Evaluation des performances — M4

Analyse approfondie des capacités du modèle M4 pour la multiplication avancée avec IA, optimisation des calculs et automatisation des workflows numériques.

Tests sur CPU et GPU
Mesures latence / précision / consommation
Protocoles reproductibles

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Ingénieur en performances — CalcNet, Lyon

Méthodologie

Protocoles d'évaluation standardisés pour comparer M4 sur différents jeux de données arithmétiques et cas d'utilisation en multiplication automatisée. Nous isolons latence, débit et précision numérique.

Environnements testés

Machine locale (CPU multicœur)
Instances GPU (FP16 / FP32)
Edge embarqué (optimisations quantifiées)

Benchmarks synthétiques

Extraits des résultats mesurés — valeurs typiques obtenues sur nos pipelines.

Scénario	Latence médiane	Throughput (ops/s)	Erreur relative	Environnement
Multiplication simple (1k x 1k)	12 ms	80	0.02%	CPU x8
Batch multiplication (B=64)	6 ms	900	0.03%	GPU A100
Large int >64bit	28 ms	30	0.15%	GPU FP32
Quantized int8	4 ms	1200	0.5%	Edge (tuned)

Remarque: les valeurs sont indicatives et varient selon les optimisations du pipeline.

Cas de test et scénarios

Mesure du throughput en mode batch, test de contention mémoire et scalabilité sur multi-GPU.

Validation de la précision numérique sur entiers >64 bits et recomposition d'erreurs accumulées.

Évaluation des compromis précision/performance après quantization (int8) et profiling mémoire sur edge.

Recommandations d'optimisation

Utiliser mix-precision (FP16) pour workloads massifs en conservant vérifications ponctuelles en FP32.
Pipeline asynchrone et batching adaptatif pour réduire la latence apparente.
Profiling mémoire pour éviter swapping lors d'opérations sur grands entiers.