通过 TensorFlow 2 在各种不同的平台、设备和硬件上提供一流的训练性能，使开发人员、工程师和研究人员能够在他们喜欢的平台上工作。TensorFlow 用户现在可以在搭载 Intel CPU 的 Mac 或搭载 Apple 新芯片 M1 的 Mac 上使用 TensorFlow 2.4 Mac 优化版 和新的 ML Compute（机器学习计算）框架进行加速训练。这些改进，加上 Apple 开发人员可以通过 TensorFlow Lite 在 iOS 上执行 TensorFlow，继续展示了 TensorFlow 在 Apple 硬件上支持高性能机器学习执行的广度和深度。

使用 ML Compute 在 Mac 上的性能

Mac 一直是开发人员、工程师和研究人员所喜爱的平台。随着 Apple 上周宣布 推出一系列采用新芯片 M1 的 Mac 计算机，TensorFlow 2.4 Mac 优化版充分利用了 Mac 的全部能力，在性能上有了巨大的飞跃。

ML Compute 是 Apple 推出的新框架，它支持在 Mac 上进行 TensorFlow 模型的训练，现在你可以在搭载 M1 或 Intel CPU的 Mac 计算机上利用加速的 CPU 和 GPU 进行训练。

例如，M1 芯片包含了一个强大的新 8 核 CPU 和多达 8 核的 GPU，这些都是针对 Mac 计算机上的机器学习训练任务而优化的。在下面的图表中，你可以看到 TensorFlow 2.4 Mac 优化版在流行的搭载 M1 和 Intel CPU 的 Mac 上如何实现巨大的性能提升的。