根据测试结果显示，苹果的M1 Pro、M2 Ultra和M3 Max芯片在处理音频方面表现出色。具体来说，使用OpenAI的语音识别模型Whisper进行测试后发现，M1 Pro处理音频所需时间仅为216秒，而英伟达RTX 4090显卡处理时间需要186秒。值得注意的是，虽然M2 Ultra具有76个GPU而M3 Max则有40个GPU，但它们都比RTX 4090更优秀。
此外，在功耗方面，苹果的Apple Silicon芯片也表现良好。与之相比，在运行状态下，RTX 4090比闲置状态下高出242W；而配备M1 Pro芯片的设备仅比闲置状态高出38W。
值得一提的是，在开发深度学习框架时，苹果采用了"MLX"框架。该框架具备一些特点：如Python和C++ API、易于学习、高效性能优化、延迟计算以提高资源效率以及软硬结合等优势。通过利用苹果设备的CPU和GPU，“MLX”可以有效地为用户提供更好的硬件支持，并且利用统一内存的优势进一步加快数据移动速度。这款框架专为研究人员设计，使得他们能够更好地利用苹果设备进行深度学习研究。
总之，苹果的Apple Silicon芯片在处理音频和功耗方面都表现出色，而“MLX”框架则提供了方便易用的功能来优化用户对深度学习的研究工作。
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