| inviato il 25 Settembre 2025 ore 11:59
ahahhah grande |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 16:01
Aggiungo il mio contributo:
MacBookPro con:
M4 Pro 14-20 Core
RAM 48Gb LPDDR5
DXO PL8.8
Denoise XD-XD2s
Tempo impiegato: 77s in modalità batteria, 61s collegato alla rete
Mirko |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 16:09
Mmmh, altino.
Hai un PC di alto profilo, ci avrebbe dovuto mettere meno secondo me... se non dipende da qualche impostazione, penso si riconfermi la necessità da parte di DxO di rivedere l'ottimizzazione sui SoC Apple Silicon. |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 16:11
É sempre un 20 core gpu, sarebbe bello vedere un 32 / 40 core gpu che sono paragonabili alle 4080 /4090 |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 16:14
Vabbè, ma vuoi che non si equivalga con una 4060 o addirittura 4060Ti? E poi ha un secchio di memoria unificata...
Secondo me c'è sempre qualche secondo di troppo, onestamente... |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 16:17
Si un po' è lento, ma dipende sempre dalla compatibilità, non mi sembra sia nativo. |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 16:22
Ah no??? Se Photolab non è ARM nativo ritiro quello che ho detto, e forse tolgo anche le note sui risultati Apple nel foglio Excel... |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 16:34
Dovrebbero confermarlo i possessori, dal sito non si direbbe. |
| inviato il 28 Settembre 2025 ore 21:14
Se sia nativo non lo so... ho notato che durante l'esportazione (sia a batteria che con alimentatore) scalda davvero pochissimo: si sentono partire le ventole per qualche secondo e basta, il che credo significhi che non utilizza a pieno tutte le risorse disponibili. Vedremo con PL9.. se dovessi decidere di aggiornare. |
| inviato il 29 Settembre 2025 ore 9:04
Il problema dei mac è che non viene sfruttato a pieno Neural Engine (ANE).
Ora che la versione 9 ha introdotto l'AI, ANE se non gestita bene rallenta tutto, ma non è in questo caso visto che si esporta solo il denoise, ma incide comunque in generale anche perchè si deve aggiungere una diversa gestione della ram: Unified Memory Architecture - UMA dove la gestione della ram è condivisa tra cpu e gpu in modo da non dover avere copie per il trasferimento tra una ram e l'altra.
Inoltre per il Max non riconosce il doppio dei core.
Poi c'è un'altra cosa:
CPU: 14-core totali, suddivisi in 10 Performance-core e 4 Efficiency-core.
GPU: 20-core.
Neural Engine: 16-core.
Banda di memoria: 273 GB/s.
Memoria unificata: fino a 64 GB
questa configurazione di un mac M4 pro pompato al massimo, se non viene scritto un codice che tiene conto di come lavora un mac sarà sempre più lento e di tanto.
Altra cosa che non capisco di PL è che quando si fanno le maschere deve sempre calcolare tutto delle correzioni che son state fatte quando potrebbe farlo a maschere finite. In questo modo sarebbe anche più veloce perchè il calcolo lo farebbe una sola volta. Il problema è che si fanno le maschere prima delle correzioni su un preset neutro, quando si cambia preset le maschere vengono cancellate. Per sopperire a queste due cose basterebbe veramente poco a livello di scrittura codice.
A volte mi sembra che vadano a complicarsi la vita per non si sa quale ragione.
|
| inviato il 29 Settembre 2025 ore 11:08
Ivo anche Intel ha la configurazione con i doppi core performance e quelli efficienza, ma sul denoise conta solo la potenza della gpu.
Sui core AI se non viene scritto codice che lo utilizza bene spesso non hai guadagni ma solo problemi.
Su Adobe da una versione in poi hanno tolto il supporto ai neural e i tempi si sono allungati, loro dicono che la qualità non andava bene.
helpx.adobe.com/lightroom-classic/help/enhance-details.html#:~:text=Th
The October release of Lightroom Classic version (14.0) has disabled Apple Neural Engine support for AI Denoise on macOS.
Concordo sulle maschere. |
| inviato il 29 Settembre 2025 ore 11:45
Ricordo che anni fa anche DXO usava il neural engine poi sono arrivati problemi di qualità delle immagini e dominanti magenta. Visto che anche Adobe ha smesso di usarlo probabilmente non è adatto a quel tipo di elaborazione
“ Il problema è che si fanno le maschere prima delle correzioni su un preset neutro, quando si cambia preset le maschere vengono cancellate „
Non ho capito bene, se i local adjustments vengono cancellati quando cambi preset è perchè il preset li rimuove. Se è un preset parziale non li rimuove.
Comunque io non vedo problemi particolari con le maschere, PL9 è sensibilmente più lento quando usa le maschere AI ma nel caso di edit locali normali non vedo particolari rallentamenti nella generazione dell'anteprima. |
| inviato il 30 Settembre 2025 ore 20:37
“ Ivo anche Intel ha la configurazione con i doppi core performance e quelli efficienza, ma sul denoise conta solo la potenza della gpu. „
@Murphy
Come agisce DxO col mac che ha la ram UMA non è dato saperlo, essendo una ram condivisa tra CPU e GPU. Ho provato a mettere di usare solo la GPU ma non è che ci sono poi migliorie. Per questo motivo credo che sia ADOBE che DxO abbiano fatto qualcosa per poter sfruttare la UMA, ma mi sa che va riscritto un codice apposito per questi tipi di processori unificati. |
| inviato il 30 Settembre 2025 ore 20:53
Su dxo digli di usare solo la potenza della CPU del Mac(se si può) , vedi come va.
Sul mio vecchio pc ci volevano 6 minuti per una foto contro i 25 secondi della gpu.
La ram è un "contenitore" , non fa calcoli, di sicuro più veloce è meglio è nei cicli lettura scrittura,se la deve usare la gpu già è allocata quindi non perde tempo a trasferire informazioni (come succede nei pc con gpu discreta ) . |
| inviato il 30 Settembre 2025 ore 21:53
Il DeepPrime sfrutta del codice che viene eseguito direttamente dalla GPU, è abbastanza ovvio che serva del codice specifico per ogni GPU non è che sul Mac possono far girare il codice di nVidia. Che poi sia più o meno ottimizzato può dipendere anche dall'hw a disposizione, anche le GPU Amd delle generazioni precedenti pur potenti nei giochi non erano ottimizzate per le operazioni richieste dai sw di denoise e infatti erano sempre indietro rispetto ad nVidia. Per non parlare di quelle Intel.
Su nVidia c'è stato un momento in cui le prestazioni sono aumentate in modo significativo solo perchè hanno cambiato il compilatore con uno più efficiente
L'architettura unificata avrebbe i suoi vantaggi se ci mettessero ram in abbondanza, comunque con una gpu su pciex gen 4 x16 (32Gb/s) non è che servano epoche geologiche a trasferire un'immagine alla gpu
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