はじめに
先日 M2 Mac が手元に届いたので、今まで使っていた Intel Mac とパフォーマンスを比較してみます
2019 モデルと 2022 モデルであり、メモリも違うので単純比較はできませんが、、、
あくまでも私のメモ用ということで
どの程度の差が出るのか Livebook で検証してみます
実行する処理
Nx の様々なバックエンドによる行列の加算処理を計測の対象とします
Benchee.run によって、IPS（Instructions Per Second 1秒間に何回処理を実行できたか）を計測します
bench = fn backend ->
tensor =
{200, 200}
|> Nx.iota(type: :f64, backend: backend)
Nx.add(tensor, tensor)
end
Benchee.run(%{
"binary" => fn -> bench.(Nx.BinaryBackend) end,
"exla" => fn -> bench.(EXLA.Backend) end,
"torchx" => fn -> bench.(Torchx.Backend) end,
"evision" => fn -> bench.(Evision.Backend) end
})
詳細な内容は以下の記事を参照してください
Nx.BinaryBackend を使っている場合は単純に Elixir で 40,000 回足し算を行っています
Evision.Backend なら OpenCV 、 EXLA.Backend なら XLA を使った行列演算を実行しています
Intel Mac
実行環境は以下の通りです
- MacBook Pro 13 inch, 2019
- macOS Ventura 13.5
- CPU 2.4 GHz クアッドコアIntel Core i5
（物理的には 4 コア、 Hyperthreading による擬似 8 コア） - メモリ 16 GB
- Elixir 1.15.4
- Erlang 26.0.2
- Livebook 0.10.0
Elixir と Erlang は asdf でインストールし、 Livebook は GitHub からタグ指定でクローンしてきたコードをローカルビルドしています
実行結果は以下のようになりました
| バックエンド | IPS |
|---|---|
| binary | 79 |
| evision | 2,560 |
| exla | 8,090 |
| torchx | 5,880 |
M2 Mac
実行環境は以下の通りです
- MacBook Pro 13 inch, 2022
- macOS Ventura 13.5
- CPU Apple M2
8 コア（パフォーマンス: 4、効率性: 4） - メモリ 24 GB
- Elixir 1.15.4
- Erlang 26.0.2
- Livebook 0.10.0
Elixir と Erlang は asdf でインストールし、 Livebook は GitHub からタグ指定でクローンしてきたコードをローカルビルドしています
実行結果は以下のようになりました
| バックエンド | IPS |
|---|---|
| binary | 152 |
| evision | 5,910 |
| exla | 12,490 |
| torchx | 8,800 |
比較
Intel Mac と M2 Mac の比較表は以下のようになります
| バックエンド | Intel Mac IPS | M2 Mac IPS | M2 / Intel |
|---|---|---|---|
| binary | 79 | 152 | 1.92 |
| evision | 2,560 | 5,910 | 2.31 |
| exla | 8,090 | 12,490 | 1.54 |
| torchx | 5,880 | 8,800 | 1.50 |
BinaryBackend 、つまり単純な足し算のループでは 2 倍近い差がありました
そして、 evision = OpenCV は 2 倍を超える結果に
まとめ
単純な計算によるものではありますが、明らかに M2 Mac で高速化していますね