MシリーズチップのMacでFennの検索レスポンスを向上させるには？

2025-08-27

1.6 K

ハードウェア特性に基づく3つの最適化戦略

M1/M2チップを搭載したMacユーザーは、以下の方法でFennのハードウェア・アクセラレーションの可能性を最大限に引き出すことができる：

ニューラルネットワーク・エンジンの呼び出し設定-パフォーマンス "の "Apple Neural Network Engine Acceleration "オプションは、AIコンテンツ認識の効率を約40%向上させ、特にビデオコンテンツ分析を扱う場合、シーン検出速度をリアルタイムレベルまで向上させることができます。
メモリ最適化構成::
- 少なくとも2GBの空きメモリを確保（アクティビティモニタで確認）
- NPUを消費する他のバックグラウンドアプリを閉じる（例：同時に動作しているAIレタッチツールなど）
インテリジェント・キャッシング・メカニズム毎週「インデックスの再構築」機能（設定-メンテナンス）を使用することで、システムは自動的にユーザーの高頻度アクセスパスを学習し、ホットデータキャッシュを形成します。テストによると、最適化サイクルを2～3回繰り返すと、検索シナリオの応答速度が60%向上します。

追加ヒント：ストレージ容量が十分でないM1 Macの場合、モバイルの使用範囲に影響を与えないように、電源に接続されているときのみディープインデックスを実行するようにFennを設定することができます（設定 - バッテリー）。