@Perry 苹果能用 curl ，只可能会发生苹果给 curl 交保护费的情况，而不是反过来。
因为又不是 curl 开发者要求苹果内置它，并且 curl 也不依赖 macOS 设备带来的推广价值，而是苹果自己需要它。
让更多人能用上 curl 是一件好事，但开发者其实是没有依靠用户量来盈利的。这就决定了上述结论。
Google 作为商业公司，他想主动推广自己的产品，给 Apple 一笔钱来达成 Google 的目的而已。

@liprais 很多时候，开源的软件是没有售后的，往往都是“你行你上”那种。
提供售后的往往都是用来盈利的那一方，就像 RedHad 一样。

@Perry macOS 自带 curl ，作为系统的组件之一。系统上的程序都可以依赖 curl 来向用户提供功能。
而所有运行 macOS 的设备都是可以给苹果带来利润的。

> 那是不是以后员工用苹果电脑赚取巨额利润的公司都得给苹果交钱了？
先不讨论是不是应该交，但实际上都已经交钱了。

@liprais Apple 可以自己在下游提供补丁，更正 macOS 中附带的 curl 的文档，或者对 curl 做改进。
根据 curl 的许可协议，Apple 有权利不把改动反馈给上游。不需要参与 curl 的社区。
另外，苹果怎么就没有能力呢？
如果苹果向上游提交改进，估计作者都会把 Apple 添加到 THANKS 里面。

@Remember 苹果用了他的软件赚取巨额利润，而作者本人没有得到苹果的回报。在这个前提下，苹果来提供相关的服务和支持的显然是更合理的。
而苹果却只管用来赚钱，对于苹果平台特有的问题，也不想负责任，把一切都推脱给上游的开发者。
作者要强调的是好处都是你赚走，而责任你却一点都不想承担。

@goodhellonice 红米 note9 pro 也可以

@conhost 是 1.9 版本，代码没办法给……
因为遇到的频率非常低，不能稳定复现，也不知道能用什么简短的代码来复现它。

@conhost pytorch 又报了这个错……
Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

@FakerLeung 前端开发应该没什么问题，这几个都有 arm 版本的 docker 镜像

docker 性能很差，大概只有直接运行的 10%（ x86 ）到 40%（ ARM ）的性能，打包 x86 比较麻烦，在 x86 镜像里跑的程序无法监视文件改动，许多依赖这个功能的程序会出问题，还会随机崩溃
深度学习相关的生态很差，tensorflow 慢，pytorch 随机报错
有些项目需要老版本的开发工具，而适配 m1 的都是新版本
oracle db 和 sql server 没有支持
各种桌面软件的稳定性都比较差，而且占用了比以前更多的内存

性能没有想象中那么好，感觉不如 Ryzen 5800U ，只有发热和续航比以前好

@tangzs 是这样，自从我用了 64GB 内存以后，被压缩的内存一直都是 0

@maplecomb 在 iOS 版本里加上相关的情况说明吧，也许能让一些用户消除误会
不过苹果拒绝的理由我也觉得比较离谱……

@cheng6563 另外国内开源协议并非废纸一张：
https://www.secrss.com/articles/27444
当然，确实也没法保证各种开源许可协议都与世界各地的法律法规互相兼容。

@cheng6563 这样的行为是真的流氓了，那么整个开源项目就像是个陷阱一样。

所以，选择许可协议的时候要仔细，一定要完整阅读并理解原文，是真的有法律效力的。
尤其是 GPL 这种文本量超级长的许可协议……
WTFPL 这种要慎用，它没有免责声明，你的软件导致用户文件损坏了，都可能会面临被起诉的风险。

从用户的角度来说，其实我也不希望有一天，我选择了一个开源库来开发项目，并严格遵循许可协议限制。结果到了发布之后，某个开源库的作者跑出来指责我不道德，还把我挂在某个耻辱榜上的……
因为我选择一些库的时候，就是看中了它的许可协议很宽松……

其实我觉得对于个人开发者而言，用自由的许可协议来分发软件确实会更难盈利。靠这些协议来盈利的公司往往都是通过卖服务，或者方便用户使用自家的产品（比如 Google 的 Chrome ）来盈利的。

尽管你可能在这个项目上投入了大量心血而没有获得任何回报，但是你的项目里附带的许可协议是这样的（译文）：

特此授予任何人免费获得本软件和相关文档文件（“软件”）副本的许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和 /或出售软件的副本的权利，并允许向其提供软件的人员这样做，但须符合以下条件：

上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或重要部分中。

该软件“按原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途的适用性和不侵权的保证。在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任承担任何责任，无论是在合同诉讼、侵权行为或其他方面，由软件或软件的使用或使用或其他原因引起的或与之相关的软件。
---
第一段是你授权给用户的权利，第二段是对用户的约束和限制，第三段是免责声明。

因此，你已经向所有用户授予了这几项权利：修改、分发、再许可、出售软件的副本。
仅需满足一个条件：在软件中提供一份你的 https://github.com/imxieyi/waifu2x-ios/blob/master/LICENSE 原文。

所以，对于 MAS 上面的 Waifu2x 应用，开发商确实有权利这么做而不违法。我没有购买这个应用，不知道里面有没有包含许可协议原文。如果没有，只要开发商补一份协议原文放在软件中（其实，放在软件的程序目录下也满足了约束条件），那么开发商就已经完全合法了。
这个约束实在是太容易满足了，成本约等于 0 。

关于 Waifu2x 这个名称，协议中并没有约束用户不得以相同名称来分发软件。原作者同样也没有阻止你使用这个名字在 iOS App Store 上发布应用。

对于 App Store 那边的情况，因为苹果并不能掌握每个项目的来龙去脉，需要通过沟通消除误解。不过，对方确实拥有了来自著作权人的许可，许可就在你的项目文件里。

---
如果你的本意是不希望其他人将你的代码拿去商用，那么不能选择任何自由软件协议，包括 GPL 。虽然在 iOS 上可能会因为设备封闭性导致 GPL 的约束条件没法满足。
如果你一开始使用 GPL 协议分发这个软件，用户依然可以直接把你的软件拿去上架 MAS 卖钱，而不违法。他只需要附带软件源码并以 GPL 兼容的协议授权即可。（很可能就是你项目的源码下载下来稍微改了改名字罢了，成本也是约等于 0 ）

这不是用户不道德，这是你给予用户的权利。

随着功耗的增长，性能的提升不是线性的。
我记得 NVIDIA MX250 显卡曾经有过 8W 、10W 、25W 、35W 的版本，可以找一下这个显卡不同功耗版本的性能表现。我一时半会没有找到详细的对比。不过，在我印象中，在散热良好的笔记本上，最高规格和最低规格的版本差别不到 40%。
只要把频率和功耗放低，性能并不会下降得特别多，但是能耗比会显得更高。
NVIDIA 的 Max-Q 后缀显卡也采用这种方法来提升能耗比，规模不变，频率变低。中端显卡能牺牲大约 10%的性能，可以降低大约 40%的功耗。
而 GPU 擅长的图形渲染工作是可以高度并行的，哪怕核心数非常多，也可以充分利用。
因此，在降低频率（同时也降低了功耗）的前提下，增加核心数量，就可以把牺牲的一点点性能弥补回来。

如果把频率控制在较低的水平，并大幅增加核心数量，那么一个“功耗又低，性能又强”的 GPU 就诞生了。

CPU 同理，Intel 和 AMD 都没做到 M1 的发射宽度（我不确定，M1 是 8 发射的）。相关知识： https://cs.nju.edu.cn/swang/CompArchOrg_13F/slides/lecture26.pdf

x86 指令是变长的，分割指令并不像 ARM 这种定长指令那么简单，需要的晶体管数量要更多，堆发射宽度的代价相对要大。之后还得转成μOP （还是软件实现的）放在 RISC 架构上执行。

另外，对于特定的计算任务，做专用的集成电路来实现，能得到极高的性能和极低的功耗。

当然，还有其他原因，比如台积电 5nm 制程的优势等。