📊 Indice de Performance (IP)
IP = (RAM × Wram) + (Bandwidth × Wbw) + (GPUcores × Wgpu) + (CPUperf × Wcpu) + (NeuralEnginecores × Wne)
CPUperf = (Pcores × 2) + Ecores
NeuralEnginecores = Núcleos do Neural Engine (16 para M4/M5 · 32 para M3 Ultra)
⚙️ Pesos por Parametro
⚠️ Os pesos refletem a importancia relativa de cada parametro para inferencia de LLMs. Ajuste conforme seu caso de uso. A soma total deve ser 1.00 para resultados corretos.
Presets por caso de uso
RAM Unificada
0.35
Mem. Bandwidth
0.30
GPU Cores
0.15
CPU Performance
0.15
Neural Engine
0.05
Soma dos pesos:
1.00
✓ Soma correta
⚙️ Configuracao de Pesos
Os pesos determinam a importância de cada parâmetro no cálculo do Índice de Performance.
RAM (Wram): Memória disponível para carregar o modelo.
Bandwidth (Wbw): Velocidade de transferência de dados.
GPU (Wgpu): Paralelismo para inferência.
CPU (Wcpu): Processamento e tokenização.
Neural Engine (Wne): Aceleração dedicada de IA.
📈 Resumo Estatistico