Drei Optimierungsstrategien auf der Grundlage von Hardware-Eigenschaften
Mac-Benutzer mit M1/M2-Chips können das volle Potenzial der Hardware-Beschleunigung von Fenn ausschöpfen, indem sie Folgendes tun:
- Aufrufe des neuronalen NetzesDie Option "Apple Neural Network Engine Acceleration" in den Einstellungen - Leistung verbessert die Effizienz der KI-Inhaltserkennung um etwa 40%, insbesondere bei der Analyse von Videoinhalten kann die Geschwindigkeit der Szenenerkennung auf Echtzeitniveau erhöht werden.
- Speicheroptimierte Konfiguration::
- Weisen Sie mindestens 2 GB freien Speicher zu (wird vom Aktivitätsmonitor überprüft)
- Schließen Sie andere Hintergrundanwendungen, die die NPU beanspruchen (z. B. gleichzeitig laufende KI-Retusche-Tools)
- Intelligenter Caching-MechanismusMit der Funktion "Rebuild Index" (Einstellungen - Wartung) lernt das System jede Woche automatisch den hochfrequenten Zugriffspfad des Benutzers, um einen Hot-Data-Cache zu bilden. Tests zeigen, dass nach 2-3 Optimierungszyklen die Reaktionsgeschwindigkeit bei wiederholten Suchvorgängen um 60% verbessert werden kann.
Zusätzlicher Tipp: Für M1-Macs mit unzureichendem Speicherplatz können Sie Fenn so einstellen, dass die Tiefenindizierung nur dann durchgeführt wird, wenn eine Stromquelle angeschlossen ist (Einstellungen - Batterie), um die Reichweite der mobilen Nutzung nicht zu beeinträchtigen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFenn: Lokales KI-Suchwerkzeug zum schnellen Auffinden von Mac-ComputerdateienDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich die Reaktionszeit der Fenn-Suche auf Macs mit M-Serien-Chip verbessern?
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