著者のDaniel Bourke氏はオーストラリア在住の機械学習エンジニアで、同氏が公開したさまざまな機械学習に関する記事はMediumでも人気があり、その一部はAINOWでも紹介してきました（同氏の詳細は公式サイトを参照）。同氏がMediumに投稿した記事『AppleのM1 ProとM1 MaxはGoogle Colabを最大54％上回る結果に』では、M1 ProおよびM1 Maxを搭載したMacBook Proの機械学習開発性能に関するベンチマークテストが報告されています。
Appleは2021年10月、機械学習モデル開発のための機構「Apple Neural Engine」を搭載したM1チップをスケールアップしたM1 ProとM1 Maxを発表しました。M1チップに関するベンチマークテストを行ったことがあるBourke氏は、同様のテストをM1 ProとM1 Maxにも行いました。行ったテストの内容とその結果は、以下の表のようにまとめられます。
Bourke氏が実施したM1 ProとM1 Maxを対象としたベンチマークテスト
テスト内容 | テスト結果 |
| さまざまなサイズとエンコーディングの動画の書き出し | ProResエンコーディングの場合、M1 ProとM1 Maxは短時間で書き出す |
| 機械学習モデル生成機能CreateML使用時の訓練時間 | M1 ProとM1 Maxは短時間で訓練完了。M1 ProとM1 Maxの性能差は少ない。 |
| TensorFlowを用いた小規模モデルの訓練時間 | M1チップシリーズで大きな性能差はない。 |
| TensorFlowを用いた大規模モデルの訓練時間 | M1 ProとM1 Maxは短時間で訓練完了し、Google Colabより早かった。M1 Maxがもっとも早い。 |
以上のベンチマーク結果をふまえて、Bourke氏は機械学習モデル開発という観点からM1チップ搭載MacBook Proシリーズを以下のように評価します。
機械学習モデル開発から見たM1チップ搭載MacBook Proシリーズの評価
ちなみに、Bourke氏は現在使用している13インチM1 MacBook Proを14インチM1 Pro MacBook Proに買い替えることを検討している、とのことです。
なお、以下の記事本文はDaniel Bourke氏に直接コンタクトをとり、翻訳許可を頂いたうえで翻訳したものです。また、翻訳記事の内容は同氏の見解であり、特定の国や地域ならびに組織や団体を代表するものではなく、翻訳者およびAINOW編集部の主義主張を表明したものでもありません。
