#apple-silicon

Indlæg på X2Q med emnet apple-silicon. Opdateres i takt med, at nye indlæg publiceres.

• Jun 22, 2026

  Apple M1 Pro vs RTX 4070 Ti til lokal AI — GPU-matmul og LLM-benchmarks (2026)

  RTX 4070 Ti rammer 75 TFLOPS ved fp16 via tensor cores; M1 Pro MPS når 4,2 TFLOPS — et 18× beregningsgab. Men på rigtig LLM-inferens (minicpm-v4.6, qwen3.5, gemma4:12b via ollama) er RTX kun 3–4× hurtigere. LLM-inferens ved batch=1 er hukommelsesbåndbredde-begrænset, ikke beregnings-begrænset, og M1's unified-memory-arkitektur lukker det meste af gabet. Apple's AMX-udvidelser giver også dens CPU 2,7× bedre matmul-gennemstrømning end en Intel i5 med samme tråd-antal.

• Jun 22, 2026

  Ollama — komplet guide til lokal AI (2026)

  Ollama lader dig køre store sprogmodeller lokalt med én kommando. Guiden dækker installation på Mac og Linux, hvilken model du skal vælge (med størrelsestabel), CLI-cheat-sheet, REST API med curl og Python, tilpasning med Modelfile og system-prompts, samt performance-tricks der halverer VRAM-forbruget.

• Jun 22, 2026

  Rust vs Go vs C på Apple Silicon og Linux — benchmarks på rigtig hardware (2026)

  Fire benchmarks på to maskiner — Apple M1 Pro (macOS/clang) og Intel i5-13400F (Linux/gcc). Rust ≈ C på M1; på x86 Linux er Rust 1,5× langsommere end gcc på rekursiv fib og Go er 2,9× langsommere. Go's matrixmultiplikationsgab er 4,7× på Linux (mod 3,3× på arm64). Overraskelsen: Rust's parallel sum på x86 er 2,8× hurtigere end C pthreads — LLVM folder sandsynligvis rækken til en lukket formel.