Apple Neural Engine se eliberează în sfârșit de cele mai mari limitări istorice ale modelelor M5 Pro și M5 Max! Anterior, pe iPhone-uri, iPad-uri și Mac-uri de bază, ANE era deja cea mai bună opțiune hardware de inferență (consum redus de energie și eficiență ridicată), acoperind marea majoritate a dispozitivelor Apple. Totuși, pe Mac-urile de top (seria Pro/Max), lățimea de bandă a memoriei ANE a fost întotdeauna mult mai mică decât cea a GPU-urilor, făcându-l imposibil să se scaleze bine la modele mai mari sau la loturi mai mari de sarcini→ Aceasta a devenit principala "dizabilitate" a ANE. Acum M5 Pro / M5 Max rezolvă această problemă (ceea ce probabil crește mult lățimea de bandă a memoriei ANE și îi permite să concureze mai corect cu plăcile video). ANE va putea, în sfârșit, să-și realizeze cu adevărat potențialul pe Mac-urile de top, iar viitorul va aduce îmbunătățiri explozive în AI local, în special inferența cu eficiență ridicată și consum de energie redusă.

Apple tocmai a anunțat noul MacBook Pro cu M5 Pro și M5 Max Partea interesantă este că este un design chiplet! Procesoarele din M5 Pro și M5 Max sunt ambele aceleași procesoare cu 18 nuclee, cu 6 Megacore și 12 nuclee de performanță, dar GPU-urile au 20 de nuclee în versiunea Pro și 40 de nuclee în versiunea Max, respectiv

Inginer de cercetare full-stack/ML, implicat în principal în AI, LLM, MLX @JohnMai_Dev Pe 3 martie 2026, inferența modelului Qwen3.5-0.8B a fost implementată cu succes pe cipul Apple M1 Pro și a fost rulată direct folosind Apple Neural Engine (ANE). Bazat pe un proiect open source: Apelați direct la Apple Neural Engine pentru lucrări revoluționare în antrenament și inferență, mulți oameni credeau că Apple nu va deschide ANE pentru antrenament/inferență completă În trecut, ANE era folosit în principal pentru inferența CoreML integrată în sistem și era dificil pentru terți să apeleze direct și eficient, dar acum, prin maderix/ANE, poți folosi direct ANE pentru a rula inferență înainte a modelelor mari moderne (unii chiar fac antrenament backprop) Și, bazat pe modelul mic de 0,8B lansat de Qwen + ANE = consum extrem de scăzut de energie, viteză bună și intimitate locală completă M1 Pro poate rula, ceea ce înseamnă că un număr mare de utilizatori vechi de Mac (seriile M1/M2) dispun brusc de o opțiune de accelerator AI foarte eficientă, care este mai eficientă din punct de vedere energetic și mai rapidă decât simpla utilizare a GPU/CPU Cooperarea lui Ane a transformat complet Mac-ul într-o stație de lucru AI locală ieftină, iar vechile mașini Apple pot fi comparate cu modelul chinez modern de dimensiuni mari (Qwen3.5 0.8B), deschizând ușa către noi modalități de a juca pe Mac local și AI eficient.