怎样提升Fenn在M系列芯片Mac上的搜索响应速度？

2025-08-27

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基于硬件特性的三大优化策略

对于配备M1/M2芯片的Mac用户，可通过以下方法充分释放Fenn的硬件加速潜力：

神经网络引擎调用：在设置-性能中开启”Apple神经网络引擎加速”选项，该功能可提升AI内容识别效率约40%。尤其在处理视频内容分析时，场景检测速度可提升至实时水平。
内存优化配置::
- 分配至少2GB可用内存（通过活动监视器检查）
- 关闭其他占用NPU的后台应用（如同时运行的AI修图工具）
智能缓存机制：每周使用”重建索引”功能（设置-维护），系统会自动学习用户高频访问路径形成热数据缓存。实测显示经过2-3次优化循环后，重复搜索场景响应速度可提高60%。

补充建议：对于存储空间不足的M1 Mac，可设置Fenn仅在连接电源时执行深度索引（设置-电池），避免影响移动使用续航。