On apprend la nouvelle dans un billet de blog qui précise que le framework tire désormais partie de ML Compute. Pour rappel, Tensor Flow Lite était déjà disponible pour iOS.

Selon l'équipe, le M1 permet de réduire drastiquement les temps d'entrainement de plusieurs modèles, sans que l'on sache si les fonctionnalités Deep Learning Boost des CPU d'Intel (Ice Lake) sont exploitées dans ce test, les gains par rapport à TF 2.3 étant assez faibles.

Le Mac Pro resterait néanmoins la machine la plus performante d'Apple en la matière en raison des optimisations apportées par TensorFlow 2.4. Le code source est disponible au sein d'un dépôt GitHub. 

Apple précise que ses M1 ne supportent pas encore SciPy et TensorBoard.