程序员有必要入手macstudio吗?

程序员有必要入手macstudio吗?

过去，是否入手Mac Studio对程序员来说似乎没有必要。然而，随着昨天LLaMa.cpp开始支持apple silicon的gpu加速，Mac Studio对于玩大语言模型（LLM）的用户而言，成为了一款性价比极高的生产力工具。

M2 Max（38核gpu版）在65b（650亿参数）的模型上可以实现5个token/s的运行速度。而新发布的M2 Ultra则有望提升至10 token/s。这对苹果生态来说是一个里程碑，因为苹果的性能在生产力方面首次超越了当前最高端的Nvidia消费级显卡4090。

尽管4090的算力可能优于M1 max，但其24GB的显存限制了运行65b模型（压缩为4bit）的可行性，需要至少48GB的显存。大模型使用transformer机制对内存带宽要求高，导致消费级显卡双卡组48GB显存运行速度缓慢，唯一的解决方案是使用48GB的Nvidia显卡。

目前可选的最低成本48GB N卡有两种选择：RTX A6000，其价格约为26000人民币，运行65b模型（4bit）的GPTQ速度为6 token/s；另一种是RTX 6000 Ada，价格约为50000人民币，云服务器测试时，受cpu单线程限制，GPU利用率受限，速度仅为8 token/s，提升cpu单核性能可提升至12 token/s。

如果未来出现超过65b的大模型，如开源的GPT-3（175b），即使压缩为4bit版本，也需要至少110GB的显存。而拥有110GB显存的A100（80GB）需要双卡配置，成本高达20多万人民币。虽然A100与4090性能接近，但显存优势显著。

在大模型时代，显存大小成为关键。对于希望在个人机器上运行大模型的用户来说，Mac Studio的Mac Studio M2 Ultra内存配置成为了理想选择。其192GB的统一内存相当于192GB的显存，使得几乎所有大模型的运行成为可能。相比服务器租赁的高昂成本和不确定性，Mac Studio提供了更灵活、成本效益更高的解决方案。

对于追求单机体验的用户而言，Mac Studio更是无可替代。它不仅提供了强大的计算性能，还能满足对设备硬件的直接控制，不受远程服务器的限制。综上所述，对于希望充分利用大模型进行高效编程和研究的程序员而言，Mac Studio成为了极具吸引力的选择。