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基于 M5 MacBook Pro 进行本地 LLM 推理比云端贵多少?

独立开发者 William Angel 近日发布了关于在 Apple Silicon M5 MacBook Pro 上进行本地 LLM 推理的成本分析文章。这篇文章以具体数字回答了一个许多人关心的问题:用自己的 MacBook 跑本地模型,到底比调用云端 API 贵多少? 先看电费。在北弗吉尼亚地区,电价约为每千瓦时 0.18 美元。M5 MacBook Pro 在满载推理时功耗约为 50-100 瓦。以 100 瓦、0.18 美元/千瓦时计算,每小时电费约为 0.018 美元,一天约 0.48 美元。电费本身并不贵——每千瓦时不到 2 美分。 然后是硬件折旧。一台 1...

C++26 引入了一个没人需要的 SIMD 库

C++26 正式引入了 std::simd(P1928),一个标榜为"写一次 SIMD 代码,编译到所有平台"的便携式 SIMD 抽象库。听起来很美好——不需要再写 #ifdef AVX512F 的条件编译,不需要手写 intrinsics,只需要 std::simd<float>,编译器会自动生成最优的 SIMD 指令。然而,一位来自低延迟交易社区的开发者 Henrique Bucher 在仔细测试后发现,std::simd 实际上比它要替代的方案更慢、更难用,而且错过了真正重要的 90% 的 SIMD 场景。 std::simd 的故...

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