개인 프로젝트 하는 도중에 요걸 봤는데, 생각보다 신기한 결과가 나오더군요

 

1. CNN을 제외한 모든 경우에서 m1 맥의 cpu는 batch size에 관계없이 gpu보다 더 좋은 결과가 나옵니다. 보통 LSTM은 배치 사이즈가 커질수록 GPU의 학습 성능이 CPU보다 더 좋아지는데, m1에서만 예외네요.

 

2. M1의 GPU는 K80이나 T4에 비해 느립니다. 아주 많이.

 

3. MLP에서는 batch size에 관계없이 m1 cpu가 가장 좋은 옵션입니다. 그 외의 경우에도 m1은 cpu 한정 대체로 k80정도의 성능은 나옵니다.

 

보통 배치 사이즈가 클수록, 데이터셋이 더 커질수록 GPU의 학습 성능이 CPU의 학습 성능을 압도하는 경우가 많은데, m1은 cpu의 학습 성능이gpu보다 강력하다니 솔직히 조금 당황스럽네요. CPU에 텐서코어를 내장한 것도 아닐테고, 그렇다고 cpu 학습시 뉴럴 엔진을 사용하지도 않을텐데...