Pomimo reputacji opóźniania się w rozwoju sztucznej inteligencji, Apple stworzyło najlepszy komputer do badań AI. MAC Studio z M3 Ultra Chip obsługuje bezprecedensowy zunifikowany alokacja pamięci, do 512 GB, co czyni go najłatwiejszym i najtańszym sposobem prowadzenia zaawansowanych badań AI za pomocą dużych modeli na temat osobistego sprzętu.
Najnowszy model Deepseek V3 pokazuje to dzięki swojej wydajności, działając w całości na jednym komputerze Mac. Apple zainstalowało badacze ujawniło funkcjonalność modelu w poniedziałek.
Ta zdolność jest możliwa dzięki sile przetwarzania MAC, która jest scentralizowana w zunifikowanej architekturze. Deepseek V3 osiąga poziom wydajności konkurencyjny z liderami branży, takimi jak Chatgpt. To oprogramowanie działa skutecznie nie tylko na masowych gospodarstwach serwerów, ale także wygodnie na komputerze stacjonarnym Apple.
Nowy model jest podobny do wykorzystywanych cen samochodów. Przy cenie 9 499 USD jest to koszt samochodu z drugiej ręki, ale wyznania nie wymaga rozległej przestrzeni ani kosztów centrum danych.
To nie było zaplanowane. Architektura została zaprojektowana w sposób, aby zmaksymalizować poszczególne komponenty na układie, nawiasem mówiąc, powodując ogromny potencjał zjednoczonej pamięci, merytorycznie korzystanie z zadań AI.
Rozwój nacisku Apple’a miał na celu wzmocnienie przenośnych komputerów, takich jak żywotność baterii MacBook Air. W latach 2010. Apple opracowało sekwencyjne procesory krzemu. Projekt rozpoczął się od uruchomienia A4 Chip w 2010 roku. Macs zintegrowany z Apple Silicon pojawił się w połowie tej dekady.
Modele AI są napędzane przez GPU, ale pamięć jest niezbędna. Drogie GPU NVIDIA 4090, które jest duże i jest przeznaczone do modelowania 3D i renderowania wideo, zawiera 24 GB pamięci. Potężne modele językowe, takie jak Deepseek R1 wymagać pamięć co najmniej 64 razy więcej pojemności.
Zalety uruchamiania modeli lokalnie przewyższają usługi oparte na chmurze. Usunięcie potrzeby korzystania z międzynarodowych serwerów z ograniczeniami opóźnienia sieci i użytkowania oraz kosztami finansowymi jest korzyścią unikalną dla lokalnego przetwarzania. Ponadto obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa są ograniczone do uruchamiania lokalnego sprzętu i infrastruktury.
Unikalna architektura Apple do krzemowego różni się również od wielu niestandardowych PC. Apple Silicon integruje procesory, GPU i silniki neuronowe na jednym chipie, zamiast wykorzystać dyskretną pamięć dla każdego komponentu. Specjalistyczny układ sprawia, że sprzęt Apple jest najbardziej opłacalny dla znacznej pojemności pamięci lokalnej.
Materiały marketingowe Apple pochwaliły zunifikowaną architekturę pamięci po uruchomieniu układu M1. Podkreślają, w jaki sposób różne elementy systemu wykorzystujące udostępnioną pamięć dostępu zwiększają możliwości przetwarzania komputera, ale głównie poprawia żywotność baterii MacBook Air.
W poniedziałek badacz Apple Machine Learning Awni Hannun ujawnił, że uruchamia głęboko poszukiwany model dużych języków w studio Mac. On wspólny Specyfikacje wydajności w jego mediach społecznościowych, podkreślając centra z wykorzystaniem 512 GB zjednoczonej pamięci.
Wydajność, jaką oferuje MAC M3 Studio MA3 w badaniach AI w badaniach AI, nie jest wypadkiem, ale produkt uboczny projektu chipów koncentrował się na żywotności baterii; Imponujący, choć nieplanowany, korzyści, które konkurenci grają teraz nad naśladowaniem.
Zaleta w świecie rzeczywistym jest oczywista: bez ukrytych opóźnień sieciowych, ogromnych kosztów stron trzecich lub zagrożeń bezpieczeństwa w chmurze z powodu przesyłania danych, naukowcy mogą w końcu wykorzystać duże modele AI na lokalnym sprzęcie. Bezpośrednie zalety dotyczące wydajności i bezpieczeństwa są niezaprzeczalne. Subprep News dla gospodarstw serwerów.
Apple nie musiało zaprojektować maszyny ze skoku specjalnie dla sztucznej inteligencji. Jego decyzja o budowie wydajnych układów produktów konsumenckich nieświadomie wezwała bestię z nienasyconym apetytem w celu zmiażdżenia problemów w uczeniu maszynowym. Apple powinien podziękować zespołom, które wymagały więcej z przenośnych.
