人工智慧的深度學習（Deep Learning）是機器學習（Machine Learning）的進化與分支，意指「利用多層神經網路（Neural Network），經大量資料學習」的技術，自然語言處理、語音合成與翻譯、機器視覺、藝術生成等領域都有重要進展。
也許人工智慧深度學習戰場，最先帶頭跨越 Nvidia「CUDA 護城河」的，不是端出 Instinct MI300X / MI300A 和更新 ROCm 版的 AMD，也不是默默推出 Data Center GPU Max 和鴨子划水 oneAPI 與 OpenVINO 的英特爾，而是老是關起門來自己玩的「蘋果」。
各位可能對蘋果 6 月發表 M2 Ultra 的新聞稿，這段還有點模糊印象：
Apple 的統一記憶體架構是 Apple 晶片的一大特色，提供令人驚豔的頻寬、低延遲和無與倫比的能源效率。M2 Ultra 具備每秒 800GB 的系統記憶體頻寬，遠高於任何 PC 電腦。而且 M2 Ultra 可以配置 192GB 的巨量統一記憶體，進而實現 PC 無法處理的工作流程。例如，M2 Ultra 能在單一系統中訓練巨型機器學習的工作負載，這甚至連最強大的獨立 GPU 都無法處理。
▲ 統一架構記憶體（UMA，Unified Memory Architecture）看似稀鬆平常，但能讓 CPU、GPU 和人工智慧引擎，能使用的記憶體「統一」到什麼程度，就大有玄機了。
雖然筆者不清楚究竟有多少人認真看待最後一句話，但早在蘋果發表 M1 Ultra（128GB 記憶體）後兩個月，Facebook 2017 年初開源的深度學習框架 PyTorch，與蘋果 Metal 繪圖 API 團隊合作，讓 PyTorch 1.1.2 版本首度支援蘋果自家處理器的 GPU 加速技術 MPS（Metal Performance Shaders），據 PyTorch 團隊測試，GPU 執行訓練模型和評估速度，都比 CPU 快不少，這也和我們熟知的「現況」相去不遠。
▲ 當 Mac 也能透過 GPU 加速訓練人工智慧，效能就出現突飛猛進成長，也加強軟體開發者購入 Mac 的誘因。
但 Apple Silicon 能讓 GPU 和人工智慧引擎存取到多少容量記憶體，就大有玄機了。就「普羅大眾」所知，一般傳統方案，即便 CPU 和 GPU（以及其他類型輔助處理器，如近來很夯的人工智慧）核心放在同晶片上，並存取相同實體記憶體，但基於相異資料結構和存取特性，CPU 和 GPU 的可存取記憶體空間是分開的，如要互通有無，需在不同記憶體空間來回複製（Copy）資料，但就蘋果官方說法，Apple Silicon 不需要做這件事，就能讓 CPU 和 GPU 存取相同資料，提升整體效能。當年蘋果也將GPU收回來自己打造，看來就是為了實現「完整 UMA」的布局。
深度學習的上帝，在小小的 Mac Studio 顯靈了
最近某位知名 YouTuber 實際使用 M2 Ultra 的 Mac Studio（記憶體容量 128GB），將跑在 PyTorch 訓練 AI 玩貪食蛇，加速法從 Nvidia CUDA 改成蘋果 MPS，結果表現明顯優於 Core i9-12900K 加上 GeForce 3080Ti 的個人電腦，甚至某些項目，後者連跑都不能跑，關鍵就在記憶體容量差距。Mac Studio 整機滿載功耗不超過 200 瓦，被當「沙包」的 x86 個人電腦卻將近 600 瓦。
▲ 小小 Mac Studio 竟可塞入 130GB 大型語言模型，想想還真有點不可思議。
這位 YouTuber 表示，和 PyTorch 同為出自 Facebook（Meta）的大型語言模型 LLaMA（Large Language Model Meta AI），含 650 億個參數的未壓縮完整版，約耗用 130GB 記憶體容量，而 M2 Ultra 最高 192GB「統一記憶體」就能統統吃下，且頂規 Mac Studio 連 1 萬美元都不到，購入成本遠低於動輒數萬美元、有錢還買不到的「資料中心 GPU」，結論不外乎就是「一顆 M2 Ultra 抵過八張 GeForce 4090（24GB）」、「你可以把 192GB 的統一架構記憶體視為 192GB 顯示記憶體（這樣說是有點不夠嚴謹，畢竟還是要保留執行作業系統服務的空間，實際不可能毫無限制）」、「希望蘋果 AI 生態能越來越完善，快速建立蘋果味的優雅開發體驗」。
當然，只屠殺 x86 平台的個人電腦，並不能證明蘋果旗艦晶片足以挑戰「御三家」的資料中心統治地位，但對一般開發者來說不啻是一大福音，更看似頗有打破 Nvidia CUDA 壟斷地位的希望。
▲ 說 M2 Ultra「192GB 統一記憶體可視為 192GB 繪圖記憶體」有點言過其實，因為還是得保留作業系統核心和 App 所需記憶體空間。以筆者 M1 MacBook Air 為例，16GB 主記憶體平時約會吃掉 7GB。
你家 UMA 不等於我家 UMA
讓 CPU 和 GPU 共用記憶體的 UMA 存在已久，到記憶體頻寬抵達某水準後逐漸實用化（大致上是 DDR2 轉向 DDR3 時），較有名案例是 2001 年 11 月 15 日北美發行的微軟 Xbox 主機，但每個發展階段都有不同等級「整合度」。
從早期單純從 BIOS 設定硬性切割一塊固定空間給 GPU 使用、CPU / GPU 納入同套電源管理機制、動態分配繪圖記憶體容量、CPU / GPU 共享快取記憶體、CPU / GPU 彼此維持快取資料一致性、CPU / GPU 共用單一記憶體定址空間、作業系統將繪圖記憶體納入虛擬記憶體的分頁（Paging）管理（是 Windows Vista 的最重大革新），直到記憶體完全變成 CPU / GPU 平等取用的共享池並逐步延伸到外部獨顯等，基本上都不是硬體廠商說了算，還要微軟 Windows 這些作業系統願意配合才行。
▲ AMD 2011 年「擘畫」極其華麗壯大的 FSA（Fusion System Architecture）藍圖，徹底融合 CPU 與 GPU，但實現與否，卻不是 AMD 說了算，需要軟體生態系統配合。
AMD 2006 年以 54 億美元併購 ATi 後，目標徹底融合 CPU 和 GPU 的「Fusion 大戰略」與推動 APU（Accelerated Processing Unit）普及，使其 2012 年將原本 Fusion System Architecture（FSA）改名為 Heterogeneous Systems Architecture（HSA），當時 Trinity APU 實作「HSA-Aware」的記憶體管理單元（MMU，Memory Management Unit），GPU 可藉 HSA MMU 的位址轉譯服務和分頁錯誤管理，存取整個系統記憶體，並當年 6 月拉著 Arm、Imagination、聯發科、三星和德州儀器，一同成立 HSA 基金會（HSA Foundation），意圖追求「CPU 和 GPU 異質運算共同的勝利」，接連數年，AMD 也持續擴充 APU 相關功能，於 Instinct MI300A 集大成。
▲ AMD 2013 年宣傳 hUMA（Heterogeneous UMA）可說是 AMD APU 的完美型態，即將上市的「人工智慧 APU」Instinct MI300A 極可能是第一個具體成果。
AMD Zen 微架構之父之一「處理器遊俠」Jim Keller 也曾是 HSA 的重要宣導者，說過「以前繪圖單元需要專用高頻寬記憶體系統，CPU 和 GPU 之間溝通須借助 PCIe。HSA 架構，CPU 和 GPU 兩者相互傳遞指標（Pointer），共用記憶體與定址空間」，但事隔多年，AMD 野望從未成真，反倒是從未公開技術細節的蘋果，乍看之下比 AMD 更早走到這步，即使外人無從得知蘋果到底做到什麼程度。
▲ AMD 2012 年公布 HSA 技術特性，讓 GPU 透過 HSA MMU（記憶體管理單元）存取整個系統記憶體，並結合 OpenCL 2.0 的共享虛擬記憶體，讓 CPU 和 GPU 共用實體記憶體和虛擬記憶體空間，位址指標（Pointer）能在 CPU 和 GPU 間傳遞，實現所謂的「Zero Copy」（零複製），如同蘋果十年後「統一架構記憶體」的陳述。
問題又來了，現在個人電腦平台又是何種狀況？講簡單點，英特爾和 AMD 的 x86 指令集相容處理器，內建雙通道記憶體控制器，容量上限是 128GB，當安裝 Windows 10 / 11 作業系統時，可配給 GPU 的總量，原則上不能超過總容量一半，也就是無法超過 64GB，記憶體理論頻寬也僅約 80GB/s，無論容量和頻寬，x86 雙雄的個人電腦平台，都遠遠看不到蘋果高階晶片的車尾燈。這樣看來，那位 YouTuber 的親身體驗，應當沒有可懷疑的空間。
▲ 筆者安裝 32GB DDR3 的桌機，Windows 10 共用 GPU 記憶體上限（共用 GPU 記憶體），剛好就是一半的 16GB。
同場加映 AMD 今年 CES 發表「人工智慧 APU」Instinct MI300A，強調 CPU 和 GPU 共用記憶體，可消除多餘記憶體資料複製（Eliminates Redundant Memory Copies），或許其實對 AMD 而言，硬體萬事皆備，只欠軟體後盾，MI300A 鎖定的客戶群都會針對專案特化作業系統，恐怕也不會有什麼軟體架構限制。
▲ AMD Instinct MI300A 整合高達 24 個 Zen 4 CPU 核心、220 個 CDNA 3 GPU 計算單元、128GB HBM3 記憶體，是目前帳面規格最強大的 APU，但記憶體容量卻不如「消費等級」蘋果 M2 Ultra 的 192GB，有點諷刺。
▲ 既然超級電腦客戶幾乎不會有軟體架構限制，或許我們可在 AMD Instinct MI300A 見證「x86 平台真正的統一記憶體架構」的威力。
順道一提，美國能源部所屬勞倫斯利佛摩國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory，LLNL），運算效能 2ExaFLOPS 的「El Capitan」超級電腦，近期開始裝機，加上計畫中的縮小版「Tuolumne」，就確定採用 AMD Instinct MI300A（128GB 容量），取代原本第四代 EPYC 處理器搭配最新款 Radeon Instinct 加速卡，堪稱 AMD APU 發展史的重大一步，與耕耘多年的 EHP（Exascale Heterogenous Processor）具體成果。至於英特爾 XPU，2025 年前都看不到影子。
▲ 同為 2ExaFLOPS 等級超級電腦，頗好奇一再延宕的「Intel Inside」Aurora 會不會啟用沒多久，Top500 就被塞滿 AMD Instinct MI300A 的 El Capitan 超車了？
蘋果園萌芽的人工智慧生態圈能否動搖 Nvidia 的 CUDA 霸業？
大概有鑑於擴大生態系基本盤並加速推廣開發環境，拉近與 Nvidia 的距離，AMD ROCm（Radeon Open Compute platform）從 5.2 版支援消費性 RDNA 體系 GPU，讓一般開發者無需購買昂貴 Radeon Instinct 產品線，也能一親芳澤，但相較蘋果 M2 Ultra 彷彿一舉突破豎立於大眾和大型模型中間高牆的巨大震撼，好像一點分量也沒有了。
就世人對蘋果的普遍感覺「總是自己玩」，M2 Ultra 的 192GB 記憶體容量可一口吞下 130GB 的 LLaMA 還有餘，「應該」也是剛好碰到的意外驚喜，蘋果在想的應當是怎麼持之以恆把系統縮得更小更好用而已，卻轟動上演「無心插柳柳橙汁」的脫線戲碼，再次呈現蘋果同時手握軟硬體很有利垂直整合的先天優勢。
▲ 雖然蘋果尚未透露「統一記憶體架構」最大運用彈性，但光數量級的巨大差距，就足以確保最新 x86 個人電腦平台依然看不到 M2 Ultra 的車尾燈，連高階「人工智慧晶片」都備受威脅。
話說回來，蘋果 AI 生態篤定越來越成熟是一回事，不僅降低高容量記憶體的入手門檻，並加速開源大型語言模型爆發性成長，但會不會就此動搖 Nvidia 的 CUDA 霸業？假若蘋果沒有想不開賣晶片，或進軍雲端 AI 市場（如果還有動力好好經營極度兩光的 iCloud），還是有充分理由相信，最起碼 Nvidia H100 和 A100 依舊是搶手到有錢買不到現貨，深圳華強北黑市繼續以原價兩倍偷偷賣。不過蘋果 M2 Ultra 的後繼效應的確值得慢慢觀察，搞不好笑到最後的大贏家，竟是創造 LLaMA 的 Meta。
（首圖來源：蘋果）