我有个问题,苹果为什么 GPU 训练 AI 比不过 N 卡
高通吧
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level 11
如题,苹果一直好像宣传的都是本地部署模型,而从未宣传过训练新模型,是什么地方导致的,然后在接下来的 M 系芯片上会改吗🤔[柯基暗中观察]
2026年09月09日 14点09分 1
吧务
level 13
算力还是不够吧
2026年09月09日 15点09分 2
[小乖][小乖]
2026年09月09日 15点09分
主要是没有cuda生态,训练会一堆问题
2026年09月09日 16点09分
level 13
高并发
2026年09月09日 15点09分 3
level 1
一个 m5m 的算力比不过 dgx,两个胶水起来的 m5u 最理想的情况下也就 dgx 两倍的性能,而 dgx 的性能属于魔改的 5070。 而且还有更关键的 cuda 生态
2026年09月09日 15点09分 4
dgx 和 5070 都是 6144 和 cuda core,5090 是 21760。至于 tensor core,前者是 192,5090 是 680
2026年09月09日 15点09分
原来如此[惊讶]
2026年09月09日 15点09分
level 8
性能和生态[你懂的]
2026年09月09日 15点09分 5
level 6
因为cuda做了软件基建,hbm做了硬件基建,nvlink做了算力集群基建;
这三件套让mag7必须买老黄的gb300和rubin,主要用来训练
目前mag7和国内头部做的是推理开始摆脱老黄的依赖,前沿训练还没办法,必须用nvlink
2026年09月09日 15点09分 6
了解力[小乖]
2026年09月09日 15点09分
苹果之前afm2是拿谷歌tpu主要训练的,而且谷歌本身gemini应该不小权重是tpu训练的吧
2026年09月09日 15点09分
level 7
老黄护城河真那么容易被突破那还卖什么卡呢
2026年09月09日 15点09分 7
level 6
AMD跟着老黄这么多年都没整好呢,你果最近才大规模向桌面端特性靠近
2026年09月09日 15点09分 8
level 12
没有cuda
2026年09月09日 15点09分 9
level 6
性能差距太大了,大到没有可比性,也就没有什么好分析的。英伟达服务企业端,苹果主要还是卖手机,业务都不一样,自然一开始的定位方向就不一样。苹果产品就是玩玩能耗比,在手机平板轻薄本上用用,真遇到不在乎功耗只需要性能的时候苹果根本不够看。苹果GPU进步算是很快了,目前已经超越了高通和联发科了,甚至英特尔和AMD都不见得比苹果强,但在英伟达面前依然如婴儿般弱小,英伟达和AMD的差距远比想象中大。
2026年09月09日 15点09分 10
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