ai训练mac电脑配置
我们的新款 max two 六终于来了，这次选的是 mr outr 芯片，我还是觉得 max two 六就得选 mr outr 芯片，配置几乎都比 mr max 翻了一番，二十四盒 cpu 加六十个 gpu， 再加三十二盒神经网络引擎，这才是 mrrrx 版的价值。不过嘛，这价格也比 mr max 翻了一小倍。 除了 m o x 芯片，我们手里的这台 max do 六内存和硬盘都是次顶配的选择，一百二十八 gb 内存和四 tb 固态硬盘，官方售价五万三千九百九十九。网上其实还有一百九十二 gb 内存和八 tb 硬盘可选，但我觉得它各方面性能已经很够用了。 一体式全铝金属机身，它已经不是新设计了，但我还是觉得挺耐看的，果味还是很正。别看它个头，大概就三台麦克迷你叠一起大，亲自上手掂一掂，其实还挺沉的，特别 是我们这个 mr 插版本，七斤二两。这期视频搭井拍素材的小伙伴提示他换了好几个井，也是会叨上两句。不过台式足迹吧，理论上平时就在桌面找个容身的位置当个摆件就不用怎么动了。 但现实是，我平时要频繁的接设备，重要和常用的接口基本都在机箱后面，每次都要转过来移过去，那后来嫌麻烦就干脆这样侧着放了，用的顺手对我来说更重要。 聊到接口，这次这颗 hdmi 口也终于升级到了二点一，也就是说可以接四 k 二百四十帧或者八 k 六十帧的显示器跑了。 除此之外，背面三点五毫米的音频口、 usb a 万兆网口和雷力四口基本没有变化，正面也还是 sd 卡槽， mr max 的这两枚 c 口还是 usb 三点一， mr 刀法才是雷利，四刀法依旧精准。今年的麦克斯队友，除了 soc， 他内部的供电、散热、结构、对接等等都几乎没有变化，那当然也包括他的外放扬声器， 差点已经。 m otra 就是 现在苹果性能最好的 mc 芯片，可以看作是两块 mr max 芯片，用一种叫 ultra fusion 封装技术的神奇胶水组合成一块，那理论上性能是 mr max 的两倍，各项性能也比上一代 mr max 提升了百分之二十到百分之四十。 我们也用了几款工具，对这台 max do 六的基础性能摸了个底。首先是给半尺六，无论是单核心还是多核心， mr outrot cpu 部分就是现在苹果性能最好的，但放在整个 cpu 阵营，英特尔和 imd 性能上都还是他的对手。 测试图形渲染能力的 cindy bench max studio 单核心成绩是很不错的，多核心的渲染成绩也是挺亮眼的。而专门考验 gpu 三维图像渲染的三 d mark wildlife extreme 也几乎碰上了这项测试的天花板了。最后看这块四 tb 的固态硬盘，达芬奇的 like magic 硬盘测试工具，五千多的读取和六千多的写入速度可以说是相当快了。除了基础的读写速度，这个工具还做了不同视频规格和格式的解码测试，那感兴趣的可以截图看一看。总的来说，他的视频解码覆盖还是挺广的， 我们平时视频拍摄以四 k 六十帧十比特侧身四二二采样为主，这样的素材我们在达芬奇同时叠了八条视频轨，来回拖拽，实时预览，一点压力都没有。我们用达芬奇对比我们之前用的 m e x 导出同一个项目 m 二 out 确实是更快了些，但差距其实也并没有想象中大。 性能对于 mrotra 的 max 六六来说就是信手拈来。但除了影视、音乐、图像等媒体创作领域，我们却很少在其他专业领域看到麦克的身影，原因还是 mikos 生态这个老生常谈的问题。 这么多年来，苹果其实并没有坐以待毙，一直在引导开发者将自家的软件甚至是游戏往 micros 迁移。像前段时间呢， wwdc 推出的 gamepoint took 转移工具，开发者可以把 windows 上的 dx 十二游戏 转移到 micros 平台上试运行，本意只是给开发者评估移植成本。现在网上已经有不少用这条工具把赛博风、二零七七、霍格沃斯之一、爱尔能法环这些 windows 平台三 a 大作移植到 micros 运行的案例了。 这对我们普通大众来说成本还是太高，但已经大大降低了开发者的开发和移植门槛。未来 max studio 的游戏和专业工具生态还继续需要苹果和开发者们的共同努力。现在我们还得让子弹 再多飞一会。不过苹果飞了好几年的 m 系列芯片架构优势最近正好踩中了时下大热的赛道， 那就是 ai 模型的训练。作为桌面 gsoc， 苹果 m 系列芯片除了 arm 架构这一点跟英特尔、 amd 这些传统芯片不同以外，它的统一内存架构也是消费市场上独一家的存在。 所谓的统一内存，可以简单理解成 soc 内的 cpu 和 gpu 共用，同一套高速内存，大内存对今天的 cpu 来说已经有边界效应了，但 ai 赛道空前火热的今天， 我们需要知道， ai 模型的训练是很支 gpu 性能和显存的，而提高统一内存的这条长板就等于整体往 gpu 清洁了。 况且 m o 串的内存带宽有八百 g b p s。 隔壁英伟达试售的次息键显卡 r t x 四零八零代宽其实也就不到八百 g b p s。 最强显卡 r t x 四零九零虽然有一点一 t b p s。 的代宽， 但是现存也就二十四 gb， 就这个角度比较的话， mol 厂在 ai 训练领域有它的优势。而这次苹果把 max 九九内存提到了一百九十二 gb， 我觉得有 ai 相关运用的考虑， 而下一代 max two 六也很有可能再进一步把顶配的内存推到二百五十六 gb。 只是不知道明年 m 三偶刷发布的时候我会不会打脸。 把 max 六当做本地 a 模型训练机的案例已经越来越多了，大模型训练的能力我暂时还没有，但是我可以用模型来做本地的 ai 跑图啊。 前段时间本 di 图片生成工具 stable diffusion 已经兼容苹果的 q m l 机器学习架构，我这里就花了大半天的时间来部署，来亲自看看 max studio 这套硬件的跑图效率。我这里部署的 stable diffusion 是一点五点一的版本，模型是从网上随便找的，七点七 g 不算太大，因为生成的图片质量跟提供的模型，提供的文本和图片精细度还有采用方法等都有关系。这里我们就不看生成图片的效果，只看跑图速度。 这里我先把参数设置成这样，只剩成一张照片，把采样迭代步数拉到最高的一百五，这里理论上采样迭代步数越多，生成的图片质量也就越高。 接着输入关键句，一分零二秒就能生成一张八幺零乘八幺零的图片，这速度对于本地 i 图片生成来说已经是很快了。 接着我们再加大难度，同样的参数，把生成的图片提到十批，每批同时生产八张图片，那么迭代步数降低到二十步，最终耗时二十一分零八秒，一共生成了八十张质量不等的图片，这个速度在今天看来还是挺可观的。跑图过程，打开了活动监视器，发现 max 九六的大运存基本没啥压力，机身的发 发热虽然明显，但还是很安静的，靠近的时候才能隐约听到机内风扇的散热声，如果是 windows 平台，估计风扇已经在咆哮了。这就是 arm 简单指令级架构高能耗笔的功劳了， 我这方面能力实在有限了。这里的 stable diffusion 跑毒测试其实也就是碰到皮毛而已，现在还在学习研究的过程，如果发现有测试不严谨，还请各位看官指出啊。交流用过 mrotra the max to do， 再回看苹果 mp 芯片这个数，短短几年，他已经越来越茂盛了， 特别是这半年， ai 的枝头已经慢慢开了花。如今的苹果在 ai 领域的生态还确实远不如英伟达，但硬件的优势其实就在这摆着，潜力确实比较大，但生态这一步是需要花很大精力去补足的，那索性已经有越来越多的开 发者在为苹果 ai 开发生态添砖加瓦。好，这期关于 m r o 叉版二零二三款 max do 六的体验就是这些了，如果你觉得对你有些帮助呢？欢迎关注、点赞、收藏、转发！这里是我爱 lab， 我是夏然，咱们下期再见！
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04:16查看AI文稿AI文稿欢迎光临，有什么可以帮您？我是研究生，论文、 ppt， 剪视频买哪种？十八岁大学生要用 xlppt。 我是老师，不看剧不打游戏，主要我是会计办公， 我是设计师，我是摄影师，我要上网课程，我要数据分析，我大肆视觉传达。十四 pro 值得买不得买不后台问苹果店的买哪个配置的，确实有点多，去年我还专门开过一个铁，大概有十几万的阅读量，回答了很多宝宝的咨询。 确实我的经历有限，没办法一个一个回答，所以就搞了这张表。他也不是说是一张绝对权威的一张表， 但是是根据我这么多年苹果电脑的购置经验总结出来。而我也知道一台苹果电脑确实也不便宜，一万多块钱对于很多人来说都是一笔不大不小的投入，以后是学生党，学生时代是伸手问父母要钱的，钱肯定是不希望浪费的，谁的钱也不是大风刮来的，这绝大多数都是劳苦大众，咱都不是人民币玩， 所以还是希望买一台性价比足够高，同时他的适用年限还比较差。所以我根据这几个有共性的需求总结了这张表可能不能够百分之百的涵盖所有人的需求，但是我感觉覆盖八层的需求应该差不多吧。如果你是发烧有极限玩家，那你就忽略我这张表吧，因为你可能 在你的专业领域是比我要专业的多。这张表更多的是基于性价比的考虑，从不了解苹果店或者是第一次购买苹果电脑的这一部分用户群体来考虑 这个表里面的几个参数，比如说八加二五六，十六加五幺二到底是什么意思？哪个参数决定了硬件的性能？哪个参数决定了苹果电脑的使用年限？时间有限就简要的带过一下，如果你想这台电脑用的时间年限比较久一点的话，那么内存一定要买大一点，因为苹果电脑的起步内存 是八级，相当于问的是十六级的能效啊。因为苹果端到端的体验他更好，所以八 g 内存不会比十六 g 内存的 pc 性能差。但是从使用年限来看的话，比如很多宝宝问我想买一台电脑用五年，那怎么选呢？那最好是选十六 g， 从长远的角度看， 未来的爱不对，内存的基本要求可能会提高，你选十六级的内存，在五年左右的这个时间段内，他不容易被淘汰，他的性能会有一个技术的保障。 说硬盘，这个是被大家误解的很厉害的东西，很多宝宝以为我买五幺二是不是电脑的性能就更好？这个二五六或者五幺二并不是说是电脑的内存，他不是内存的意思， 它是一个数据的纯储空间，专用名词叫固态硬盘，这个东西它是纯数据的，比如说你的电脑，它是二五六的硬盘，和它是一 t b 的硬盘，还有两 t b 的硬盘，它 本质上对电脑的性能没有影响，它决定的是你的电脑能够存储多大的数据量。你要存电影二五六的可能就存早一些，已提笔的就是一千 g， 那它存的就要多一些。大家要理解，这个就是我之前听大家咨询的时候看到的一个比较有贡献的误区，所以 你有必要澄清一下，那所以这张表呢，给到你的参考就是说你现阶段的使用的需求，以及未来的使用体验，从这两个角度吧来综合考量的。 那么里面有三个勾，第一个勾叫满足，满足的意思就是说从你这个需求出发，你买这台电脑完全不用担心他，他的性能是不达标的，从你目前的需求和应用来讲，而他是完全能够胜任你的 需求的。那么推荐的是什么意思呢？就从使用年限更长一点的角度来看，或者说可能你的进阶速度比较快，你很快就不满足你现在的需求了，你要 做一些挑战更大的事情，那么你最好用推荐的配置，因为这个时候他会有一定的富裕量，也就是说他能够满足你快速的使用需求的增长，而且用个三五年问题不大。那富裕是什么意思呢？富裕就是说你的需求的弹性很大，今年你是小白用户，但明年你 就快速的进阶成一个职业用户了，很专业。那么从职业上的需求来讲，性能过剩，稍微富裕一点会比较突。 我的这样的话，你不会，因为在应对职业需求时候，他的性能不够，满足不了你的需求，那时候就会很痛苦，需要重新再买一台，会有一点点难受，所以根据你自己的实际需求来吧。这三个勾的一个推荐角度就给大家解释一下。那么最后呢，如 如果说你已经买了苹果电脑的，也可以打在公屏上，或者在评论区讨论吧，把你的配置推荐给大家，给大家做个参考，关于更深入的意见，配置与性能之间的关系，我会专门再开一期给大家详细的讲解，今天就到这喽，拜拜！
1206柏阳兄
02:08查看AI文稿AI文稿double defusion 的云部署，不管你是 mac 还是低配版的温，都可以成为炼丹大师。咱们先进入这个网站，点击算你市场。这里需要注意到的是，你如果选了一个低的显卡，如果你再想往高的升，那你环境是要重新配置一遍，模型要重新下的， 所以比较麻烦，我现在稍微选了一个好一点的，这边的话是二块六一个小时，点击租下拉，找到社区进项这里咱们输入 nov， 选择这个三点一， 点击立即创建，这边需要稍等，他创建好，这边已经显示开机了，咱们点击第一个进入之后，咱们先点一下这里，点击运行他移动完成之后咱们刷新一下， 刷新完之后点击这边把内核切换成 xl 的选择，接着呢点一下下面这个地方，点运行 这里，点到更新设置，咱们要更新一下启动器，他更新完成了，咱们把这个窗口关闭丢弃， 再双击进入这个页面之后，注意要把这边再切换成 xl 选择，然后选择这里运行，这个时候就可以启动外部 ui 下拉，把这些可以勾上， 点击运行这里的话，大概需要等三十秒的样子，等出现了这个幺二七点零点零一的网址就说明已经好了。 咱们回到这边点击自定义服务这里如果你没有进行实名验证的话，需要验证一下点击访问，这样就 ok 啦。 不过现在这里模型也没有，咱们的这个 lora 也没有，下一期我会教大家如何去下载一个模型和 lora 放在哪个位置。大家如果觉得这个视频对你有用的话，可以给我点点小心心哦！
2860喂鱼AI+IP自媒体
01:32
00:32查看AI文稿AI文稿如果你像我一样是 mac 电脑，或者你的电脑配置不高，想学 ai 绘图，尤其是 stable diffusion， 最重要是不想花钱。点赞加关注，我推荐你们用这个网站，它能解决了以上所有问题。它可以在线使用 stable diffusion， 每天可以出一百张图，对于新手来说非常够了，智能完成度过新手期。他还有很多大神在正面分享自己训练的各种风格模型。在网站直接使用或者直接免费下载到自己电脑。白嫖党的福音王子在这里，快点用起来吧！关注我，分享更多免费的 aigc 内容！
51戚同学AIGC
00:57查看AI文稿AI文稿这里啊，萱萱要回过头来给大家补充一个小支点，就是针对 mark 电脑究竟该怎么去安装 sport defusion。 萱萱给大家的一个结论就是，如果你是 mark 电脑，我就不建议你去折腾了，因为有几点，第一个就是 mark 电脑，一般它的内存和显卡均是不足以很好地运行 sport defusion 的， 即便你勉强给他装上了，他生成一张图要三分钟、五分钟乃至更长的时间。其实啊，他也是无法落到实际的生产应用中的，也是很阻碍你去进行探索学习的 啊。这是第一点。第二个呢，就是 mark 电脑的安装过程涉及到大量的代码啊，比 windows 的那个代码安装的还要再麻烦。 如果你用 mac 电脑呢，经常容易出现啊，要么就是连接错误啊，要么就是这个东西没有装上，然后要么就是各种冲突，然后最后花了大量的时间呢，也没有取得什么成效，反而把自己的热情消耗掉。我正以只推荐 mac 用户使用云电脑进行替代。
02:03查看AI文稿AI文稿ai 绘画需要什么样的电脑配置呢？是选笔记本还是台式主机？显卡？这么多型号应该怎么选？这一期我们就来聊聊跑 ai 需要什么样的电脑配置。 首先笔记本和台式机中的选择，在同预算或者同配置下，无疑台式机的性能会更高，且温度和散热噪音上表现更好。由于跑 ai 是在训练模型或者图比较多的时候，电脑负载就会比较高，负载高了温度就会高，选择一个大通透机箱，再把机箱风扇装满机， 就不用考虑温度的问题了，所以大家在非必要条件下可以优先考虑台式电脑。第二是怎么选择显卡，显卡品牌方面优先选择 n 卡，也就是英美达，因为英美达还是显卡市场的老大哥，而且很多开发工程师都是使用英美达， a 卡用是能用，但目前并不推荐，根据大家的反馈， 目前 a 卡出的小问题比较多，体验不是那么友好。至于其他的配置来说，结合自己的预算，够自己用就可以了，并不是盲目的追求高端就好。首先在处理器上选择主流的十三代或者十二代的 i 五幺二四零零， i 五幺三四零零基本可以满足大部分，且够用好几年都没问题了。内存在选择主流的十六区或者三十二区， 印巴可以根据自己的情况选择五百 g 或者 et 两 tai。 贵族的重点是显卡，显卡上目前入门级别是二零六零 super 地域，这个型号性能可以不考虑了，出图速度会比较慢。 目前三零系三零六零十二区是很多人的选择，主要是因为显存更大，四零系中的四零六零新能提升不大，没多大意义，且他只有八 g 的显存。对于 ai 绘图来讲，四零系里面四零七零的性价比要比四零七胎要高，因为他们都 是十二 g 的显存。目前有些玩的比较六的，喜欢拿二零八零胎去改显存，改成二十二 g， 这个出图效率就会很快，比较接近四零八零的那个效果，不过稳定性目前存移。 最后要注意的就是电源要稳定，在跑 ai 中基本都是处于高负载情况下，好的电源是必不可少的。好了，本期视频就到这里，我们下期再见。
43美成电脑销售
01:12查看AI文稿AI文稿玩 stable diffusion 到底要不要配台司机？我的建议是刚入门的时候可以选择云部署，如果追求效率跟体验的话，最好还是配一台。在这之前我是麦克产品重度用户，在这大半年用过扣啦 otodl 跟青椒云，在中韩考虑各种问题之后，最终还是选择在东哥的店里配了一台。下面给大家分享一下我的配置。 cpu 是一三七零零 kf， 主板是微星四七九零的 p wifi， ddr 五内存是支持三十二 gb 套装。 ddr 五硬盘是幻想式 tb 固态硬盘， 电源是振华八五零瓦全模组，散热是利明三六零冰封幻境，显卡是 g 加魔音四零六零钛十六 g， 机箱是先满的，随便找了一个，因为我平时不玩游戏，在显存能量跟性价比之间选择了四零六零钛十六 g， 双击是送的上门安装。接着给大家 看一下测试数据，鲁大师跑分两百一十六万 stable deputy 设置图片尺寸五百一十二乘九百二十，开启面部跟高清修复总批次设置吧，跑了几次，用时平均在五分四十秒左右。 最后给大家看一下生产还不错的几张图。 lola 用的是物理秦川的镜中花，这个 lola 已经开放下载，喜欢的可以去自行搜索。
370粉仔AIGC
