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在Apple macOs上何时使用Metal而不是Accelerate API

在Apple macOS上，使用Metal而不是Accelerate API的情况有以下几种：

高性能图形渲染：Metal是苹果推出的低级别图形和计算API，适用于需要高性能图形渲染的应用程序，如游戏开发、虚拟现实和增强现实应用等。Metal提供了更直接的硬件访问，可以更好地利用GPU的计算能力和并行处理能力。
机器学习和深度学习：Metal提供了强大的机器学习和深度学习框架，如Metal Performance Shaders（MPS），可以在macOS上进行高效的神经网络计算。Metal的低级别控制和优化能力使其成为处理大规模神经网络模型和复杂计算任务的理想选择。
多线程和并行计算：Metal提供了强大的多线程和并行计算能力，可以充分利用多核CPU和GPU的计算资源。这使得Metal适用于需要高性能并行计算的应用程序，如科学计算、图像处理和视频编码等。
自定义图形渲染管线：Metal允许开发者完全控制图形渲染管线，可以自定义各个阶段的操作和算法。这使得Metal适用于需要定制化图形渲染效果的应用程序，如专业的图形设计工具和渲染引擎等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/gpu
腾讯云弹性GPU：https://cloud.tencent.com/product/gpu-elastic
腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/ccs

相关搜索:在macOS上设置按钮的颜色而不是边框？何时在Ruby中使用Struct而不是Hash？何时在c#中使用ArrayList而不是array []？何时在Flutter中使用新屏幕而不是TabBarView python regex“括号不平衡错误”在unbuntu上，而不是在macos机器上在Java中,何时应该使用"Object o"而不是泛型？在firebase上使用setInterval，而不是使用cron 在向量上使用cnn而不是矩阵在Ionic 3上使用SASS而不是SCSS 在Oracle中何时使用vsize函数而不是length函数的有用示例？Google Maps API在Android上显示灰屏，而不是地图视图在django rest框架json api中使用slug而不是ID 在Panel而不是Form上使用C#WinForms Designer？使用It.Is而不是It.IsAny在Verify上抛出NullReferenceException 在Wordpress上使用插件显示内容而不是发布内容使用seaborn绘制，而不是在x轴上全部显示在Mac上开发而不是在基于Windows的PC上使用虚拟机？使用画布在图像上绘制绘画，而不是空白区域在使用linux而不是Windows的R上内存不足在raspberry pi上使用OpenSSL而不是yaSSL使MariaDB 10.3

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为什么我在 Linux 上使用 exa 而不是 ls？

我们生活在一个繁忙的世界里，当我们需要查找文件和数据时，使用 ls 命令可以节省时间和精力。但如果不经过大量调整，默认的 ls 输出并不十分舒心。...这个工具是用 Rust 编写的，该语言以并行性和安全性而闻名。...它使用颜色来区分文件类型和元数据。它能识别符号链接、扩展属性和 Git。而且它体积小、速度快，只有一个二进制文件。跟踪文件你可以使用 exa 来跟踪某个 Git 仓库中新增的文件。...扩展文件属性当你使用 exa 探索 xattrs（扩展的文件属性）时，--extended 会显示所有的 xattrs。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索，它还能帮助我了解当前的 xattrs。

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2020 年，苹果的 AI 还有创新吗？

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iOS 10 和macOS中的神经网络

有时候，我们可能想超越平台内置API的限制，创造独一无二的东西。但更多的时候，我们是使用了一些现成的库或直接建于Accelerate或Metal的快速计算功能之上，推出自己的机器学习功能。...但是现在，我们有了用于神经网络的第一方支持：在2016年的WWDC上，苹果公司推出了两个神经网络的API，分别称为基础神经网络子程序（BNNS）和卷积神经网络（CNN）。...目前，苹果公司新的机器学习API，可用于构建只做推理的神经网络，而不是训练。这都是Big Nerd Ranch的功劳。...Accelerate是在CPU上进行快速计算的框架，而Metal将GPU发挥了极致。Metal的特点是卷积神经网络（CNN，Convolution Neural Network）。...GPU通常首选各种机器学习所需的计算，而数据局部性可能会导致Metal CNN的运行性能比Accelerate BNNS版本要差。

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2020苹果Core ML框架三大更新：更多层类型、模型加密、基于CloudKit模型部署

CoreML是视觉处理，自然语言，speech转换音频文本，以及音频识别的核心模型，Core ML 本身构建于低层面的原语之上，比如 Accelerate and BNNS 和 Metal Performance...CPU上的Core ML现在也可以使用16位浮点运算而不是32 位浮点运算（在A11 Bionic及更高版本上）。16位浮点数现在是一流的Swift数据类型。...这不是一个新的想法，一些第三方供应商都为此提供了SDK，自己构建它也不难。使用Apple解决方案的优点是模型托管在Apple Cloud上。...该密钥存储在Apple的服务器上，但是用户还可以获得在Xcode中加密模型所需的本地副本，无需在应用程序中嵌入此加密密钥。...在CreateML.framework中，还提供了更多针对视觉和自然语言的 API。

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一文看完 WWDC 2022 音视频相关的更新要点丨音视频工程示例

2.1、在 iOS 上探索 EDR 参见：Explore EDR on iOS[3] 这个 Session 的内容包含了下面几点： 1）介绍了 EDR API 的新增特性 EDR API 开始支持 iOS...和 AVPlayerLayer 在 iOS 或 macOS 上播放自己的视图。...接收数据同时录制 4）在多任务场景使用相机在 iPad 上，用户可以通过多种方式执行多项任务。...Metal 3 支持的设备更多内容可以了解：Accelerate machine learning with Metal[19] 7）Metal 3 开发工具 Metal 3 不仅仅是功能，它还包括一套全面的高级开发工具...在拍完照片后，下一步就是将照片复制到 Mac 上使用 Object Capture API 处理它们。

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小明带你看WWDC 2017（day2实况）

在https://developer.apple.com/machine-learning/，苹果已经提供了一部分成熟的model供开发者使用，后面会加入越来越多的模型。...不过ARKit由于硬件限制，需要在iPhone7以上的版本才可以使用。 AR程序使用ARKit做虚拟现实处理，使用SceneKit、SpriteKit或者Metal来做渲染。 ?...下图说明了HEVC在iPhone7以上设备都支持硬件解码，iPhone 7以下只支持软件解码，macOS的支持情况见下图。...除了以上几个重磅技术话题，今天还参加了Metal2的session，介绍了Metal2的几大性能优化和相关API： ? 主要是讲原理，这里就不过多阐述来，具体使用Metal2的专业人士后续来研究吧。...另外再纠正一个昨天文章的错误，Drag&Drop的能力iPad/iPhone都可以使用，交互同学可以尝试使用下这种交互了。还有，不是steam VR SDK是stream VR SDK ：）。

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支持12系统的VM虚拟机：VMware Fusion Pro中文版

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【移动端DL框架】当前主流的移动端深度学习框架一览

TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。项目地址和相关学习资源如下。...公司在WWDC上与iOS11同时发布的移动端机器学习框架，底层使用Accelerate和Metal分别调用CPU和GPU。...在一年之后，也就是2018年WWDC上，Apple发布了Core ML 2，主要改进就是通过权重量化等技术优化模型的大小，使用新的Batch Predict API提高模型的预测速度，以及容许开发人员使用...3 Caffe2 Caffe2是facebook在2017年发布的一个跨平台的框架，不仅仅支持Windows，Linux，Macos三大桌面系统，也支持移动端iOS，Android，可以说是集训练和推理于一身...两者的区别就是PyTorch是为研究而开发，更加灵活。Caffe2是专为移动生产环境而开发，更加高效。项目地址以及其相关的model zoo地址如下。

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WWDC20中iOS的改变

现在可以在iOS 13上使用。PencilKit使开发人员可以轻松地在其应用程序中集成绘图画布视图和工具包。 PencilKit可让您轻松快捷地将手绘内容整合到iOS或macOS应用中。...，特别是在卡顿方面的监控，是不是与用户的感知相一致，也是一个需要研究的问题。...参考https://xiaozhuanlan.com/topic/0378415692 3.Metal Metal 自2018年开始成为了苹果全线系统的 GPU 编程的默认推荐，OpenGL API开始被全线...4.Catalyst Catalyst是能够将iOS应用程序引入macOS的基础架构，这些年，很多的iOS的app开始尝试跨平台开发，事实上，Catalyst也在不断的改进，今年也将更多iOS的库或者对应的功能加入到...Catalyst中，甚至引入了macOS上不存在的框架，从而可以更轻松地将应用程序引入Mac Catalyst，而不必在为Mac编译时有条件地排除代码，目前的目标（macOS Big Sur或更高版本）

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Vulkan简介

什么是Vulkan Vulkan是一个低开销、跨平台的适用于高性能的2D、3D图形与计算的API，最早由科纳斯（Khronos Group）在2015年游戏开发者大会（GDC）上发表起初Vulkan...更显式的渲染流程控制在OpenGL中，驱动程序会帮助开发者做很多事情，包括API验证、状态管理、内存控制等而Vulkan提供一个更精简的驱动层，应用层获得更多控制权则能更精细化的控制渲染流程；...，每个线程都能向Command Buffer中提交渲染指令通过Command Buffer充分发挥现代CPU多核多线程的优势跨平台在2018年的WWDC上，Apple宣布弃用OpenGL、...ES和OpenCL 而Vulkan的开发者来自图形领域的各行各业，包括：GPU厂商、系统厂商、游戏引擎厂商等，天然具有跨平台属性 Apple虽然没有在官方层面直接支持Vulkan，但是可以通过MoltenVK...在iOS和Mac平台运行Vulkan （MoltenVK is a runtime library that maps Vulkan to Apple's Metal graphics framework

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深度 | 详解苹果Core ML：如何为iOS创建机器学习应用？

选自developer.apple 机器之心编译参与：吴攀在昨天开幕的 WWDC 2017 开发者大会上，苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理...软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 介绍说，Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络...Core ML 本身构建于低层面的原语（primitives）之上，比如 Accelerate、BNNS 和 Metal Performance Shaders。 ?...严格在设备上运行能够确保用户数据的隐私，并且能保证你的应用在没有网络连接时也能够工作和响应。如何使用 Core ML？获取 Core ML 模型如何将 Core ML 模型用在你的应用中？...另外，一些研究组和大学也会发布自己的模型和训练数据，这些可能并不是 Core ML 模型格式的。要使用这些模型，请将其转换成 Core ML 格式。

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JDKJava 17 马上来袭，看看带来哪些新特性？

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苹果发布： Core ML 几行代码构建智能APP（SDK下载）

由于它是建立在 Metal 和 Accelerate 之类的低级技术之上，Core ML 能够无缝利用CPU和GPU的优势来提供最高的性能和效率。...你可以在设备上运行机器学习模型，因此数据的分析在设备上就可完成。视觉你可以轻松将计算机视觉机器学习功能加入你的app。...自然语言处理自然语言处理API使用机器学习深入理解文本，使用语言识别，标记化，词汇化，词性化和命名实体识别等功能。...下载和使用 Core ML 在这里下载最新包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版来为你的app构建机器学习支持：https://developer.apple.com.../download/ 文档获取有关如何在你的app上使用机器学习的具体文档，以及最新的 iOS SDK： Core ML Vision NSLinguisticTagger Integrating a

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WWDC 2022 音视频相关 Session 概览（EDR 相关）丨音视频工程示例

，以支持在不同的屏幕上同时正确显示 SDR 和 HDR 内容。...1、在 iOS 上探索 EDR 参见：Explore EDR on iOS[1] 这个 Session 的内容包含了下面几点： 1）介绍了 EDR API 的新增特性 EDR API 开始支持 iOS...在 EDR 的像素浮点数表示中，SDR 的部分映射到 [0.0, 1.0]，而大于 1.0 的部分就是比 SDR 更亮的 HDR 部分。...的视频中截帧获得 EDR 图像；使用 Metal API 可以将 EDR 环境渲染到纹理上； ProRAW、DNG 等存储原始图像信息的格式，可以用于渲染来还原 EDR 的高亮特性。...和 AVPlayerLayer 在 iOS 或 macOS 上播放自己的视图。

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Java 17 更新（4）：这波更新，居然利好 mac 用户

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苹果开放机器学习API，但是没有看到苹果的机器学习开发平台

在iOS的本身功能里，苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验，比如在iPad上利用机器学习识别手写便签的文本、在iPhone上通过学习和预测用户的使用习惯来让iOS更省电、在照片app里自动创建的回忆相册以及面部识别...苹果首先拿出了在已经自家应用中使用的Vision API和Natual Language API，分别负责图像识别处理和自然语言识别处理。 ?...根据官网资料，由于Core ML是基于iOS底层的Metal和Accelerate开发的，所以Core ML利用CPU和GPU资源的效率非常高，性能也可以全部发挥出来。 ?...苹果已经在官网机器学习介绍页面（https://developer.apple.com/machine-learning/）提供了四种训练好的机器学习模型，模型转换工具也在这个页面中提供了下载。...曾在2013年到2017年带领过苹果人工智能开发的Daniel Gross对苹果公司的态度做了精确的表述：“苹果的内部目标是造出伟大的产品，而不是发论文”。

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iOS之深入解析Xcode 13正式版发布的40个新特性

、Vim 键绑定支持、Swift 包集合；可以在命令行上使用 cktool 与 CloudKit 数据库架构和记录进行交互；可以在命令行上使用 TextureConverter 将纹理压缩为所有 Metal...斜角类型在 macOS 12 中支持斜角颜色；在适用于 macOS 12 的应用程序中，您可以使用属性检查器中的 localize 属性在非系统 NSMenuItem 上配置本地化的等效键选项；在...文件，这使您可以在应用程序中进行 Metal 着色器调试和分析，而无需在您的 metallib 中嵌入着色器源； Metal Debugger 中的 Apple GPU 可以使用 GPU 时间线，使用此时间线可视化和检查...Mac 上为 TestFlight 配置应用程序；现在可以在命令行上使用 notarytool 与 Apple 公证服务进行交互；二十一、Source Control 现在，可以在登录 GitHub...；可以通过选择 Edit > Copy Location 以 : 的形式将所选内容的当前位置复制到剪贴板；在 Swift 中将占位符扩展为闭包时，代码完成使用闭包的参数名称而不是；

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Metal 开发 | 使用 C++ 进行接口调用~~

前两天在群里面看到大佬转发一篇文章：Getting started with Metal-cpp 。...而 Metal 则需要支持 Objective-C 才行了，编写的文件也是 .m 文件格式，但是现在就可以直接写 C++ 的渲染实现了。...前置准备根据官方文章中的内容，首先要确保 Xcode 版本在 9.3 以上，并且要使用 C++17 的语法。...同时要下载好 Metal 对应的 C++ 头文件（metal-cpp），链接地址如下： https://developer.apple.com/metal/cpp/files/metal-cpp_macOS12..._iOS15.zip 创建工程创建一个 macOS 上的工程，可以是 App 工程也可以是命令行工程，主要是验证一下环境配置是否正确。

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WWDC 2017前瞻：硬件细节已遭曝光，但苹果在软件方面的布局却始终慎重

而全新的Safari浏览器则采用了符合系统全新扁平化视觉风格的UI界面，另外在用户使用的隐私性上也有一定的增强。 ?...macOS Sierra 在WWDC 2016大会上，OS X被正式更名为macOS，而新版的系统则名为macOS Sierra。...在此次更新后，iCloud Drive也可以在Mac上使用，所有文件在macOS和iOS之间共享，支持自动将旧文件移动到iCloud上，从而释放macOS的空间。...macOS版Siri可在Dock栏以及顶部出现，并在Finder中搜索文件，同时可以进行图片搜索、使用Siri进行语音回复，甚至可以使用Siri进行网页上的Apple Pay支付。...此外，watchOS 3还开放了大量API，并加入游戏中心、Apple Pay功能，同时也能够直接在Apple Watch上观看视频。 ?

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苹果开发者大会WWDC 2017：首次全面展示苹果的人工智能实力

Metal 2 与 Core ML 计算力我们知道人工智能发展一大核心是计算力。在 WWDC 2017 上，苹果宣布的 Metal2 与新硬件平台能提供机器学习所需的强大计算力。...首先，苹果宣布了最新的 Metal 2 图 API，介绍了大量 High Sierra MacOS 操作系统如何处理图的大量改变。其中有趣的一点是它对外部图解决方案的支持。...意味着开发者能够尝试各种应用外部 GPU 的最好方式，在计算力上这会提供极大的支持。 Federighi 介绍说，Metal 2 不只是用于图，也可以用来进行机器学习。...在这部分演示中，苹果着重强调的是在 GPU 性能方面的提升，Apple 为展示 GPU 性能的提升，在现场演示了使用 iMac 进行 VR 处理。...Federighi 介绍说，Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智能任务，包括面部识别、文本分析等。

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