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#applesilicon — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #applesilicon, aggregated by home.social.

  1. Deathray, la page web qui peut complètement planter en boucle votre Mac Apple Silicon dlvr.it/TVRF6l #Mac #AppleSilicon

  2. Apple apre le sottomissioni all'App Store per le nuove release. Un cambiamento chiave riguarda #macOS 27, che sarà compatibile solo con #Applesilicon, eliminando il supporto per Intel e Rosetta. Gli sviluppatori possono già testare le app con Xcode 27. #Developer #Apple
    developer.apple.com/news/?id=k

  3. Apple apre le sottomissioni all'App Store per le nuove release. Un cambiamento chiave riguarda #macOS 27, che sarà compatibile solo con #Applesilicon, eliminando il supporto per Intel e Rosetta. Gli sviluppatori possono già testare le app con Xcode 27. #Developer #Apple
    developer.apple.com/news/?id=k

  4. Apple apre le sottomissioni all'App Store per le nuove release. Un cambiamento chiave riguarda #macOS 27, che sarà compatibile solo con #Applesilicon, eliminando il supporto per Intel e Rosetta. Gli sviluppatori possono già testare le app con Xcode 27. #Developer #Apple
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  5. Apple apre le sottomissioni all'App Store per le nuove release. Un cambiamento chiave riguarda #macOS 27, che sarà compatibile solo con #Applesilicon, eliminando il supporto per Intel e Rosetta. Gli sviluppatori possono già testare le app con Xcode 27. #Developer #Apple
    developer.apple.com/news/?id=k

  6. Apple apre le sottomissioni all'App Store per le nuove release. Un cambiamento chiave riguarda #macOS 27, che sarà compatibile solo con #Applesilicon, eliminando il supporto per Intel e Rosetta. Gli sviluppatori possono già testare le app con Xcode 27. #Developer #Apple
    developer.apple.com/news/?id=k

  7. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  8. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  9. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  10. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  11. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  12. Alyssa Rosenzweig cómo se descifra una GPU sin ayuda del fabricante.

    Sin documentación oficial, sin manuales, sin acceso privilegiado. Solo ingeniería inversa y código abierto.

    En @AsahiLinux lograron:

    * Aceleración gráfica en Linux sobre Apple Silicon.

    * Compatibilidad con OpenGL y Vulkan.

    * Rendimiento que supera al controlador nativo de Apple.

    Qué rápido sería el desarrollo tech si el hardware fuera abierto.

    #AsahiLinux #AppleSilicon #SoftwareLibre #OpenSource #Linux #IngenieríaInversa

  13. A20 Pro fürs iPhone: Gerüchte um GPU-Anzahl, Speicherbandbreite und Cache

    Apples nächster iPhone-Chip wird in der kommenden Woche vorgestellt. Das 2-nm-Modell soll einige Verbesserungen bekommen. Aus China kommen dazu nun Details.

    heise.de/news/A20-Pro-fuers-iP

    #Apple #AppleSilicon #Prozessoren #Grafikchip #iOS #iPhone #Mobiles #Speicher #TSMC #news

  14. Local LLM Arena #2 — dlaczego akurat te 5 modeli?

    Nie szukam modeli najlepszych „na papierze”. Szukam takich, które realnie da się uruchomić lokalnie na MacBooku M4 z 16 GB Unified Memory i które mogą być przydatne na co dzień.

    Dlatego testuję:

    - Gemma 4 12B — Q4_0, 7.15 GB
    Najmniejszy z zestawu i punkt odniesienia. Sprawdzam, czy mniejszy model może nadrobić szybkością i mniejszym zużyciem pamięci.

    - Ternary Bonsai 27B — MLX 2-bit, 8.49 GB
    Najbardziej nietypowy zawodnik. 27B upakowane dzięki ternary/2-bit. Jego integracja wymagała nawet osobnego mostu MLX w Arenie.

    - GPT-OSS-20B — MXFP4, 11.28 GB
    Jeden z cięższych, ale we wcześniejszych testach zdecydowanie najszybszy. Ciekawe, czy szybkość pójdzie w parze z jakością.

    - Qwen3.8-27B — IQ3_XXS, 10.18 GB
    Największe wyzwanie dla M4 16 GB. Przed benchmarkiem przeszedł osobny test 20 zapytań. Pamięć dochodziła do ~15.3 GB i pojawiał się swap, ale bez dalszego narastania. Wynik: STABLE_WITH_SWAP.

    - Mistral Small 3.2 24B — IQ3_XXS, 8.76 GB
    Mocniejsza quantyzacja była świadomym wyborem, żeby pozostawić miejsce dla KV cache i macOS.

    I właśnie o to chodzi w eksperymencie.

    Nie porównuję idealnych modeli na serwerze. Porównuję kompromisy:

    parametry, quantyzacja, jakość, szybkość a pamięć

    na zwykłym laptopie.

    Może wygrać 27B. Ale może się też okazać, że do codziennej pracy znacznie lepszy będzie szybszy 12B lub 20B.

    Obecnie trwa pełny benchmark: 180 zadań — 36 dla każdego modelu.

    #LocalLLM #LLM #AI #MLX #GGUF #AppleSilicon #SelfHosted

  15. heise+ | Reverse Engineering von Apple Silicon: Blick in die Black Box

    Tüftler haben herausgefunden, wie man Apple-Silicon-Chips ohne Apple-Framework programmieren kann. Wir zeigen, wie Sie ANE, GPU & CPU an der API vorbei nutzen.

    heise.de/hintergrund/Reverse-E

    #Apple #AppleSilicon #ARM #IT #Mac #macOS #Mobiles #Prozessoren #news

  16. Come Scegliere il Miglior Mini PC per l'AI Locale nel 2026: Strix Halo vs DGX Spark vs Mac

    Un mini PC grande quanto un libro tascabile è oggi in grado di eseguire localmente un modello da 200 miliardi di parametri. Ma la scelta non dipende solo dal prezzo. La capacità della memoria determina quali modelli possono essere caricati, la larghezza di banda influisce sulla velocità di esecuzione e lo stack software — CUDA, ROCm o Metal — stabilisce se gli strumenti che utilizi funzioneranno davvero. Ecco un confronto tra le quattro principali opzioni disponibili nel 2026, con prezzi e benchmark aggiornati.

    buysellram.com/blog/how-to-cho…

    #AIlocale #LLM #MiniPC #HardwareAI #StrixHalo #DGXSpark #AppleSilicon #EdgeAI #InfrastrutturaAI #Ollama #RyzenAI #AIPC #AMD #NVIDIA #Apple

  17. A mini PC the size of a paperback can now run a 200B-parameter model locally. But choosing one isn't about the lowest price tag. Capacity sets what fits, bandwidth sets how fast it runs, and the software stack — CUDA, ROCm, or Metal — decides whether your tools work at all. Here's how the four real options compare in 2026, with current prices and benchmarks.
    buysellram.com/blog/how-to-cho
    #LocalAI #LLM #MiniPC #AIhardware #StrixHalo #DGXSpark #AppleSilicon #EdgeAI #RyzenAI #AIPC #AMD #NVIDIA #Apple

  18. Windows laptops in 2026 are a great upsell for a #MacBook.

    youtube.com/watch?v=B3hNCC_YPCE

    The exception is a #GamingLaptop. If you want to play games, you're better with a #MacBookAir and a #PlayStation5.

    I'm all in with #JustJosh, the era of computer builders is ending, the era of vertical integration is here. Look Apple.

    #Technology #JustTech #Apple #MacBookAir #MacBookPro #Microsoft #Windows11 #MicrosoftWindows #Laptop #Laptops #AppleSilicon #RAM #AI #Hardware #PCHardware #PCGaming #PCGames

  19. #JustJosh is kinda right, the MacBook Air M2/M3/M4 for $799 es better than the #MacBookNeo.

    The problem is that outside USA it's difficult, almost impossible, to find a #MacBookAir for $100 more, the difference is often bigger.

    youtube.com/watch?v=Ga9NAZLCQpc

    So... yeah, the MacBook Neo is the best laptop to get unless you can find a MacBook Air for less than 15% price difference.

    #Apple #MacBook #Laptop #Laptops #AppleSilicon

  20. #Fedora #Asahi Remix 43 Released For #AppleSilicon #Macs
    #FedoraAsahiRemix 43 brings #Fedora43 to #Apple Silicon devices, which at the moment given the #Linux / #AsahiLinux level of support means older M1 and M2 Macs and MacBooks.
    #FedoraAsahiRemix43 brings in all notable changes of Fedora 43 itself. New version also comes support for the Mac Pro, microphone support now working for M2 Pro and M2 Max MacBooks, and 120Hz refresh rate support for the MacBook Pro 14 and 16.
    phoronix.com/news/Fedora-Asahi

  21. Apple erwägt den Einsatz von Generativer KI für schnellere Apple-Silicon-Designs
    Apple untersucht die Nutzung generativer KI, um das Design seiner maßgeschneiderten Chips zu beschleunigen. Dies gab Hardware-Chef Johny Srouji letzten Monat
    apfeltalk.de/magazin/news/appl
    #KI #News #Apple #AppleSilicon #Cadence #Chipdesign #GenerativeKI #JohnySrouji #KIIntegration #Synopsys #TechnologischeInnovation

  22. M4 Pro: Apple ermöglicht Hochleistungsmodus erstmals für Pro-Modelle
    Apple erweitert mit dem M4 Pro die Leistungsoptionen der MacBook Pro-Serie. Zum ersten Mal bietet Apple auch für die Pro-Variante einen Hochleistungsmodus an. Diese Funktion stand bisher n
    apfeltalk.de/magazin/news/m4-p
    #Mac #News #Apple #AppleSilicon #Effizienz #GPU #Hochleistungsmodus #Khlung #Leistung #M4Pro #MacBookPro #MultiCoreLeistung

  23. For example, check the second row, fifth column and how it changes between t = 600 and t = 700.

    Is this some bug specific to Apple GPUs or does this also happen with CUDA?

    For t = 0, the CPU and GPU images look identical. For higher t, the GPU run produces *very* different results even when re-running with the exact same model inputs, i.e. also for the same time step t.

    Any idea why that is?

    #MLEngineering #GPU #DeepLearning #Diffusion #CUDA #AppleSilicon #TensorFlow #Keras