先说前提结论：M4pro 你买的是 GPU 和 **显存**，NPU 和 CPU 都不是很重要（用不上/性能溢出）


https://i.imgur.com/Sx4rc7H.png
这是平时中低负载时的状态


https://i.imgur.com/266Noim.png
这是本地运行 qwen:32b LLM 的状态，可以看到有 24g 的 wired ram ，这些是分给 gpu 用的


我用同时跑多个 LLM 的方式测试过内存压力，虽说 mac 的 swap 性能很强，但当然是还是无法完全取代 ram 的，当我的显存使用达到 40G 的时候系统卡死，看门狗 kill 掉了我的 session ，最后看到的总 ram 占用是 50g 左右


现在 pytorch 反正只适配了 apple silicon 的 gpu ，所有相关应用使用的是 Metal Performance Shaders (MPS) 来加速 ，NPU 只能在 coreML 中调用，which 只能在 xcode 中开发 native 应用时，把模型转换过来使用。 至于 GPU 本身的性能，据说大概不到桌面级 2060 （记不清了），所以也只能跑推理，不能跑训练


我目前稍微有点后悔，上限不够高，轻量冗余得又有点多了，也很贵，不如稍微加点钱买 air+正经 N 卡训练机

这么说，rebase 之于 merge 约等于 golang 之于 c++

说实话可能不如磨掉重新刷漆

@lyoe
@Pig930

刚迁移完 intel -> m4 ， 迁移助手是坏文明

- homebrew 全爆
- 有少量 app 会爆
- 有一堆你不知道干什么、在哪的日志、缓存、临时文件
- 根本不需要留着的 qq 、微信暂存文件（>3 个月）


后来我只迁移了 ~ 和配置文件，但 clean my mac 还是能删掉至少 30G 的垃圾

https://i.imgur.com/PpWF2WO.png

7 年前我问的问题，那时候那个团队才刚用上 c++11 已经很离谱了

OP 今年还问得出这个问题我觉得我对 c++技术栈离谱程度的理解还不够

@HeyWeGo +1 我也在找这个视频找不到了

> 并且忽然想到对『的地得』的使用都对了吗？


那你们发现 dedede 的暗面了吗？ 我拷（问）一个题：

总的来说，本次……
↑这个「的」的用法对吗？ 是「总的来说」，还是「总地来说」？
你们考虑考虑这个词的英语翻译，再问问词典和 LLM

https://en.cppreference.com/w/cpp/atomic/atomic/compare_exchange

spinlock 的典型场景呗

B 线程读 flag, A 线程写 flag

@doghappy
@nonozone

我自己两个屏幕，首先每个屏幕上大概有哪个应用摆在那就已经很固定的，上划一下每个屏幕能同时分辨 5 个应用，所以理论上我一个操作可以直接切换 10 个应用，应用内的某个特定窗口可以再下划一次就好了。下划的应用内切换一次能准确分辨 4 个左右。4 个手势能准确切换 40 个窗口，我是感觉完全够了。


p.s. 我甚至从来没用过任何切换应用的键盘快捷键

@apollo007
@doghappy

你们是不习惯用 mission control 吗？

都是三指，浏览器编辑器终端这种高频切换就全屏然后左右划，回到桌面 N 个不同软件窗口切换就上下划，我觉得比 windows 顺多了，windows 只能从任务栏上找图标多点几次来切换

话说 macbook 上的 dock 已经都完全没有存在必要了，我当且仅当要打开应用市场和固定在 dock 上的音乐播放器的时候会找 dock 在哪——但显然这种场景极其低频

https://github.com/rime/squirrel/issues/999 啊是嘛

这种话题怎么没人提孕妇效应

@bruce0 https://wiki.osdev.org/CPUID