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平时主要是写写 java 或 python 的代码，以及运行 docker
之前听说 docker 在 M1 上运行的适配，docker 已经搞定了，盲测 java 和 python 的运行，应该也不会有太大问题。
在用 M1 的小伙伴们，实际使用时有没有遇到什么绕不过去的坑啊？
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plk403 2021-11-03 10:28:02 +08:00
我也有个问题 , mac 上 docker 的话内存占用大吗
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QlanQ 2021-11-03 10:41:21 +08:00
mac 上的 docker 卡，慢，占内存
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hahaFck 2021-11-03 10:44:33 +08:00
docker 适配了，但是容器好像有问题吧，仓库里的都是 x86 的，好想 arm 的容器很少。
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ShadowPower 2021-11-03 10:56:21 +08:00  10
docker 性能很差，大概只有直接运行的 10%（ x86 ）到 40%（ ARM ）的性能，打包 x86 比较麻烦，在 x86 镜像里跑的程序无法监视文件改动，许多依赖这个功能的程序会出问题，还会随机崩溃
深度学习相关的生态很差，tensorflow 慢，pytorch 随机报错 有些项目需要老版本的开发工具，而适配 m1 的都是新版本 oracle db 和 sql server 没有支持 各种桌面软件的稳定性都比较差，而且占用了比以前更多的内存 性能没有想象中那么好，感觉不如 Ryzen 5800U ，只有发热和续航比以前好 |
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gevin OP @ShadowPower 如果对 docker 的要求低一点，比如只要 mysql ，redis 之类的常用基础镜像能跑，开发可用，可以打包构建，是不是可以接受？毕竟我对 mac 的定位是，用着舒服，也能提高开发效率。AI 之类的事情，我都是从 Linux 上去做
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rongchuan 2021-11-03 11:49:02 +08:00
@gevin 如果是这个要求的话，可以上了。毕竟 mac 用户群国内国外都很广，即使有啥问题，很快也能修复，基础的开发需求没啥大问题的。
但 intel 12 代移动端马上出来了，同样大小核设计，功耗控制优秀，不等等吗？ |
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0Vincent0Zhang0 2021-11-03 12:03:58 +08:00 via Android
我感觉 docker 的性能还是不错的，在 docker 里编译一套 spark 才九分钟而已，而且不怎么发热，又安静得很！
[图片] imgur. com/a/3OAb6Si |
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jxlwqq 2021-11-03 12:19:47 +08:00
目前新的 docker 镜像都支持多平台构建了，用的是 docker buildx 。旧的、不维护的就比较麻烦了，除非自己 fork 一份，重新构建上传。
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2kCS5c0b0ITXE5k2 2021-11-03 12:31:55 +08:00
@rongchuan MacBook 不会再去用 Intel 了把.
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conhost 2021-11-03 12:47:48 +08:00
@ShadowPower docker 不太清楚。但是深度学习的生态应该没有啥问题，TensorFlow 旧版本没有编译好的 ARM 包，需要自己编译，pytorch 倒没有任何问题。其他的科学计算相关的包也都没啥问题。但是相比之前的 intel ，pytorch 调试不会出现风扇乱叫的情况了。总之，目前来说，炼丹相关的操作没啥问题，体验比之前的 intel 好太多了。
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0Vincent0Zhang0 2021-11-03 13:00:09 +08:00 via Android
@conhost 大佬，我这几天试了一下 tensorflow 发现不装 tensorflow-metal ，就是用 CPU 跑训练比装了 tensorflow-metal(0.2.0) 用 GPU 跑训练要快。
CPU 要 8 秒，但 GPU 要 60 秒的样子。 网上有人说是因为数据来少的时候，GPU 不显优势，是这原因吗？ |
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TaiQi 2021-11-03 14:17:54 +08:00
@0Vincent0Zhang0 不再 docker 里编译一下要多长时间，i9 19 年的 16 寸 要 20 多分钟
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rongchuan 2021-11-03 14:19:09 +08:00
@emeab 肯定不会呀。以我的使用场景来说，mac 和 win 一样的，如果 intel 12 代给力的话，我肯定就用 win 了
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ouou0701 2021-11-03 14:27:26 +08:00
有没搞 UE4 开发得大佬说说感受
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12101111 2021-11-03 15:23:19 +08:00
正式版 GCC 还不支持 m1, 因此用到 fortan 的 python 模块（主要是 blas 和 lapack ）并不是使用正式版 GCC 编译的，而是使用了一个移植了一半的 GCC 分支
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0Vincent0Zhang0 2021-11-03 16:55:20 +08:00
@TaiQi 试了一下，编译 scala 代码的时候会报 Missing dependency 'object java.lang.Object in compiler mirror'，估计是 zulu-jdk 和 scala 的兼容问题，但又找不到 open-jdk-8/11 macos aarch64 可以下载，所以暂时可能只能在 docker 里编译了。
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FakerLeung 2021-11-03 17:15:52 +08:00
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ShadowPower 2021-11-03 19:08:15 +08:00
@FakerLeung 前端开发应该没什么问题，这几个都有 arm 版本的 docker 镜像
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conhost 2021-11-03 19:09:10 +08:00
@0Vincent0Zhang0 我没训过，我只是用 MBP 来开发，调试。代码跑通之后直接就放服务器了。但是理论上来说不存在 batch 小的时候 CPU 比 GPU 快的情况
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conhost 2021-11-03 19:11:26 +08:00
@0Vincent0Zhang0 应该还是 tf 的优化问题，具体可以参考一下： https://developer.apple.com/forums/thread/687654
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jdjingdian 2021-11-03 19:18:40 +08:00
再好的路，穿了一双码数不对的鞋，照样还是会摔跤
鞋得自己选，路得自己走，总会有坑，也总会有方法爬出来的 冲就完事了，奥利给！ 正经回答： 上一次用 docker 还是 beta 版，基本是可以运行了，问题不大，现在好像已经有正式版了吧 python 的话之前经常用 flask 写点小工具，没什么大问题，有时候有些库会没有或者需要自己编译适合 m1 的版本，不过现在适配的也越来越多了 |
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FakerLeung 2021-11-04 20:06:00 +08:00
@ShadowPower #18
好的，估计搞一台 16+256 的 air 开发，就够了。 |
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ShadowPower 2021-11-09 18:01:42 +08:00
@conhost pytorch 又报了这个错……
Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV) |
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conhost 2021-11-10 10:31:20 +08:00
@ShadowPower 我没遇到过，如果可以的话能不能说下的用的 torch 的版本号和你跑的代码呢？或者也可以用 tg 找我 @i3esn0w
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ShadowPower 2021-11-10 13:40:49 +08:00
@conhost 是 1.9 版本，代码没办法给……
因为遇到的频率非常低，不能稳定复现，也不知道能用什么简短的代码来复现它。 |
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conhost 2021-11-10 19:05:22 +08:00
@ShadowPower 那你可以降一下版本试试，我目前在用的是 1.8 ，没遇到过这样的问题。不过也有可能我只是调试，并没有实际训练。
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