Πώς συγκρίνεται ο Neural Engine στο τσιπ M4 με εκείνους σε άλλες συσκευές

Επισκόπηση απόδοσης

Προδιαγραφές νευρωνικού κινητήρα M4
- Το τσιπ M4 διαθέτει 16πύρηνο Neural Engine ικανό να εκτελεί έως και 38 τρισεκατομμύρια λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο (TOPS). Αυτή είναι μια σημαντική αύξηση από τα 18 TOPS της M3, σημειώνοντας περίπου 111% βελτίωση στην απόδοση[1][5]. Η Apple ισχυρίζεται ότι αυτό καθιστά τον Νευρικό κινητήρα του M4 «γρηγορότερο από τη μονάδα νευρωνικής επεξεργασίας οποιουδήποτε υπολογιστή τεχνητής νοημοσύνης σήμερα» [2][4].

Σύγκριση με άλλα τσιπ
- Για το περιβάλλον, η σειρά Ryzen 8040 της AMD επιτυγχάνει περίπου 16 TOPS, ενώ η Meteor Lake της Intel μπορεί να φτάσει τα 11 TOPS. Τα επερχόμενα μοντέλα της Intel όπως το Lunar Lake αναμένεται να φτάσουν τα 45 TOPS, αλλά δεν θα είναι διαθέσιμα μέχρι τα τέλη του επόμενου έτους[3]. Τα επερχόμενα τσιπ X Elite της Qualcomm προβλέπεται επίσης να φτάσουν τα 45 TOPS, υποδεικνύοντας ότι ενώ η M4 είναι αυτή τη στιγμή ηγετική θέση, ο ανταγωνισμός είναι στον ορίζοντα[3].

Αρχιτεκτονικές Βελτιώσεις

Το τσιπ M4 χρησιμοποιεί μια δεύτερης γενιάς διαδικασία κατασκευής 3nm, η οποία βελτιώνει την απόδοση και την απόδοση. Περιλαμβάνει έναν συνδυασμό πυρήνων απόδοσης και απόδοσης, με έως 10 πυρήνες CPU (4 επιδόσεις και 6 απόδοση), βελτιστοποιώντας περαιτέρω τις δυνατότητές του για εργασίες μηχανικής εκμάθησης[2][4]. Αυτή η αρχιτεκτονική επιτρέπει τον καλύτερο χειρισμό του φόρτου εργασίας AI, καθιστώντας την ιδιαίτερα αποτελεσματική για εφαρμογές που απαιτούν επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο.

Εφαρμογές πραγματικού κόσμου

Το βελτιωμένο Neural Engine υποστηρίζει διάφορες λειτουργίες που βασίζονται σε AI σε συσκευές όπως το πιο πρόσφατο iPad Pro. Αυτές περιλαμβάνουν προηγμένες λειτουργίες όπως:
- Ζωντανοί υπότιτλοι για μεταγραφή ήχου σε πραγματικό χρόνο.
- Visual Look Up, που προσδιορίζει αντικείμενα σε φωτογραφίες και βίντεο[4].

Αυτά τα χαρακτηριστικά αξιοποιούν την αυξημένη επεξεργαστική ισχύ του Neural Engine του M4, επιτρέποντας ομαλότερη και ταχύτερη απόδοση σε εργασίες τεχνητής νοημοσύνης.

Συμπέρασμα

Συνοπτικά, ο Neural Engine του τσιπ M4 όχι μόνο ξεπερνά τον προκάτοχό του, τον M3, αλλά επίσης τοποθετείται ανταγωνιστικά έναντι των υπαρχόντων και επερχόμενων επεξεργαστών άλλων κατασκευαστών. Με την ικανότητά του να χειρίζεται 38 TOPS, θέτει ένα νέο σημείο αναφοράς για την επεξεργασία τεχνητής νοημοσύνης για κινητά, αν και μελλοντικές εξελίξεις από ανταγωνιστές μπορεί να αμφισβητήσουν αυτό το προβάδισμα. Καθώς η Apple συνεχίζει να ενσωματώνει τις δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης στο οικοσύστημά της, το M4 πιθανότατα θα διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στη βελτίωση της εμπειρίας των χρηστών σε όλες τις συσκευές της.

Αναφορές:
[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

Υπάρχουν σημαντικές διαφορές στην απόδοση AI μεταξύ των νευρωνικών μηχανών M4 και M3

Ο Neural Engine του τσιπ M4 παρουσιάζει αξιοσημείωτες βελτιώσεις σε σχέση με το M3, κυρίως σε μετρήσεις απόδοσης και αρχιτεκτονικές βελτιώσεις. Ακολουθεί μια λεπτομερής σύγκριση των δυνατοτήτων τους AI.

Μετρήσεις απόδοσης

Λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο
- Ο Neural Engine του M4 μπορεί να εκτελέσει έως και 38 τρισεκατομμύρια λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο (TOPS), ένα σημαντικό άλμα από τα 18 TOPS του M3. Αυτό αντιπροσωπεύει μια αύξηση απόδοσης άνω του 100%, καθιστώντας το M4 έναν από τους πιο ισχυρούς Neural Engines που είναι διαθέσιμοι σήμερα[1][2][5].

Ακρίβεια και συγκριτική αξιολόγηση
- Αν και οι επιδόσεις της M4 φαίνεται να διπλασιάζονται από τις επιδόσεις της M3, είναι σημαντικό να λάβετε υπόψη το πλαίσιο αυτών των στοιχείων. Η βαθμολογία του M3 18 TOPS επιτεύχθηκε με ακρίβεια FP16, ενώ η βαθμολογία του M4 βασίζεται στην ακρίβεια INT8. Όταν προσαρμόζεται για ίση σύγκριση στο INT8, η διαφορά απόδοσης μειώνεται σε περίπου 5% υπέρ του M4[1][2].

Αρχιτεκτονικές βελτιώσεις

Διαμόρφωση πυρήνα
- Το τσιπ M4 διαθέτει CPU 10 πυρήνων, ο οποίος περιλαμβάνει περισσότερους πυρήνες αποδοτικότητας σε σύγκριση με τον 8-πύρηνο CPU του M3. Αυτή η διαμόρφωση επιτρέπει καλύτερη εκτέλεση πολλαπλών εργασιών και βελτιωμένο χειρισμό φόρτου εργασίας AI, ιδιαίτερα σε εφαρμογές που απαιτούν επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο[1][3].

Αριθμός τρανζίστορ και εύρος ζώνης μνήμης
- Το M4 έχει 28 δισεκατομμύρια τρανζίστορ, ελαφρώς περισσότερα από τα 25 δισεκατομμύρια του M3. Αυτή η αύξηση συμβάλλει σε βελτιωμένη απόδοση και αποτελεσματικότητα στις εργασίες επεξεργασίας. Επιπλέον, το M4 προσφέρει εύρος ζώνης μνήμης 120 Gbps, σε σύγκριση με το 100 Gbps του M3, επιτρέποντας ταχύτερους ρυθμούς μεταφοράς δεδομένων που είναι απαραίτητοι για λειτουργίες τεχνητής νοημοσύνης[1][3].

Εφαρμογές πραγματικού κόσμου

Οι εξελίξεις στο Neural Engine μεταφράζονται σε απτά οφέλη για τους χρήστες. Το M4 υποστηρίζει εξελιγμένα χαρακτηριστικά AI όπως:
- Ζωντανοί υπότιτλοι για μεταγραφή ήχου σε πραγματικό χρόνο.
- Visual Look Up, που προσδιορίζει αντικείμενα μέσα σε εικόνες και βίντεο.

Αυτά τα χαρακτηριστικά αξιοποιούν την αυξημένη επεξεργαστική ισχύ του M4, επιτρέποντας ομαλότερη και ταχύτερη απόδοση σε εργασίες τεχνητής νοημοσύνης σε σύγκριση με ό,τι είναι δυνατό με το M3.

Συμπέρασμα

Συνοπτικά, ενώ και τα δύο τσιπ είναι ικανά για απόδοση, ο Neural Engine του M4 παρέχει σημαντική αναβάθμιση σε σχέση με το M3 όσον αφορά την ακατέργαστη ισχύ επεξεργασίας και την απόδοση. Οι βελτιώσεις στην αρχιτεκτονική και στη διαμόρφωση του πυρήνα ενισχύουν περαιτέρω τη θέση της ως ηγέτης στην επεξεργασία τεχνητής νοημοσύνης για φορητές συσκευές. Ωστόσο, για τυπικούς χρήστες, ειδικά εκείνους που δεν ασχολούνται με απαιτητικές εργασίες τεχνητής νοημοσύνης, οι διαφορές μπορεί να μην είναι συντριπτικά αισθητές στις καθημερινές εφαρμογές.