Come si confronta il Neural Engine nel chip M4 con quelli di altri dispositivi

Panoramica delle prestazioni

Specifiche del motore neurale M4
- Il chip M4 è dotato di un motore neurale a 16 core in grado di eseguire fino a 38 trilioni di operazioni al secondo (TOPS). Si tratta di un aumento sostanziale rispetto ai 18 TOPS dell'M3, che segna un miglioramento del 111% nelle prestazioni[1][5]. Apple afferma che ciò rende il motore neurale dell'M4 "più veloce dell'unità di elaborazione neurale di qualsiasi PC AI oggi" [2] [4].

Confronto con altri chip
- Per il contesto, la serie Ryzen 8040 di AMD raggiunge circa 16 TOP, mentre Meteor Lake di Intel può raggiungere 11 TOP. Si prevede che i prossimi modelli Intel come Lunar Lake raggiungeranno i 45 TOP, ma non saranno disponibili fino alla fine del prossimo anno[3]. Si prevede che anche i prossimi chip X Elite di Qualcomm raggiungeranno i 45 TOP, indicando che mentre l'M4 è attualmente leader, la concorrenza è all'orizzonte[3].

Miglioramenti architettonici

Il chip M4 utilizza un processo di fabbricazione a 3 nm di seconda generazione, che migliora l'efficienza e le prestazioni. Include un mix di core di prestazioni ed efficienza, con un massimo di 10 core CPU (4 prestazioni e 6 efficienza), ottimizzando ulteriormente le sue capacità per le attività di machine learning[2] [4]. Questa architettura consente una migliore gestione dei carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale, rendendola particolarmente efficace per le applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale.

Applicazioni del mondo reale

Il Neural Engine migliorato supporta varie funzionalità basate sull’intelligenza artificiale in dispositivi come l’ultimo iPad Pro. Questi includono funzionalità avanzate come:
- Sottotitoli in tempo reale per la trascrizione audio in tempo reale.
- Visual Look Up, che identifica gli oggetti in foto e video[4].

Queste funzionalità sfruttano la maggiore potenza di elaborazione del Neural Engine dell'M4, consentendo prestazioni più fluide e veloci nelle attività di intelligenza artificiale.

Conclusione

In sintesi, il Neural Engine del chip M4 non solo supera il suo predecessore, l'M3, ma si posiziona anche in modo competitivo rispetto ai processori esistenti e futuri di altri produttori. Con la sua capacità di gestire 38 TOPS, stabilisce un nuovo punto di riferimento per l'elaborazione dell'intelligenza artificiale mobile, anche se gli sviluppi futuri della concorrenza potrebbero mettere in discussione questo vantaggio. Mentre Apple continua a integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nel suo ecosistema, l’M4 svolgerà probabilmente un ruolo cruciale nel migliorare l’esperienza dell’utente su tutti i suoi dispositivi.

Citazioni:
[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

Esistono differenze significative nelle prestazioni dell'intelligenza artificiale tra i motori neurali M4 e M3

Il Neural Engine del chip M4 mostra notevoli miglioramenti rispetto all'M3, principalmente nelle misurazioni delle prestazioni e nei miglioramenti dell'architettura. Ecco un confronto dettagliato delle loro capacità di intelligenza artificiale.

Metriche delle prestazioni

Operazioni al secondo
- Il motore neurale dell'M4 può eseguire fino a 38 trilioni di operazioni al secondo (TOPS), un salto significativo rispetto ai 18 TOPS dell'M3. Ciò rappresenta un aumento delle prestazioni di oltre il 100%, rendendo l'M4 uno dei motori neurali più potenti oggi disponibili[1][2][5].

Precisione e Benchmarking
- Anche se le prestazioni dell'M4 sembrano raddoppiare quelle dell'M3, è essenziale considerare il contesto di queste cifre. Il punteggio di 18 TOPS dell'M3 è stato ottenuto con la precisione FP16, mentre il punteggio dell'M4 si basa sulla precisione INT8. Se aggiustata per un confronto uguale a INT8, la differenza di prestazioni si riduce a circa il 5% a favore di M4[1][2].

Miglioramenti architettonici

Configurazione principale
- Il chip M4 è dotato di una CPU a 10 core, che include core più efficienti rispetto alla CPU a 8 core dell'M3. Questa configurazione consente un migliore multitasking e una migliore gestione dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, in particolare nelle applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale[1][3].

Conteggio transistor e larghezza di banda della memoria
- L'M4 ha 28 miliardi di transistor, poco più dei 25 miliardi dell'M3. Questo aumento contribuisce a migliorare le prestazioni e l’efficienza nelle attività di elaborazione. Inoltre, l'M4 offre una larghezza di banda di memoria di 120 Gbps, rispetto ai 100 Gbps dell'M3, consentendo velocità di trasferimento dati più elevate, essenziali per le operazioni di intelligenza artificiale[1][3].

Applicazioni del mondo reale

I progressi nel Neural Engine si traducono in vantaggi tangibili per gli utenti. L'M4 supporta sofisticate funzionalità AI come:
- Sottotitoli in tempo reale per la trascrizione audio in tempo reale.
- Visual Look Up, che identifica gli oggetti all'interno di immagini e video.

Queste funzionalità sfruttano la maggiore potenza di elaborazione dell'M4, consentendo prestazioni più fluide e veloci nelle attività di intelligenza artificiale rispetto a quanto possibile con l'M3.

Conclusione

In sintesi, sebbene entrambi i chip siano performanti, il Neural Engine dell'M4 fornisce un aggiornamento significativo rispetto all'M3 in termini di potenza di elaborazione ed efficienza. I miglioramenti nell’architettura e nella configurazione principale consolidano ulteriormente la sua posizione di leader nell’elaborazione dell’intelligenza artificiale mobile. Tuttavia, per gli utenti tipici, soprattutto quelli non impegnati in compiti impegnativi legati all'intelligenza artificiale, le differenze potrebbero non essere particolarmente evidenti nelle applicazioni quotidiane.