本篇文章，将分享如何在苹果 M1 Mac 设备上，来进行高效、可靠的 Golang 开发环境的安装和管理 写在前面 如果你是一个 Golang 的用户，那么你大概率会遇到管理和维护 Golang 版本的诉求...，如果你恰好同时需要开发调试两个不同版本的项目，在不考虑强制跳版本的情况下，你或许就需要使用“Golang 版本管理工具”来帮助你减轻负担了。...但可惜的是，它和 M1 设备存在兼容性问题，它并不能够很好的运行，甚至可以说，完全无法运行。...，自此所有设备都换上了自研的 M1 芯片。...希望我的这篇文章，可以帮助你节约大量不必要的折腾时间，更安心的在 Mac 设备上使用 Golang 进行愉快的开发。
在M1芯片的Mac上构建多平台Docker镜像在这篇博客中，我们将讨论如何在M1芯片的Mac上构建多平台的Docker镜像。...我们将使用Docker的buildx命令，这是一个实验性的功能，用于启用对多平台镜像的构建。...，并将其设置为当前使用的构建器。...--bootstrap选项用于在创建构建器实例后立即启动它。...这就是在M1芯片的Mac上构建多平台Docker镜像的方法。希望这篇博客对你有所帮助！
1、简介 到目前为止，我们查阅anaconda的官网可发现，由于目前Anaconda没有支持arm架构的版本，在M1芯片Mac上安装的Anaconda是非常不稳定的，而且仅支持最高3.8版本的Python...而官网原生支持运行在arm架构上的Python版本为3.9.1，所以综合来讲我们只能寻找一种替代方案，那就是miniforge。...我们可以使用Anaconda或者Miniconda这个仅包含conda和Python的较小的发行版 而打开miniforge的GitHub地址点此访问 可以看到简介说到其功能可以与miniconda相媲美...，此时我们需要安装管理各种python的库安装miniforge即可 2、安装Miniforge 在点击上方链接进入后，简介下方即为下载选项： 我们选择此项下载miniforge 下载完成后，打开终端...，进入此sh文件存放的目录 然后输入$ bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh进行安装 一路跟着英文提示回车+yes安装即可，非常简单,安装完成后重启终端，此时就可以使用conda
Apple 在去年年底发布了 M1 Max 芯片，这款芯片的性能在 M1 的基础上又上升了一个等级，作为一名伪果粉，我果断在第一时间入手了一台 32G 的 M1 Max。...由于 Apple 发布的 M1 芯片移除了 LWJGL 库所依赖的个别 API，也未提供任何兼容方式，致使 Forge 和 Fabric 均无法正常工作，因此需要从源码编译最新的 LWJGL 库。...参考资料 在 M1 Macbook 上不使用 Rosetta 优雅地游玩 Minecraft+Forge[6] 在 M1 Mac 设备中解决 Minecraft Error 255[7] 引用链接 [1...M1 Macbook 上不使用 Rosetta 优雅地游玩 Minecraft+Forge: https://www.wannaexpresso.com/2021/02/20/m1-macbook-minecraft.../ [7] 在 M1 Mac 设备中解决 Minecraft Error 255: https://pwa.sspai.com/post/68830
本篇文章，将分享如何在苹果 M1 Mac 设备上，来进行高效、可靠的 Golang 开发环境的安装和管理。...写在前面 如果你是一个 Golang 的用户，那么你大概率会遇到管理和维护 Golang 版本的诉求，如果你恰好同时需要开发调试两个不同版本的项目，在不考虑强制跳版本的情况下，你或许就需要使用“Golang...但可惜的是，它和 M1 设备存在兼容性问题，它并不能够很好的运行，甚至可以说，完全无法运行。...，自此所有设备都换上了自研的 M1 芯片。...希望我的这篇文章，可以帮助你节约大量不必要的折腾时间，更安心的在 Mac 设备上使用 Golang 进行愉快的开发。
Stable Diffusion 是开源的，所以任何人都可以运行和修改它。这就是其在开源之后引发了大量创作热潮的原因。...让它在 M1 Mac 的 GPU 上运行有点繁琐，所以我们创建了本指南来向您展示如何做到这一点。...这一切归功于为GitHub 上的Stable-Diffusion做出贡献的每个人，并在这个 GitHub Issue中解决了所有问题。我们只是他们伟大工作的使者。...我们在之前的工作之上做了一件事：使用 pip 而不是 Conda 来安装依赖项。因为它更容易设置并且不需要编译任何东西。先决条件带有 M1 或 M2 芯片的 Mac。16GB RAM 或更多。...最简单的方法是使用 Homebrew。首先，如果您还没有安装 Homebrew 。
最近我有一个工具需求就是在我的电脑上通过Python来调用我们内部的一个Jar包，没想到这么一个简简单单的需求，折腾了将近2天的时间，在这里做一个总结，来简单说一下这过程中遇到的问题，希望可以帮助到后来人...当我使用Jpype时候发现死活打不开这个so库，报错如下图： 最初我一直以为是我引用的Jar包路径错了，后来一拍大腿才想到，这明明是打开SO库文件失败了。...然后我进行一顿google，才发现是由于mac系统不支持so库，导致的。 要想使用这个so库，需要作者来编译一个mac上支持的格式 如：.dylib 。...所以通过jpype直接在M1上调用依赖so库的Jar这种方法失败了。 缺少主程序入口 然后我开始采用 'java -jar xxx' 这种命令来直接调用java方法。 依然报错，提示的是缺少入口类。...但是M1 是ARM架构，在这上面的虚拟机默认是AARCH64的。
不过遗憾的是，这类AI项目要在苹果公司的自研芯片m1/m2上运行有点麻烦。虽然技术社区有一些文档和教程，但要真正跟着教程把项目所需的环境部署好，还是要爬很多坑的。...我把整个爬坑的过程记录下来，希望能对所有使用m1/m2芯片mac的朋友有所帮助。大家都应该体验下这个如此有趣的项目。 注意：学会科学上网是必须的，不然各种依赖的安装速度能慢哭你。...，都需要先使用它！...gems, 8 k, hyper realistic, high contrast" \ --plms --ddim_steps 100 --H 512 --W 512 --seed 8 我的m1...我遇到的坑，以及解决办法 在pip install -r requirements.txt这一步里，安装依赖taming-transformers时始终报错。 解决办法：不管它，直接开始运行。
2020 年 11 月，苹果推出 M1 芯片，其速度之快、功能之强大一时令人惊艳。2022 年苹果又推出了 M2，今年 10 月，M3 芯片正式登场。...苹果在发布芯片的同时，也非常注重在其芯片上训练和部署 AI 模型的能力。 苹果推出的 ML Compute 可用于在 Mac 上进行 TensorFlow 模型的训练。...PyTorch 则支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练，使用苹果 Metal Performance Shaders (MPS) 作为后端来实现。...这些使得 Mac 用户能够在本地训练神经网络。 现在，苹果宣布推出专门在 Apple 芯片上用于机器学习的开源阵列框架 ——MLX。...MLX 的设计灵感来自 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架。
根据官网的介绍，Stata 15 及之前的版本也可以在新 Mac 上运行，但在模拟下运行速度会慢得多。...如果希望在具有 Apple Silicon 的 Mac 上运行 Stata，建议您升级到 Stata 16。 另外，Github 上有个 M1 芯片兼容性测试的项目Does it ARM?...任务：导入 1998-2013 年工业企业数据库所耗时间 设备参数： MacBook Pro (M1, 2020) ：M1 芯片，16g 内存+512g 储存空间； Macbook Pro (Intel...} 运行结果 上图是导入 1998-2013 年数据的耗时结果，可以看出： 不同版本：Stata15 和 Stata16 之间的耗时不存在明显的差别； 不同设备：M1 芯片的 MBP 耗时明显快于 17...但是总体而言，可以观察出两方面的结论： 一方面，M1 芯片的 MBP 运行耗时要快于其他两台设备，而且多次的导入显示运行较稳定； 另一方面，Stata15 和 Stata16 在新版电脑上都可使用，没有不兼容的问题
M1起名花了一年，散热区分高低端 以营销闻名的苹果，在芯片的名称上花了大功夫，Federighi开玩笑说，光是名字就让营销团队想了一年。...Joswiak说：“A起源于Apple的手机芯片，从那时起我们就尝试使用有意义的字母，耳机（headphones）的芯片使用H。” M1还清楚地表明，未来将会有M2、M3……等。...M1出现在苹果的三个产品中：MacBook Air、MacBook Pro和Mac mini，三者之间都使用相同的芯片，如何保持区别呢？...为何不换外观 本周发布的几款Mac和搭载英特尔芯片的Mac在外观上没有区别。 至于原因，Ternus解释了没有重新设计外观的原因：M1是苹果过渡的基础，苹果不会只为了更改设计而去更改设计。...因为苹果还有Rosetta 2，可以在将为英特尔芯片设计的程序转换为Arm程序。 另外，M1在硬件上的封闭性也令人担忧。TechCrunch从苹果那里获知，新款Mac不支持用雷电接口外接eGPU。
查看标有“种类”字样的信息： 应用程序 (Intel) 表示 App 仅支持 Intel 处理器，并且需要 Rosetta 才能在任何搭载 Apple 芯片的 Mac 上运行。...有人说M1芯片不支持rvm，于是我采用了离线安装的方式，并且打开终端.app的简介，勾选了“使用Rosetta打开”，如图： 我在多次使用pod install的时候，发现有些三方框架是会报错的，同样也要先勾选终端的...包括使用Xcode的时候，从旧Mac上拷贝过来的工程也会有一些关于芯片的问题，会报错无法运行，也建议把Xcode的“使用Rosetta打开”勾选上，当然，一个在M1上从零开始的新项目，就还是不要勾了，毕竟还是会影响性能的...然后扯点其他的，苹果M1系列PC产品的上市，一种新的接口类型随之出现了，就是USB4，Mac Mini配备了两个USB4接口，在接口形态上，USB4统一采用USB Type-C形态，这里可能会有点懵，USB4...记录：7月26我在写demo的时候发现，M1芯片竟然不能支持关键字IB_DESIGNABLE，无法在StoryBoard上看到效果，并且还报了一个错，却没有具体的错误信息，demo工程在同事的Intel
换句话说，M1 Utlra的规格基本上就是M1 Max翻倍版。 在制造工艺上，M1 Ultra继承了5nm传统，晶体管数量1140亿个，最多128GB统一内存，总带宽800GB/s。...工程项目经理Angelina Kyazike表示，这与他们在iPad Pro使用的M1芯片相同，8核CPU设计比上一代iPad Air的A14处理器的性能快了60%，8核GPU也提供了惊人的图形性能，速度快了...M1芯片的加入让iPad Air有了与iPad Pro系列相同的数据处理能力，再加上先进的机器学习能力，iPad Air在借助Lightroom处理照片，使用LumaFusion剪辑视频等方面性能有了大幅度的提升...在数据传输上，苹果也为iPad Air采用了Type-C数据口进行了升级，数据传输速度提升最高可达10Gbps，为上一代的2倍，能让用户以更快的速度导入大型照片和视频。...在配置，Mac Studio在搭载M1 Max芯片的机型上最高可选配64GB的统一内存，在搭载M1 Ultra芯片的机型上最高可选配128GB的统一内存。
在 GPU 性能测试中，M1 芯片在多个基准测试中超越了之前的 Mac 系列产品，在某些情况下还能超越独显产品。 ?...4 个高性能内核和 4 个高能效内核可以同时使用，意味着这是一个 8 核 SoC，尽管所有内核的吞吐量并不一致。 在评测中，anandtech 首先比较了 M1 芯片与苹果 A14 芯片的内存差异。...而且，与之前使用英特尔芯片的苹果产品线相比，M1 已经实现了大幅度提升。...为了实现架构的顺利过渡，苹果在 M1 芯片中使用 Rosetta 2，将为英特尔处理器编写的指令「翻译」为 M1 芯片可以理解的命令。...这一操作会带来一些性能损失，但 anandtech 在 CineBench 上的评测显示，用上 Rosetta2 的 M1 芯片还是打败了苹果之前的 Mac 产品线。 ?
这就是苹果选择在 M1 Ultra 中结合两个 M1 Mac 芯片的原因，Srouji 说：“M1 Ultra 是 Apple 芯片的又一个游戏规则改变者，它将再次震撼 PC 行业。...Srouji 继续解释了该公司如何成功地将两个 M1 Max 芯片组合成一个 M1 Ultra，他指出了始终在 M1 Max 上的 die-to-die 互连技术，这是 Apple 之前没有讨论过的。...Apple 发明的另一个重要元素是开发人员无需重写代码即可使用此功能。UltraFusion 意味着，在系统级别上，Mac 将芯片视为一个处理器，而不是两个。...M1 Pro M1 Pro 更高，具有： 337 亿个晶体管在一个 240 平方毫米的芯片上。 8 个性能核心，24MB 二级缓存。 2 个具有 4MB L2 缓存的效率核心。...新的 M1 Ultra M1 Ultra 为您带来： 1140 亿个晶体管在一个 840 平方毫米的芯片上。 16 个性能核心，48MB 二级缓存。 4 个效率核心，配备 4MB 二级缓存。
MPS 后端扩展了 PyTorch 框架，提供了在 Mac 上设置和运行操作的脚本和功能。MPS 使用针对每个 Metal GPU 系列的独特特性进行微调的内核能力来优化计算性能。...有开发者推测，鉴于谷歌云服务中使用的英伟达 T4 在 FP32 任务上的浮点性能为 8 TFLOPS，而 M1 Ultra 的图形计算能力大概在 20 TFLOPS 左右。...若想使用最新的加速能力，你需要在使用 M1 系列芯片的 Mac 电脑上安装原生版本（arm64）的 Python，并将系统升级至 macOS 12.3 预览版或更新的版本。...开发者亲测：加速效果显著 虽然官方已宣布提供支持，但目前还不是所有在 PyTorch 上的模型都能用 M1 芯片集成的 GPU 加速，你也可以花几分钟进行一下测试。...不过我们知道在 M1 Ultra 这样的芯片中也有 32 核的神经网络引擎，目前却只有苹果自己的 Core ML 框架支持使用该部分获得加速。
大家都知道，在苹果家的产品中，所有的系统都是不开源的。这使得苹果系统中的环境非常的好，而且同时也拥有很多高效便捷的小功能。...而我们经常使用的WIN系统，拜开源所赐，没有什么系统中的软件或者功能是WIN系统复制不出来的。...所以今天macdown小编就来给大家推荐一款工具，就算在WIN系统中也能使用MAC系统中的神功能—“一指禅”。...而QuickLook就是在WIN系统中实现“一指禅”这个功能的工具，虽然它本身的体积可能比较大，但它占用的系统资源非常少，不会影响系统的流畅度，几乎可以忽略不计。...但只要他在你右下角缩着，你就能在WIN系统中使用MAC系统中著名的功能“一指禅”了，无论任何种类的文件，压缩包也好，视频也好，还是各种我们不知道有何用途的后缀名文件也好，只要选中后点一下空格键，就能快速预览文件当中的内容了
术语说明单架构包：指构建的应用程序包，只能运行 X64 或者 ARM64 指令集，在不匹配的硬件上不能运行。...例如，在 Mac M1 芯片机器上构建的 ARM64 指令集应用程序，不能在 Mac Intel CPU的设备上运行。...注意：X64 的应用安装包可以在 Mac M1 芯片的机器上运行，是因为 Mac 系统做了兼容，实际运行的是 X64 指令，相比执行 ARM64 指令，性能较差。...另外，TRTC Electron SDK 默认使用硬件完成音视频编解码，在硬件不支持或处理能力不足时，会在软件层进程音视频编解码，此时在 M1（ARM64架构）芯片上执行 X64 指令，性能会差很多。...双架构包：指构建的应用程序包，能够同时运行 X64 和 ARM64 指令集，在 Intel CPU 上执行 X64 指令，在 Mac M1 芯片上执行 ARM64 指令。Webpack 构建1.
再来说说测试，自动化测试工具selenium是我们经常使用的工具之一，使用场景非常广泛，但是在M1系统里面我们通过Rosetta 2虚拟的python3.7能否控制arm64版本的chrome呢？...安装好Parallels以后，将arm版win10镜像导入即可安装，只需要5分钟左右就可以安装成功： image.png image.png 虽然是测试版，但是整体上运行起来非常行云流水，别忘了在系统内添加中文默认语言包...： image.png 在M1 Mac中玩虚拟机，几乎没有迟滞感，顺滑的令人咋舌，风扇纹丝不动，且能耗也并没有显著增加，续航也没有因为虚拟机的出现而减少太多，这是M1非常惊艳的一点。 ...“祖传代码”项目在维护，那么x86的Mac可能还得陪您一两年。 ...苹果作为业内完美的六边形战士，还依然在探索，依然没有裹足不前，继续探索新的道路，继续钻研可行性，这是它带给我们的启示，然而，在2021年的这个春天里，面对开发者，M1芯片有点像悲情的俄尔普斯，它能用动人的绕梁琴声打动开发者们
如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者，你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。...在本文中，我们将对这些新方法进行测试，在三种不同的Apple Silicon芯片和两个支持cuda的gpu上和传统CPU后端进行基准测试。 这里把基准测试集中在图卷积网络(GCN)模型上。...在两款NVIDIA V100 PCIe和V100 NVLINK上进行测试 MPS:比M1 Pro的CPU快2倍以上，在其他两个芯片上，与CPU相比有30-50%的改进。...MLX:比M1 Pro上的MPS快2.34倍。与MPS相比，M2 Ultra的性能提高了24%。在M3 Pro上MPS和MLX之间没有真正的改进。...最后说到框架，现在已经有了Pytorch，TF，JAX,现在又多了一个MLX。各种设备、各种后端包括：TPU（pytorch使用的XLA），CUDA，ROCM，现在又多了一个MPS。
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