原贴链接

总之，你得到的是配置最高时相当于稍弱的512GB版3090，因为它的半精度浮点运算（FP16）为114.688TFLOPS，而3090为142.32TFLOPS，内存带宽为819.2GB/s，而3090为936GB/s。我能找到M3 Ultra规格的唯一地方是：https://www.apple.com/newsroom/2025/03/apple - reveals - m3 - ultra - taking - apple - silicon - to - a - new - extreme/，然而，这个规格非常模糊。所以我根据这篇文章对M3 Ultra的确切规格进行了有根据的猜测。为了实现M2 Ultra性能的2倍和M1 Ultra性能的2.6倍，你需要将每个核心的着色器数量从128个翻倍到256个。这就是我猜测这里取得如此大改进的原因。我还对M4 Ultra可能的情况进行了估算。（以下是芯片M3 Ultra、M2 Ultra、M1 Ultra、M4 Ultra?的GPU核心、GPU着色器、GPU主频、GPU半精度浮点运算（FP16）、内存类型、内存速度、内存控制器、内存带宽、CPU性能核心、CPU主频、CPU半精度浮点运算（FP16）等各项指标对比表格）苹果可能会以1 - 1.5万美元的价格出售它。如果是1万美元，我认为这是相当划算的，因为它的性能大约是4位数（此处表述不太明确，可能是相对性能倍数等含义），而且内存速度快得多。从这个角度来看，1.5万美元也还不错。也有可能并没有着色器密度的翻倍，苹果只是在玩文字游戏。那样的话就太糟糕了。在那种情况下，最好还是等待M4 Ultra。

讨论总结

本讨论围绕苹果M3 Ultra展开，涉及性能（如与3090对比、FP16 TFLOPS、提示处理速度等）、性价比（不同价格下与其他产品对比）、适用场景（如研究场景、游戏运行、本地LLM等）等多方面内容。大家观点各异，有的对M3 Ultra表示认可，有的则提出质疑或反对，争议点较多且热度较高。

主要观点

  1. 👍 M3 Ultra的512GB版本以9.5K的价格出售，相比4xDIGITS是不错的交易。
    • 支持理由：性能约为4xDIGITS且内存更快。
    • 反对声音：有人认为15K美元不是好交易，其他国家薪资水平低，且双倍VRAM未超现代GPU性能不值得双倍价格。
  2. 🔥 研究大学可能因需要使用CUDA和英伟达集群而不会选择苹果产品。
    • 正方观点：研究通常需要CUDA，苹果计算能力相对较弱。
    • 反方观点：苹果的Metal与CUDA较为接近，对于一些研究人员来说Mac Studio可能是不错的选择。
  3. 💡 在Mac上使用PyTorch和TensorFlow进行训练并非非常糟糕。
    • 解释：当有大模型或大量数据要输入GPU时，本地选择有限。
  4. 👎 M3 Ultra相比3090要弱很多，3090的张量核心很强。
    • 支持理由：原帖中数据对比显示性能差距。
    • 反对声音：原帖对M3 Ultra的分析有一定合理性，且不同场景下性能受多种因素影响。
  5. 🤔 苹果制造M3 Ultra的目的令人疑惑，怀疑创意工作者对大内存的需求。
    • 解释：不认为苹果这么做只是为了本地大语言模型（LLM）用户，也可能是AI布局等原因。

金句与有趣评论

  1. “😂 512GB is selling at 9.5K. Very good deal compare to 4xDIGITS.”
    • 亮点：直接表明M3 Ultra在特定价格下性价比不错。
  2. “🤔 Everyone always talks about how bad Mac is for training but in my experience using PyTorch and TensorFlow it isn’t absolutely horrible.”
    • 亮点：打破常规对Mac训练的负面看法。
  3. “👀 So i can rt game with this M3 chip like 3090, awesome”
    • 亮点：表达对M3芯片在游戏运行能力方面的乐观期待。
  4. “😕 That FP16 number is way off reality.”
    • 亮点：直接质疑原帖中的数据。
  5. “💡 If a school sets a task that requires students to go and pay for there won training out of pockets then it snot a good Uni (does not matter its ranking).”
    • 亮点：从学生经济角度看待学校设备使用任务设置的合理性。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对M3 Ultra的认可（如认为性价比不错、性能在某些方面可接受等），也有很多质疑和反对（如性能不如3090、价格不合理等）。主要分歧点在于M3 Ultra的性能与性价比，可能的原因是不同用户的使用场景、需求以及对不同产品的了解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：M3 Ultra在非本地LLM使用场景下的盈利方式、M5芯片的发布情况。
  • 潜在影响：如果M3 Ultra在性能和价格方面不能平衡，可能影响其在不同领域（如研究、商业）的市场份额；而苹果芯片的发展策略（如M5的发布）可能影响整个AI普及化进程。

详细内容：

《关于 M3 Ultra 的热门讨论：性能、价格与应用前景的争议》

近日，Reddit 上关于 M3 Ultra 的讨论十分热烈。原帖对 M3 Ultra 的规格和性能进行了详细分析，并提供了相关链接https://www.apple.com/newsroom/2025/03/apple-reveals-m3-ultra-taking-apple-silicon-to-a-new-extreme/ 。该帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于 M3 Ultra 在多个方面的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  1. 性能对比：有人认为 M3 Ultra 相比 3090 在某些方面表现稍弱，如有人表示“3090 的张量核心远强于 M3 Ultra”。但也有人指出不能单纯以硬件规格判断性能，比如“M3 Ultra 的巨大统一内存对于某些应用可能具有优势”。
  2. 价格考量：关于 M3 Ultra 可能高达 10-15k 的售价，看法不一。有人觉得“15k 仍是不错的交易，因其性能和内存优势”，但也有人认为“15k 价格过高，对于其他地区非高薪人群难以接受”。
  3. 应用场景：在研究和创意工作等领域的适用性存在争议。部分人认为“对于高校研究，M3 Ultra 可能不如 NVIDIA 集群实用”，但也有人提到“对于创意工作者，如进行图像、视频生成和 3D 建模等，M3 Ultra 有其优势”。

例如，有用户分享道：“作为一名在高校从事研究的人员，我深知 NVIDIA 集群在训练模型方面的高效性。M3 Ultra 虽然有一定性能，但在处理大规模训练任务时，可能无法满足我们的需求。”

也有用户提供了相关的新闻报道链接：www.example.com/tech-industry-shift，进一步支持了自己的观点。

讨论中的共识在于 M3 Ultra 的性能和价格需要综合考量，且其在不同应用场景中的表现存在差异。特别有见地的观点如“苹果可能意在通过 M3 Ultra 吸引开发者，为未来的市场布局奠定基础”，丰富了讨论的深度。

总体而言，关于 M3 Ultra 的讨论反映了其在性能、价格和应用场景等方面的复杂性和多样性，也让人们对其未来的市场表现充满期待和思考。