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Apple、M1 シリーズ新チップ搭載 MacBook Pro を発表」記事へのコメント

  • by Anonymous Coward

    初めからハイエンドに設計されているAppleのチップだが
    これがiPad同様廉価版として販売されるようになるとパワーバランスがくるってくる。
    ギガスクールで廉価版のiPad最強同様
    MacBookAirで5年後に搭載されることを考えると
    オラわくわくすっぞ

    • by Anonymous Coward

      言うほど変わらんような。
      x86系じゃないと困るものは5年ぐらいじゃ移行しないだろうし、ARMで良いなら5年と言わず移行は終わってそうだし。今のWindows-x86しかないアプリが、どこまでM1にも対応するかと言ったら、そこまで期待はできんし。

      廉価品に積むM1でx86エミュレーションしてもCore i5ぐらいのパフォーマンス出ます、とかなら、そりゃまあバランス崩れるだろうけど、そこまでは行かんでしょ。

      • by Anonymous Coward

        >廉価品に積むM1でx86エミュレーションしてもCore i5ぐらいのパフォーマンス出ます

        もう出てなかったっけ?

        • by Anonymous Coward on 2021年10月19日 12時56分 (#4135229)

          >廉価品に積むM1でx86エミュレーションしてもCore i5ぐらいのパフォーマンス出ます

          もう出てなかったっけ?

          単純なベンチマークなら出るけど、所詮はRISCなのでi86用にきちんとチューニングされたコードだとパフォーマンス出ないし、スレッド処理でサクサク動いてみせるような部分は厳しい。

          親コメント
          • by Anonymous Coward

            「所詮はRISC」という言葉がよくわからん。RISCだから低性能だとでも言うのか?

            • by Anonymous Coward

              アンチだから全体的に見積りが低いんだよ。
              なんだかんだ理由を見つけようとして、目の前のものが見えてない。
              去年M1が出た時のコメント見ても大した事無いってのが多かったけど、振り返るとあまり芯を捉えたものはない。
              認めたくないし、信じれないんだよ。どうせこれからもWindows使っていくんだから関係ないんだろうし。

              • by Anonymous Coward

                CISC用に最適化されたコードをRISCで走らせると、CISCなら1命令で終わることを分割実行するから、いくら1回のコストが低くてもレジスタへのI/Oがボトルネックになる、ってだけの話では?

                複数のプログラムを同時に動かすようなケースでは、そのボトルネックが出やすいよ。
                CG等、重いソフトを単体で動かすなら影響は少ないから、Macの今のユーザー層には問題ないだろうけど。

              • by Anonymous Coward

                第三者視点としては、信仰対象は正反対だけど本質は君と同じ人たちなんだと思うよ

              • by Anonymous Coward

                今の外見CISCのプロセッサも、マイクロコードレベルの中身は実質RISCみたいなものですが。

              • by Anonymous Coward

                デコード前が複数命令に見えても一括処理する事もあるだろうし、今時あんまり関係無いのでは

              • by Anonymous Coward

                デコードするのも大変だし、デコードした後でも複数命令に分割する事になるのでx86って本当に厄介だと思いますよ。
                予測分岐も使えないし、パイプラインも崩れちゃう。
                だからx86って多コアしてもデコード部分でコストが掛かり過ぎてコアが暇になるし、忙しくなってもパイプラインは整然としないのでnopで埋まるんですよ。
                そんなタダ飯食いのコアを働かせるのがスレッドであって、本来はパイプラインが整然としてたら必要が無い技術だと思いますよ。

              • by Anonymous Coward

                RISCの場合、今どきは高性能コアでは内部命令に変換するときにで命令結合してたりするよ。
                コード密度が低いとトレースキャッシュの効率が悪くなるので。
                RISCなら内部で結合して、CISCなら内部で分離して、結局似たような内部構造になる。

                RISCかCISCかは今や本当に外見の違いだけで、内部ではもうどっちでも同じ。
                特にM1とかx86のような高性能コアでは、デコード部の入り口の違いなんて誤差に過ぎない。
                RISCの意味があるのは、組み込み向けの小型コアの場合。
                こっちではデコード部の入り口の差も無視できなくなるのでx86は向いてない。

              • by Anonymous Coward

                そもそも、なぜRISC用に最適化したコードと比べないのか意味が分からない

              • by Anonymous Coward

                RISCの命令セットの結合って、ゼロレジスタ絡みの命令で例外的な処理では?
                それもデコード時にどうしてもサイクル的には不利になるしで、素直に流した方が早くなる気がするけど結合しまくる物なのですか?
                さすがに最新の動向までは追えてるとは思えないので、教えていただきたい。

                あとデコード後に分割するkら命令スタックがどうしても余裕を持たせないといけないx86系に対して
                64bitで整然と並んでいるだけのM1は余裕をもってコアに割り振れるってメリットもあるみたい。

              • by Anonymous Coward

                この話の根っこが#4135213 [srad.jp]で、そこに書いてある

                廉価品に積むM1でx86エミュレーションしてもCore i5ぐらいのパフォーマンス出ます

                から派生した話題なので、エミュレーション前提の話になっています。

          • by Anonymous Coward

            機械学習のようなCPUパワーが重要なソフトだと絶対性能でx86がいまだ有利

            • by Anonymous Coward

              既にIntelCPUに優位性はありませんよ。
              来年もまた新しいCPUが出るでしょうし差は拡大していくことでしょう。

              Appleの新しいM1チップ搭載MacBookは機械学習に関するビーストマシンだ【後編】(TensorFlowでの比較)
              https://ainow.ai/2021/03/02/252780/ [ainow.ai]
              記事はM1 今回は高速版のPro/MAX

            • by Anonymous Coward

              アップルのデモで紹介されていましたが、機械学習もCore i9に比べても3倍早いって紹介してましたけど

              • by Anonymous Coward

                まぁ、専用のアクセラレータのせてるからね。
                3倍かどうかはわからないけど、早いよね。

              • by Anonymous Coward

                ハイエンドGPUに近いサイズのチップで、機械学習がi9の3倍だとイマイチなような。
                ノートPCに乗ってるGPUでも20倍30倍は当たり前なのに。

              • by Anonymous Coward

                消費電力も評価に入れるとどうなるんですかね?

                あとはチップ内にうまく収まるサイズのタスクならもっと速いとか?

              • by Anonymous Coward

                モデルケースを作ってみて、
                消費電力いれたならサーマルスロットリングの発動閾値も計算式に入れて悩んでみよう。

            • by Anonymous Coward

              それはない。

            • by Anonymous Coward

              なんだかんだSIMDはx86強い
              ARMのSIMDは狭いし、GPUだと粗過ぎたり通信オーバーヘッドが辛いワークロードはまだまだ多いしなあ

              逆にデータを右から左に流す系だとあまり差がない

            • by Anonymous Coward

              機械学習のガチ勢はGPU使うからCPUなんか見向きもしないのでは

アレゲは一日にしてならず -- アレゲ研究家

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