Comment le moteur neuronal de la puce M4 se compare-t-il à celui d'autres appareils

Aperçu des performances

Spécifications du moteur neuronal M4
- La puce M4 est dotée d'un moteur neuronal à 16 cœurs capable d'effectuer jusqu'à 38 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS). Il s'agit d'une augmentation substantielle par rapport aux 18 TOPS du M3, marquant une amélioration d'environ 111 % des performances[1][5]. Apple affirme que cela rend le moteur neuronal du M4 « plus rapide que l'unité de traitement neuronal de n'importe quel PC IA aujourd'hui » [2][4].

Comparaison avec d'autres puces
- Pour le contexte, la série Ryzen 8040 d'AMD atteint environ 16 TOPS, tandis que Meteor Lake d'Intel peut atteindre 11 TOPS. Les prochains modèles Intel comme Lunar Lake devraient atteindre 45 TOPS, mais ils ne seront disponibles qu'à la fin de l'année prochaine[3]. Les prochaines puces X Elite de Qualcomm devraient également atteindre 45 TOPS, ce qui indique que même si le M4 est actuellement en tête, la concurrence se profile à l'horizon[3].

Améliorations architecturales

La puce M4 utilise un processus de fabrication 3 nm de deuxième génération, qui améliore l'efficacité et les performances. Il comprend un mélange de cœurs de performances et d'efficacité, avec jusqu'à 10 cœurs de processeur (4 performances et 6 efficacité), optimisant davantage ses capacités pour les tâches d'apprentissage automatique[2][4]. Cette architecture permet une meilleure gestion des charges de travail d'IA, ce qui la rend particulièrement efficace pour les applications nécessitant un traitement en temps réel.

Applications du monde réel

Le Neural Engine amélioré prend en charge diverses fonctionnalités basées sur l’IA dans des appareils comme le dernier iPad Pro. Ceux-ci incluent des fonctionnalités avancées telles que :
- Live Captions pour une transcription audio en temps réel.
- Visual Look Up, qui identifie les objets dans les photos et vidéos[4].

Ces fonctionnalités exploitent la puissance de traitement accrue du moteur neuronal du M4, permettant des performances plus fluides et plus rapides dans les tâches d'IA.

Conclusion

En résumé, le Neural Engine de la puce M4 surpasse non seulement son prédécesseur, le M3, mais se positionne également de manière compétitive par rapport aux processeurs existants et à venir d'autres fabricants. Avec sa capacité à gérer 38 TOPS, il établit une nouvelle référence en matière de traitement de l'IA mobile, même si les développements futurs des concurrents pourraient remettre en question cette avance. Alors qu'Apple continue d'intégrer les capacités d'IA dans son écosystème, le M4 jouera probablement un rôle crucial dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur ses appareils.

Citations :
[1] https://www.howtogeek.com/m4-vs-m3-how-does-the-new-apple-silicon-compare-with-its-predecessor/
[2] https://www.gsmarena.com/apples_new_m4_chip_comes_with_the_fastest_neural_engine_ever-news-62757.php
[3] https://www.theregister.com/2024/05/07/apple_m4_ipad/
[4] https://www.apple.com/au/newsroom/2024/05/apple-introduces-m4-chip/
[5] https://www.pcmag.com/comparisons/apple-m4-and-m3-cpus-compared-whats-better-in-the-latest-apple-silicon
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1cneeme/apple_introduces_m4_chip_m4_has_apples_fastest/
[7] https://www.techopedia.com/apple-m4-chip-should-you-upgrade

Existe-t-il des différences significatives dans les performances de l'IA entre les moteurs neuronaux M4 et M3

Le moteur neuronal de la puce M4 présente des améliorations notables par rapport au M3, principalement en termes de mesures de performances et d'améliorations architecturales. Voici une comparaison détaillée de leurs capacités d’IA.

Mesures de performances

Opérations par seconde
- Le moteur neuronal du M4 peut effectuer jusqu'à 38 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS), un bond significatif par rapport aux 18 TOPS du M3. Cela représente une augmentation des performances de plus de 100 %, faisant du M4 l'un des moteurs neuronaux les plus puissants disponibles aujourd'hui[1][2][5].

Précision et analyse comparative
- Même si les performances du M4 semblent doubler celles du M3, il est essentiel de considérer le contexte de ces chiffres. Le score de 18 TOPS du M3 a été obtenu avec une précision FP16, tandis que le score du M4 est basé sur une précision INT8. Une fois ajustée pour une comparaison égale à INT8, la différence de performances se réduit à environ 5 % en faveur du M4[1][2].

Améliorations architecturales

Configuration de base
- La puce M4 est dotée d'un processeur à 10 cœurs, qui comprend des cœurs plus efficaces par rapport au processeur à 8 cœurs du M3. Cette configuration permet un meilleur multitâche et une meilleure gestion des charges de travail d'IA, en particulier dans les applications nécessitant un traitement en temps réel[1][3].

Nombre de transistors et bande passante mémoire
- Le M4 possède 28 milliards de transistors, soit un peu plus que les 25 milliards du M3. Cette augmentation contribue à améliorer les performances et l’efficacité des tâches de traitement. De plus, le M4 offre une bande passante mémoire de 120 Gbit/s, par rapport aux 100 Gbit/s du M3, permettant des taux de transfert de données plus rapides, essentiels aux opérations d'IA[1][3].

Applications du monde réel

Les avancées du Neural Engine se traduisent par des avantages tangibles pour les utilisateurs. Le M4 prend en charge des fonctionnalités d'IA sophistiquées telles que :
- Live Captions pour une transcription audio en temps réel.
- Visual Look Up, qui identifie les objets dans les images et les vidéos.

Ces fonctionnalités exploitent la puissance de traitement accrue du M4, permettant des performances plus fluides et plus rapides dans les tâches d'IA par rapport à ce qui est possible avec le M3.

Conclusion

En résumé, bien que les deux puces soient performantes, le moteur neuronal du M4 offre une mise à niveau significative par rapport au M3 en termes de puissance de traitement brute et d'efficacité. Les améliorations apportées à l'architecture et à la configuration de base renforcent encore sa position de leader dans le traitement de l'IA mobile. Cependant, pour les utilisateurs typiques, en particulier ceux qui ne sont pas engagés dans des tâches d’IA exigeantes, les différences peuvent ne pas être extrêmement perceptibles dans les applications quotidiennes.