Apple a publié une nouvelle version de la bibliothèque d'apprentissage automatique (ou machine learning) TensorFlow v2.4 et celle-ci est totalement optimisée pour ses nouveaux Macs équipés de M1. Cette mise à niveau exploite le framework ML Compute d'Apple qui est destiné à accélérer la formation des réseaux de neurones artificiels en utilisant non seulement les CPU, mais aussi tous les GPU disponibles.
Le nouveau ML Compute framework d'Apple est inclus dans la dernière version de macOS Big Sur et permet aux utilisateurs de TensorFlow d'exploiter désormais tout le potentiel du CPU 8 cœurs et du GPU 8 cœurs fourni par la puce M1.
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Selon plusieurs rapports récents, Apple affirme que la version optimisée de TensorFlow permettra aux nouveaux ordinateurs d’apprendre et de développer des tâches jusqu'à 7 fois plus vite (ici dans le cas du MacBook Pro 13 pouces avec puce M1). Apple laisse également entendre que la résolution d’un algorithme s’effectuera désormais en 2 secondes sur le Mac Pro 2019 Intel (optimisé avec TensorFlow), contre 6 secondes sur les modèles non optimisés.
Lorsque ML Compute a été annoncé pour la première fois, les développeurs ont eu du mal à adapter leurs scripts ML existants pour s'interfacer avec la nouvelle API. Apple a maintenant éliminé ces problèmes grâce à la mise à niveau de TensorFlow.
Les développeurs doivent simplement télécharger la version TensorFlow 2.4 optimisée pour Mac afin de profiter pleinement des ressources de leurs nouveaux Macs M1 sans avoir à modifier le moindre script TensorFlow.
Via: VentureBeat
