苹果在相同snl的情况ai浮点追上nv游戏卡

指的是fp16和bf16
苹果m5的fp16/bf16性能为16 TFLOPS，steelnoamd light是5400分
那么估算4倍规模的m5max fp16性能为60+TFLOPS，snl为2万分
对比一个类似的nv50系卡，5070在2.5g默频，fp16/bf16是61.7 TFLOPS，2.8g的时候snl分数为2.3万，那么2.5g频率snl分数正好2万分
都是稠密性能没算稀疏化，都是snl 2万分对应60 TFLOPS fp16/bf16性能
不过苹果在数据格式上支持还需要提升，并没有fp8和fp4，完全不如nv
以及苹果的int8是两倍fp16，120+ TOPs不如nv的240+ TOPs

所以如果ultra是8倍m5 gpu规模，那么fp16和bf16应该和5080类似，snl也是和5080类似，如果说作为private cloud compute还是算力有点低，就带宽会比5080高点

snl跟ai有什么关系，ai是矩阵加乘

为什么techpowerup上5070的fp16是30.87

苹果int8性能测的有问题，扔一个int8的模型根本没比fp16快，m5不像是30tops的水平

硬吹苹果？都发展到fp8和fp4了，还在这fp16算力，不懂就问苹果有多少fp8算力啊

snl用的是cuda fp16，5070只有34T

果子就该开发一款对标tpu的asic，把黄狗🐶ai卡神话扫进垃圾堆

有个屁用，pytorch对苹果的支持稀烂

pytorch已经不在支持苹果的mps了，不要停苹果吹牛逼，苹果在ai软件生态的投入远不如华为，更别说英伟达了

也不奇怪吧

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