使用苹果的CoreML的API，在Mac平台进行原生的深度学习测试：M4与M2 Max 使用苹果的CoreML的API，在Mac平台进行原生的深度学习测试： 测试环境： m4(10核cpu(6E+4P)+10核GPU+16核ANE) macmini 基本款 m2max(12核cpu(4E+8P)+38核GPU+16核ANE) macbookpro 14inch 测试：使用苹果的CoreML框架，调用M系的GPU和NPU进行简单的测试，对怪奇物语S02E01的音频进行识别，因为m4内存的原因，简单的跑了一下，大概0.14B的参数规模 m4 cpu: 6m13s。p核直接跑满，稳定在4.2Ghz，e核不咋动。功耗在7w左右 m4 gpu: 2m5s。gpu占用85%左右，功耗在6w左右。 m4 npu(ANE): 1m9s，占用25%左右，功耗在5w左右。 m2max cpu:7m36s。功耗在9w左右。 m2max gpu: 2m43s。占用在80%左右。功耗在6w左右。 m2max npu(ANE): 1m41s。占用在20%左右。功耗在7w左右。 总结：虽然有点不客观，也没有多次测试，m2max也是在跑很多的程序，还开了好几个ide。本来想当个乐子跑一下的，但是兄弟们，看这个成绩，真成洋垃圾了，这下m2max真成小丑了 macmini m4
