV2EX 第 139564 号会员，加入于 2015-09-23 18:19:05 +08:00 |
| M2 Max(14) 对比 M1 Max(16) 的 pytorch 推理性能简测 MacBook Pro • adonishong • 2023 年 3 月 22 日 • 最后回复来自 adonishong | 13 |
| macOS 13.0 Ventura 支持用虚拟机里用 Rosetta 跑 X86-64 Linux 了 问与答 • adonishong • 2022 年 6 月 8 日 • 最后回复来自 adonishong | 2 |
adonishong 最近回复了
12 小时 24 分钟前 回复了 1nieyutan 创建的主题 › MacBook Pro › 19 款的 inter 还能战几年 |
目前还有一款 13 的 RMBP 在跑, 在早 FNOS
12 小时 25 分钟前 回复了 gap 创建的主题 › 程序员 › Kimi K2.5 的确不错但好像训练的数据有点老？ |
简单搜了一下这个问题"iPhone Safari file upload size limit blob memory WebAssembly"
用 google 搜的
搜出来的信息都是什么 20 - 23 年的, 可不就是和 Kimi 说的情况是一样的么 ...
Kimi 那个回答展示的内容很清晰, 不是直接用模型里的知识回答的, 是做了搜索以后回答的, 这和训练数据没什么关系
用 google 搜的
搜出来的信息都是什么 20 - 23 年的, 可不就是和 Kimi 说的情况是一样的么 ...
Kimi 那个回答展示的内容很清晰, 不是直接用模型里的知识回答的, 是做了搜索以后回答的, 这和训练数据没什么关系
2023 年 10 月 31 日 回复了 lucifer518 创建的主题 › MacBook Pro › M3 Max 是选 14 核+96G 内存还是 16 核+64G 内存？ |
考虑一下接下来可以跑大模型, 要不要考虑一下 128G 内存 ...
2023 年 3 月 22 日 回复了 adonishong 创建的主题 › MacBook Pro › M2 Max(14) 对比 M1 Max(16) 的 pytorch 推理性能简测 |
这一坨 shit 在飞机高铁上这种不方便连远端服务器的环境下, 能让你还相对比较高效的调你的神经网络调个几个小时呢 ...
2023 年 2 月 27 日 回复了 adonishong 创建的主题 › MacBook Pro › M2 Max(14) 对比 M1 Max(16) 的 pytorch 推理性能简测 |
@neopenx 收到, 感谢
2023 年 2 月 27 日 回复了 adonishong 创建的主题 › MacBook Pro › M2 Max(14) 对比 M1 Max(16) 的 pytorch 推理性能简测 |
@johnsonyeen 38C
2023 年 2 月 27 日 回复了 adonishong 创建的主题 › MacBook Pro › M2 Max(14) 对比 M1 Max(16) 的 pytorch 推理性能简测 |
@neopenx 请教一下目前 amd 那边 ROCm 的实现情况怎么样了? 效率方面和英伟达那边 cublas, cudnn 的差距能有多大有了解么?
2023 年 2 月 27 日 回复了 adonishong 创建的主题 › MacBook Pro › M2 Max(14) 对比 M1 Max(16) 的 pytorch 推理性能简测 |
@neopenx 这就是准备在没有网络的时候跑跑原型做一下基础的代码测试的 ... 正经炼丹那肯定是发到远程主机上拿英伟达的卡跑啊
2023 年 2 月 27 日 回复了 CRH 创建的主题 › MacBook Pro › Max Tech: 不要买 M2 Max 的 14” MacBook Pro |
@chashao 以我自己的情况为例, 我的使用场景是 CPU 和 GPU 不会同时跑到百分百, 所以不存在这个评测里的问题 ...
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