这是一篇简单介绍在Mac利用最新M1处理器回事TensorFlow模型训练的文章，作者应该是google的人，但文章中引用的 github 仓库来自苹果公司。
原文链接： https://
blog.tensorflow.org/202
0/11/accelerating-tensorflow-performance-on-mac.html
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2024-05-28 10:38:14
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一、前言 近来ChatGPT4.0流行，笔者也最近从ChatGpt3.5转为4.0，从中也碰到很多障碍。目前国内充值Gpt4.0只有三种途径：1、虚拟卡visa 2、Googel礼品卡 3、Applel礼品卡。（不过你有国外的卡，那请跳过这篇文章）。 第一种方法，需要支付巨大的开卡费用，第二
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2024-09-27 13:34:31
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根据小编自己近一年使用苹果电脑的过程中发现了几个非常实用并且操作起来简单的技巧，让小伙伴在使用的时候能更方便、快捷、愉悦！！~~ 下面就来告诉小伙伴们吧！！~~1、快速清除废纸篓垃圾的两个方法 方法一：Command+Shift+Delete 同时按住【Command+Shift+Delete】 —— 会出现一
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2024-07-09 04:53:26
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CC BY-NC-SA 3.0协议安装教程写本帖的主要目的其实在于此段，拿到Gaming Box后，安装的过程十分的曲折，上网查资料发现使用技嘉这款外接显卡盒的人并不是很多，买来用在MacBook上的又更少了。官方给的教程说实话并不实用，上网找教程却又找不到合适的，所以把自己的经验写出来，希望能帮到一些人。 机器详情： MacBook Pro with Touch Bar (13-inch,201
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2024-03-25 13:32:55
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ollama mac使用GPU
想在 Mac 上使用 Ollama 时启用 GPU，首先要了解不同版本间的兼容性情况。这有助于选择合适的版本，同时避免因版本不匹配而导致的问题。接下来是一些核心内容，帮助你轻松上手。
### 版本对比
我们将会比较 Ollama 不同版本的特性，特别是 GPU 支持方面。下表展示了各版本的兼容性分析：
| 版本号 | GPU 支持 | 主要特性 | 适用平台
推荐项目：macOS-eGPU.sh - 让你的Mac焕发生机的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍macOS-eGPU.sh 是一个精心编写的脚本，专为提升Mac的图形性能而设计。它使得在macOS High Sierra系统上运行NVIDIA和AMD外置显卡（eGPU）成为可能。无论是为了游戏、视频渲染还是其他高性能计算任务，这个开源项目都能助你一臂之
有很多小伙伴在买新款MacBook Pro电脑的时候，不知道怎么选择，下面测试7台不同配置的M1、M1Pro、M1max笔记本，尤其是内存、显存带宽方面的测试，让大家有一个基本认识。相信会对大家的购买有一个参考意义。7台配置如下：1、M1 8核CPU+8核GPU+8G内存2、M1 8核CPU+8核GPU+16G内存3、M1Pro 8+14+32GB内存4、M1Pro 10+16+16GB内存5、M
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2024-03-27 23:16:24
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在使用 ollama 在 Mac 上时，如何顺利利用 GPU 处理相关任务是许多开发者面临的一个重要问题。以下是解决这个问题的复盘记录。
## 问题背景
在机器学习与数据处理日益普及的背景下，充分利用 GPU 来提升性能显得尤为重要。使用 GPU 能显著降低模型训练及运行时间，从而使得开发周期缩短，业务更具竞争力。
无序列表（时间线事件）：
- **2022年3月**：项目初步启动，团队决定
编者注：用Origami作iOS动效的同学如果愁怎么实现，可以把这个给开发看看作为参考哦如果说Origami这款动效原型工具是Facebook Paper的幕后功臣，那么POP便是Origami的地基。感谢Facebook开源了POP动效库，让人人都能制作出华丽的动效。我们只需5步，便能搞定酷炫的动效。步骤1: 安装 使用CocoaPods安装POP，只需要在Podfile中加入这么一行
探索高效计算新边界：libGPU - 打开GPU编程的宝藏库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个开源的、跨平台的库，旨在简化并优化利用GPU进行高性能计算的过程。它提供了一套简洁的API接口，让开发者能够以较低的学习曲线，高效地利用GPU的强大运算能力，加速科学计算、图像处理、机器学习等任务。技术分析libGPU的核心在于它的底层实现。它基于现代图形处理器
## 在 macOS 上使用 Python 利用 GPU 加速计算
随着机器学习和深度学习的兴起，利用 GPU 来加速计算变得越来越重要。然而，在 macOS 上使用 Python 进行 GPU 加速并不是一件容易的事情。特别是对没有经验的用户而言，可能会遇到各种问题。在本文中，我们将解决这一问题，通过一个实际示例来展示如何在 macOS 上配置环境并使用 GPU 进行计算。
### 环境准备
耗时一整天加一晚上终于成功了安装配置外接GPU并运行深度学习案列故事的缘由2017年底鬼使神差的买了个macbook，放在家里吃了一年灰，心想还是要用起来啊。目前主要从事数据挖掘机器学习的工作，需要搞搞深度学习，于是上网查攻略，如何使用mac连接GPU进行深度学习，最后查到的方案是使用游戏盒子AORUS GTX 1070 GAMING BOX来连接。但是很多攻略使用的系统都是10.12的，10.1
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2024-05-24 12:35:30
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Mac上鼠标会有加速，就是鼠标移动的越快，移动距离就越远。如果是Windows设备刚转Mac或者是Windows和Mac一起用可能会非常难受。首先苹果搞这个是苹果鼠标移动距离单位是像素，并且Mac分辨率都很高，例如iMac的5k像素数就已经差不多是4k的两倍了，如果没有加速的话，在27英寸大小的5k屏幕移动光标会很慢很慢。所以如果你使用的不是24英寸4k或者27英寸5k再或者32英寸6k级别的屏幕
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2024-07-02 06:04:14
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疫情在家炼丹，远程连接实验室实在是不太方便，随意准备用家里的电脑代替，虽然配置不能打，但是写写代码跑跑示例的还是可以的，由于所有的资料文件我都在手里的MacBook里面，所有准备弄一套macOS的黑苹果环境，系统装好后，就是装驱动了，具体如下：注意:由于黑苹果对驱动要求严格，且在macOS High Sierra 10.13.6之后NVIDIA不在对显卡驱动进行支持，所以Mac的版本选择在10.1
苹果 的新款14 英寸和16 英寸 MacBook Pro 上市了，他们带着新的M1 Pro和 M1 Max 。拿到了 Apple 的基本款 14 英寸型号，让我们来看看最新款2021 年的 MacBook Pro 14。首先，这台笔记本电脑搭载了八核版本的Apple M1 Pro SoC。与 2020 Mac mini 中的常规 M1 相比，这只是一步，但这是一个相当大的进步。我们的 MacBo
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2024-05-11 08:05:13
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1. 查看NVIDIA的GPU基本情况 可以直接在任务管理器里看一下这个信息， 我本机的GPU型号是：NVIDIA GeForce GTX 1650 Cuda版本是cuda_11.0，可以在命令行输入：nvcc --version2. 查看使用情况参考：windows10下nvidia-smi查看GPU占用率 网上大部分都说：nvidia-smi.exe这个软件的位置是在：C:\Program F
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2023-08-30 15:01:11
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# 项目方案：禁用Python在Mac上使用GPU
## 1. 背景介绍
在Mac电脑上，通常情况下Python会默认使用GPU进行计算加速。但有时在特定项目中，我们可能需要禁用Python使用GPU，以保证程序的稳定性或者为了其他需要。本文将提出一种禁用Python在Mac上使用GPU的方案。
## 2. 方案实现
### 2.1 安装CUDA工具包
首先，我们需要安装CUDA工具包，
原创
2024-07-13 03:24:49
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在本文中，我将详细讲述如何解决“ollama 如何使用Mac的GPU”的问题。以友好的语气和结构化的方式，我将从问题背景开始，逐步深入到每一个细节，帮助你理解整个过程。
### 问题背景
随着人工智能和机器学习的快速发展，GPU加速计算在许多应用中变得越来越重要。在Mac上，使用GPU进行计算可以显著提升性能，尤其是在处理大量数据或执行复杂算法时。因此，能够有效地在Mac上使用ollama（一
MSDP只是为了发现源用的，可以不与BGP结合使用，但要求跨AS因此要和MBGP/BGP一起而是跨越多个PIM-SM区域，MSDP只适合于SM模式，MSDP的RP可以使用ANYCAST的方式来进行分布式流量负载。注意MSDP的对等体不一定是SA消息的生成者。
1如果收到的SA消息是组播源所在的PIM-SM域内RP发来的，那我就必须接受同时向其他PEER发送
2如果我只有一个PE
OpenGL使用Bug系统：MacOS 10.13.6 openGL 版本: 4.1 ATI-1.68.21 opengl 函数管理库：glew2.1.0 opengl 窗口库：glfw3.3 IDE：CLion 2018.1编译时openGL 相关函数找不到报错日志：Undefined symbols for architecture x86_64:
"_glClear", referenc
