Core ML Stable Diffusion —— 苹果官方原生 Stable Diffusion

CoreMLStableDiffusion——苹果官方原生StableDiffusion链接：https://github.com/apple/ml-stable-diffusion苹果官方针对M芯片优化的StableDiffusion客户端，据说在用M1的iPadPro出一张图最快29秒，在M1的MacbookPro上24秒，M2的MacbookAir只需18秒。

苹果发布 iPhone 版 Apple Configurator，允许将 M1 Mac 分配给组织，需要 iOS 15 及以上。

苹果发布iPhone版AppleConfigurator，允许将M1Mac分配给组织，需要iOS15及以上。可让你在“Apple商务管理”或“Apple校园教务管理”中轻松将搭载T2安全芯片或Apple芯片的任何Mac分配给组织，以便你可以充分利用“自动设备注册”。过角色为设备注册管理人员的组织“管理式AppleID”登录AppleConfigurator后，你可以通过共享iPhone的网络配置或选取配置描述文件以安装在Mac上来为Mac提供网络配置。

苹果发布 iPhone 版 Apple Configurator：允许将 M1 Mac 分配给组织，需要 iOS 15 及以上

苹果发布iPhone版AppleConfigurator：允许将M1Mac分配给组织，需要iOS15及以上https://www.ithome.com/0/590/914.htm苹果今天发布了iPhone版AppleConfigurator，可让你在“Apple商务管理”或“Apple校园教务管理”中轻松将搭载T2安全芯片或Apple芯片的任何Mac分配给组织，以便你可以充分利用“自动设备注册”下载地址是https://apps.apple.com/us/app/apple-configurator/id1588794674，不过没什么用，需要登录Apple商务管理或Apple校园教务管理的AppleID才能使用

Opera 浏览器现可在 ARM 版 Windows 上原生运行

Opera浏览器现可在ARM版Windows上原生运行访问：NordVPN立减75%+外加3个月时长另有NordPass密码管理器官方介绍如下：现在，Opera经过优化，可最大限度地发挥您设备的功能。得益于微软AppAssure团队和高通技术公司（QualcommTechnologies）的支持，Opera最新版本在新一代PC上的运行速度提高了一倍以上*。Opera致力于在每台设备上提供最佳体验，包括最新的Arm-poweredWindowsPC。除了提供更快的性能外，ARM版Opera还将提供更高的能效。该公司称，用户可以将SnapdragonX的高能效设计与浏览器的内置电池保护器结合起来，充分利用一次电池充电。那些已经拥有使用ARM芯片的电脑的用户也将受益于性能和能效的大幅提升。值得注意的是，到目前为止，ARM版OperaforWindows只能通过开发者渠道提供。不过，稳定版的发布应该不会让用户等待太久。微软和高通公司正准备在今年晚些时候推出一波搭载骁龙X处理器的人工智能PC。两家公司都认为，它们终于可以与苹果的M处理器相媲美了，而开发者似乎也支持这一举措。例如，Google最近发布了ARM64本机版本的Chrome浏览器，考虑到它是世界上最流行的浏览器，这是一件大事。首批内置骁龙X芯片的人工智能电脑将在5月20日的微软发布会上亮相。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1431182.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1431182.htm

Apple Silicon最后的版图由胶水来缝合？Mac Pro终于用上M2 Ultra

AppleSilicon最后的版图由胶水来缝合？MacPro终于用上M2Ultra没有了M2 Extreme，只有M2 Ultra对于配置党来说，胶水UltraFusion设计的M2 Extreme规格与命名方式就很唬人，毕竟传说中M2 Extreme是由四块M2 Pro芯片拼成的。不过事与愿违，Apple只为我们带来了小惊喜，没有了M2 Extreme，只有M2 Ultra。按照之前M1 Ultra芯片当时设计，Apple把两块M1 Max拼接成一个M1 Ultra，而新的M2 Ultra果然也是利用UltraFusion将两块M2 Max芯片连接成一块M2 Ultra。只是与当时M1 Ultra不同的是，M2 Max芯片规格更高，以至M2 Ultra的规格与配置是目前Apple M系列处理器上市规格最高的芯片，没有之一。M2 Ultra同样是由Apple交由台积电生产并封装，按照Apple官网介绍来看，M2 Ultra的UltraFusion芯片带宽为2.5TB/s，与之前M1 Ultra一样。那我们可以认为M2 Ultra实际上是直接采用了M1 Ultra上同样的台积电第五代CoWoS Chiplet多芯片集成技术。台积电的CoWoS多芯片集成技术其实我们早就看到过：不单是Apple M1 Ultra芯片，还有NVIDIA多款GPU芯片也都用上此技术，包括最新面向AI运算的Grace Hopper Superchip也有此技术的身影。CoWoS该技术其实可以容纳最大 1200mm2 的多个逻辑芯粒和八个 HBM（高带宽内存）堆栈。意味着其实四块M2 Max芯片M2 Ext其实还真可以，甚至是配上HBM3的M2芯片也是能实现的。只不过对于出名抠"人Apple来说，四块M2 Max或者是HBM存储系统，从成本控制、产能、效率，甚至是售价来说，有点太难均衡。M2 Ultra规格Apple M2芯片，去年WWDC 2022上Apple发布的首款M2系列芯片，被各位玩爱戏说是M1的挤牙膏版本。从规格上来看，Apple M2的确算不上太强劲，甚至L2缓存还比M1的低些；但是从架构图来看，Apple M2微架构进行了改良，能够容下更大的晶体管；而与M1芯片最大的不同点就在于，M2支持更高容量、更高频率的内存，以致内存容量起步就是16GB。同时Apple M2是目前Apple上应用最广泛的，包括最新推出的Vision Pro、Mac Mini、MacBook Air，以及iPad Pro 2022等设备均采用上M2芯片。Apple M2 Pro与Apple M2 Max此两款芯片是2023年初同期发布的，两者可以看作是兄弟处理器。M2 Pro开始，M2系列的芯片变得有意思多了，集成了400亿个晶体管，最大8个性能核心+4个能效核心，最多19个GPU核心与16个神经网络核心，再配上24MB L2与24 MB LLC缓存系统，整个规格与配置已经追上上代M1 Max核心。而Apple M2 Max的规格在这个基础上进一步地加强，M2 Max集成了670亿个晶体管，最大8个性能核心+4个能效核心，与16个神经网络核心。而与M2 Pro最大的差别就在于GPU核心数量上，M2 Pro最多是91个，M2 Max最多是38个，整整翻了一倍。同时内存与缓存系统也更大了，512Bit内存位宽配上32GB起内存容量，配合上32MB L2与48 MB LLC缓存系统，意味着M2 Max的内存性能与图形性能均得到了大幅的提升。Apple M2 Ultra，就是今天Apple最新推出的旗舰款M2系列处理器。利用UltraFusion技术将两块M2 Max芯片封装在一起。规格也就是两块M2 Max芯片一样，集成了1340亿个晶体管，最大16个性能核心+8个能效核心，最多76个GPU核心与32个神经网络核心，1024Bit/最大192GB内存规格，再配上64MB L2与96 MB LLC缓存系统，整个芯片的规格是空前强大，比竞品消费级的产品甚至更为强劲。如此强大的Apple M2 Ultra芯片，我们只能在Mac Studio (2023)，Mac Pro (2023）上看到了，当然这两者的售价都是相当高端，反正一般消费者是买不起，也不会主动购买就是。不过你若是用上192GB版本的内存，你得加钱，1.2W是定制的起价还真可以买一块RTX 4090了。至于Apple M2 Ultra芯片是否真的如此强大，我们关注一下GeekBench与PASSMARK将分布的跑分就知道了。目前PASSMARK中的移动处理器CPU Mark测试子项中的单线程能力跑分是可以看到M2处理器的身影：Apple M2 Pro12核心版本的排名第6，比Intel、AMD之流的跑分还真的高，已经直逼旗舰级的移动端平台，那Apple M2 Ultra芯片的性能相信也不会让我们失望。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1364235.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1364235.htm

不到 15 秒，高通演示首次在安卓机型上使用 Stable Diffusion 生成 AI 图像

不到15秒，高通演示首次在安卓机型上使用StableDiffusion生成AI图像高通在其官方YouTube频道发布了一段视频，首次成功在安卓手机上使用StableDiffusion来生成AI图像，整个生成时间不超过15秒。高通表示这是全球首次在安卓设备上进行演示。StableDiffusion是一种非常流行的基础模型，它是一种文本到图像的生成AI模型，能够在几十秒内根据任何文本输入创建逼真的图像。StableDiffusion的参数超过10亿个，目前主要依靠云端运行。高通的本次演示主要利用了安卓设备上的QualcommAIStack，可以在安卓设备上运行StableDiffusion。高通在演示视频中，从HuggingFace的FP32版本1-5开源模型开始，通过量化、编译和硬件加速等优化流程，使其能够在搭载骁龙8Gen2移动平台的手机上运行。()()投稿：@ZaiHuabot频道：@TestFlightCN