Apple GPU 信息

这是一个用于查询 Apple 设计的 GPU 参数的迷你框架。它还包含一个命令行工具 gpuinfo，该工具报告的信息类似于 clinfo。它是与 AI 共同创作的。

特性

列出的参数

名称 ✅
供应商 ✅
核心数 ✅
时钟频率 ✅
带宽 ✅
FLOPS (每秒浮点运算次数) ✅
IPS (每秒着色器指令数) ✅
系统级缓存 ✅
内存 ✅
系列 ✅

接口

Swift 模块
C 绑定
命令行工具

已识别的设备

A7 - A17 Pro
M1 - M2 Ultra
M3 - M3 Max
未来的设备被视为最接近的现有类似物 (例如 M4 像 M3)

用法

使用此库的一种方法是通过命令行

git clone https://github.com/philipturner/applegpuinfo
cd applegpuinfo
swift run gpuinfo list

# Sample output
GPU name: Apple M1 Max
GPU vendor: Apple
GPU core count: 32
GPU clock frequency: 1.296 GHz
GPU bandwidth: 409.6 GB/s
GPU FLOPS: 10.617 TFLOPS
GPU IPS: 5.308 TIPS
GPU system level cache: 48 MB
GPU memory: 32 GB
GPU family: Apple 7

您也可以直接从 Swift 中使用它

// Inside package manifest
dependencies: [
  // Dependencies declare other packages that this package depends on.
  .package(url: "https://github.com/philipturner/applegpuinfo", branch: "main"),
],

// Inside source code
import AppleGPUInfo

let device = try GPUInfoDevice()
print(device.flops)
print(device.bandwidth)

方法论

最初目标：在一小时内，完成一个用于查询 Apple GPU 设备参数的迷你包和命令行工具。

结果：我花了 57 分钟完成了包装 AppleGPUDevice 结构的文件。我要求 GPT-4 生成测试和命令行工具。我根据 AI 的建议将命令行工具从 applegpuinfo 重命名为 gpuinfo。最后，我祝贺了它，并要求它在 README 上给用户留言。这触发了安全保护，它退出了对话。停止时间为 1 小时 25 分钟。

AI 贡献的文档： bing-conversation.md

在创建库的第一个版本之后，我继续试验由免费访问 GPT-4 加速的工作流程。以上文档详细介绍了对库的后续修改。

测试

此框架已确认可在以下设备上运行。如果有人希望为此列表做出贡献，请将 gpuinfo 的输出粘贴到新的 GitHub issue 中。接下来，粘贴以下命令生成的最后 15 行。欢迎同一芯片的不同变体（例如，不同的核心或内存）。

sudo powermetrics --sample-rate 500 --samplers gpu_power

生产年份	芯片	核心	SLC	内存	带宽	TFLOPS
2017	A10X	12	0 MB	4 GB	68.2 GB/s	0.768
2020	A14	4	16 MB	5.54 GB	34.1 GB/s	0.654
2020	M1	8	8 MB	8 GB	68.3 GB/s	2.617
2021	A15	5	32 MB	5.49 GB	34.1 GB/s	1.713
2021	M1 Pro	14	24 MB	16 GB	204.8 GB/s	4.645
2021	M1 Pro	16	24 MB	32 GB	204.8 GB/s	5.308
2021	M1 Max	32	48 MB	32 GB	409.6 GB/s	10.617
2022	M1 Ultra	48	96 MB	64 GB	819.2 GB/s	15.925
2022	M2	10	8 MB	16 GB	102.4 GB/s	3.579
2023	M2 Pro	19	24 MB	16 GB	204.8 GB/s	6.800
2023	M2 Pro	19	24 MB	32 GB	204.8 GB/s	6.800

gpuinfo 在 macOS 上运行。在 iOS 上，您需要创建一个 Xcode 项目。

转到 文件 > 新建 > 项目 > iOS > App。
点击下一步，确保界面为 SwiftUI，并给项目命名。点击 下一步 > 创建。
转到 文件 > 添加 Package Dependencies > Search or Enter Package URL。输入 https://github.com/philipturner/applegpuinfo 并点击 添加 Package。
选择种类为Library的 AppleGPUInfo 产品，然后点击 添加 Package。
将 ContentView.swift 中的代码替换为下面的演示代码。
使用 USB 数据线将您的 iOS 设备连接到 Mac。确保它在 build destination 中被指定为目标。
按 Cmd + R 并在 Xcode 控制台中查找文本。
将控制台输出粘贴到 GitHub issue 中。

iOS 演示

import AppleGPUInfo
import SwiftUI

struct ContentView: View {
  var body: some View {
    VStack {
      Image(systemName: "globe")
        .imageScale(.large)
        .foregroundStyle(.tint)
      Text({ () -> String in
        logHardwareSpecifications()
        return "Hello, world!"
      }())
    }
    .padding()
  }
}

func logHardwareSpecifications() {
  do {
    // Create an instance of GPUInfoDevice using its initializer
    let error = setenv("GPUINFO_LOG_LEVEL", "1", 1)
    if error != 0 {
      print("'setenv' failed with error code '\(error)'.")
    }
    _ = try GPUInfoDevice()
  } catch {
    // Handle any errors that may occur
    print("Error: \(error.localizedDescription)")
  }
}

归属

此项目由通过 Bing Chat 访问的 GPT-4 实现。