最近外勤越來越多，於是手裡這台15寸的mbp就顯得略笨重了，所以就整了一台新的air外出使用，16+256，因為是附機所以沒有儲存需求，但是沒有選低配是因為看了看之前的mbp基本上物理記憶體使用都在10gb以上，而且soc完全沒有擴充套件能力，所以不得不接受了價效比極低的¥1500/+8gb選項。
相容性基本上還是挺遺憾的。
python3
- with numpy pandas sklearn pytorch ...
rossetta
jetbrain kits
rossetta
gcc/g++
fine，系統自帶
gdbx
matlab 2020b
rossetta
docker
xlib fftw3
fine 原始碼編譯安裝
lib eigen
fine
cmake
fine 原始碼編譯安裝arm版本
homebrew
待驗證
不過既然python和c/cpp都能順利的執行起來，自然就想比較一下m1和i9的常規運算效能了。
8 core cpu, 7 core gpu, 16gb記憶體
2.3g 8 core cpu, radeon pro 560x 4gb, 16gb 2400mhz ddr4
import numpy as np
import time
t1 = time.time()
a = np.random.rand(30000,30000)
t2 = time.time()
b = a*a
t3 = time.time()
c = np.sum(b)
t4 = time.time()
print(c)
print('alloc a: ',t2-t1,'s')
print('mat * mat : ',t3-t2,'s')
print('mat sum: ',t4-t3,'s')
alloc a: 7.2 s
mat * mat : 10.7 s
mat sum: 12.9 s
alloc a: 7.5 s
mat * mat : 12.9 s
mat sum: 21.1 s
上邊的運算引數都保證了沒有產生記憶體交換檔案（運算期間最高記憶體占用約13.5gb），出乎意料m1快挺多，而且目前python還是rossetta版本。
用numpy的svd來評估，因為這個svd會根據core數量採用多執行緒計算。
import numpy as np
import time
t1 = time.time()
a = np.random.rand(5000,5000)
t2 = time.time()
u,s,v = np.linalg.svd(a)
t3 = time.time()
print('alloc a: ',t2-t1,'s')
print('svd : ',t3-t2,'s')
alloc a: 0.21 s
svd : 46.5 s
alloc a: 0.22 s
svd : 56.87 s
跟上乙個測試的乘法時間是等比的，因為svd的執行緒數量和執行緒邏輯都簡單，所以實際上這個測試驗證的還是cpu的浮點效率。
#include #include #include int main(void)
int t2 = time(0);
printf("use time:%d s \n", t2-t1);
return 0;
}
7s12s
8s
蘋果M1晶元和酷睿i9哪個更好
經查，搭載m1的新macbook air macbook pro和mac mini的geekbench 5跑分悉數出爐。其中macbook air 10,1 單核1687，多核7433，執行macos 11.0.1系統，基礎頻率識別為3.2ghz，8核。macbook pro 17，1 單核1714...
在while迴圈中，m 能不能代替m 1
package scanner import j a.util.scanner public class demo5 system.out.println 和為 sum system.out.println 平均值為 sum m scanner.close 在上述程式中，我通過while迴圈，在螢幕...
字王談M1字形與個人雲字型檔
字王談m1字形與個人雲字型檔 最近在忙網路專案，字型檔其實也沒完全擱下，只是沒有時間細大理，這些文字idea，來自近日和大梁先生的qq聊天，雖然口語化很重，但覺得有些價值，作為blog發了 大樑字型檔屬於書法字型，造字工坊屬於設計師類，兩者側重不同 書法家側重傳統，在傳統上創新 設計師側重架構，從視...