在最近一次对苹果公司 MLX 机器学习框架的测试中，一项基准测试显示了新款 Apple Silicon Mac 与 Nvidia RTX 4090 的竞争情况。
苹果公司于 12 月 6 日宣布发布 MLX，这是一个专为苹果芯片设计的开源框架。该框架旨在供人工智能开发人员在其项目中构建、测试、使用和增强。
开发者 Oliver Wehrens 最近分享了 MLX 框架在苹果 M1 Pro、M2 和 M3 芯片上与 Nvidia RTX 4090 显卡的一些基准测试结果。它使用了 OpenAI 的语音识别模型 Whisper。
Wehrens 使用 Whisper 模型转录语音，并测量了处理 10 分钟音频文件所需的时间。结果显示，M1 Pro 芯片与 Nvidia GPU 的性能不相上下，处理音频需要 216 秒，而 4090 只需 186 秒。
不过，较新的苹果芯片性能要好得多。例如，不同的人在配备 76 个 GPU 的 M2 Ultra 和配备 40 个 GPU 的 M3 Max 上运行相同的音频文件，发现这些芯片转录音频的时间比 Nvidia GPU 更短。
苹果芯片和 Nvidia 产品在功耗方面也存在显著差异。具体来说，如果比较一台 PC 在运行 Nvidia 4090 和闲置状态下的耗电量，会增加 242 瓦。
相比之下，配备 16 个 M1 GPU 内核的 MacBook 在运行时与闲置时的功耗增幅要小得多，仅相差 38 瓦。
这些结果凸显了苹果在人工智能和机器学习能力方面的进步，也可能是苹果产品更好性能的开始。随着 MLX 框架的开源，它为开发者更广泛的应用和创新铺平了道路。
Nvidia 4090 GPU 的起价为 1599 美元，不含电脑。这与 2022 年推出的 M3 MacBook Pro 的价格相同，但 M3 Pro 和 M3 Max 的价格增长很快。
使用优化工具改变了结果
对 Wehrens 博客文章的更新改变了故事的结局。M3 芯片仍然表现出色，但 Nvidia 在使用经过适当优化的基准测试工具时，缩短了一半以上的时间。
我们保留了原始报道，因为它反映了未优化工具的性能。不过，在人工智能转录方面，苹果的处理器要想与 Nvidia 的处理器相媲美，还有很长的路要走。
最值得注意的是功耗方面的差异。这一结果并没有改变--苹果芯片的功耗仅为 Nvidia 的一小部分，表现出色。
根据 Nvidia 优化工具得出的新结果，8 秒即可完成转录。M1 Pro 用时 263 秒，M2 Ultra 用时 95 秒，M3 Max 用时 100 秒。
考虑到功耗，苹果的结果仍然令人印象深刻，但仍无法与 Nvidia 相比。苹果硅仍有改进的余地，但它正在取得进步。
美国东部时间 12 月 13 日下午 6:50 更新：原文使用了未经优化的基准测试，结果不准确。
