こんにちは、CTOの長谷川です。

発表と同時にM1チップ搭載のMac miniを購入しました。この記事も同マシンから書いています。今回は簡単にその感想を述べたいと思います。

まずマシン自体がものすごく静かで快適です。メールやSafariなどのアプリケーションを起動すると瞬間的に立ち上がります。なんとなく初めてグーグルの検索を体験したときのことを思い出します。それまでの検索エンジンと比べると、圧倒的に早く、ネット検索に係るフリクションを払拭してくれました。またスピード面で驚かされたのが、解像度の変更です。画面の解像度をいじったことがある方ならば分かると思いますが、通常のパソコンで解像度を変更すると、画面が一瞬暗くなり、新しい解像度の画面が出てくるまでに少し間があります。M1搭載マックで解像度を変更すると、切り替えが一瞬で起きます。これにはかなり驚きました。何せこれまでのパソコン歴30年で必ず数秒かかっていたことが、一瞬でできるようになったので、常識が覆されたような感覚です。

インテルからARMへの移行もかなりスムーズに進んでいるようです。Rosettaが一度立ち上がりましたが、それ以降はとくにユーザーとしてインテルかARMかを意識する必要なく日常的な作業はこなせるようになります。唯一の難点は開発回りです。まずHomebrewが使いにくいので、Mac用のプログラミング系ツールがインストールしづらいです。幸いPythonやXcodeでのコードは実行できます。また、Dockerのサポートもまだなので、Dockerを使うプロジェクトでは不便に感じることがあります。これらについては、Linuxのマシンで開発の仕事をこなすことで仕事に支障をきたす事はありません。今後の展開でかなり期待しているのが、機械学習周りの処理速度です。TensorflowはすでにM1でのベンチマークを発表していますが、かなり期待できそうな感じです。特にUnified Memoryなので、GPU専用のメモリの制約を超えることができるのではないかと期待しています。

アプリケーションもいろいろと試していますが、やはりロゼッタでの変換が必要なアプリケーションは少しパフォーマンスが落ちている気がします。Zoomやマイクロソフト周りを走らせているとマシン全体がずっしりと重くなる感じです。どのアプリケーションが新しいシリコンでNativeに走れて、どれがまだIntelで走っているかを知るには、Activity Monitorを見れば一発でわかります。

これからもメインマシンとしてどんどん使い続けていきます。今後は開発まわり、機械学習周りのインフラが整ってくることを楽しみにしています。特にPyTorchがMetalなどを使って、Apple Siliconの馬力をフル活用できるようになることを応援しています。