M4 チップのニューラル エンジンと他のデバイスのニューラル エンジンとの比較

パフォーマンスの概要

M4 ニューラル エンジンの仕様
- M4 チップは、最大 38 兆演算/秒 (TOPS) を実行できる 16 コア ニューラル エンジンを備えています。これは M3 の 18 TOPS から大幅に増加しており、パフォーマンスが約 111% 向上しています[1][5]。 Apple は、これにより M4 のニューラル エンジンが「今日の AI PC のニューラル処理ユニットよりも高速になる」と主張しています [2][4]。

他のチップとの比較
- 参考までに、AMD の Ryzen 8040 シリーズは約 16 TOPS を達成し、Intel の Meteor Lake は 11 TOPS に達します。 Lunar Lake などの今後の Intel モデルは 45 TOPS に達すると予想されていますが、発売されるのは来年後半になる予定です[3]。クアルコムの今後の X Elite チップも 45 TOPS に達すると予測されており、現在は M4 がリードしていますが、競争が目前に迫っていることを示しています[3]。

アーキテクチャの改善

M4 チップは 第 2 世代 3nm 製造プロセス を利用しており、効率とパフォーマンスが向上しています。これには、最大 10 個の CPU コア (4 つのパフォーマンスと 6 つの効率性) を備えたパフォーマンス コアと効率性コアの組み合わせが含まれており、機械学習タスクの機能がさらに最適化されています[2][4]。このアーキテクチャにより、AI ワークロードの処理が向上し、リアルタイム処理を必要とするアプリケーションに特に効果的になります。

現実世界のアプリケーション

強化されたニューラル エンジンは、最新の iPad Pro などのデバイスのさまざまな AI 主導の機能をサポートします。これらには、次のような高度な機能が含まれます。
- ライブ キャプション によるリアルタイム音声文字起こし。
- Visual Look Up、写真やビデオ内のオブジェクトを識別します[4]。

これらの機能は、M4 のニューラル エンジンの処理能力の向上を活用し、AI タスクのよりスムーズで高速なパフォーマンスを可能にします。

＃＃ 結論

要約すると、M4 チップのニューラル エンジンは、前世代の M3 を上回るだけでなく、他のメーカーの既存および今後のプロセッサに対して競争力を持っています。 38 TOPS を処理できる能力により、モバイル AI 処理の新たなベンチマークを設定しますが、競合他社の将来の開発によってこのリードに挑戦する可能性があります。 Apple が AI 機能を自社のエコシステムに統合し続けるにつれて、M4 は同社のデバイス全体でのユーザー エクスペリエンスを向上させる上で重要な役割を果たすことになるでしょう。

引用:
[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

M4 ニューラル エンジンと M3 ニューラル エンジンの間に AI パフォーマンスに大きな違いはありますか?

M4 チップのニューラル エンジンは、主にパフォーマンス メトリクスとアーキテクチャの強化において、M3 に比べて顕著な改善を示しています。 AI 機能の詳細な比較は次のとおりです。

パフォーマンス指標

1 秒あたりの操作数
- M4 のニューラル エンジンは、最大 38 兆演算/秒 (TOPS) を実行できます。これは、M3 の 18 TOPS から大幅に飛躍しています。これは 100% を超えるパフォーマンスの向上を表しており、M4 は現在入手可能な最も強力なニューラル エンジンの 1 つとなっています[1][2][5]。

精度とベンチマーク
- M4 のパフォーマンスは M3 の 2 倍であるように見えますが、これらの数値の背景を考慮することが重要です。 M3 の 18 TOPS のスコアは FP16 精度で達成されましたが、M4 のスコアは INT8 精度に基づいています。 INT8 で同等の比較を行うように調整すると、パフォーマンスの差は約 5% に狭まり、M4[1][2] が有利になります。

アーキテクチャの強化

コア構成
- M4 チップは 10 コア CPU を備えており、M3 の 8 コア CPU と比較してより多くの効率コアが含まれています。この構成により、特にリアルタイム処理を必要とするアプリケーションにおいて、マルチタスク処理が向上し、AI ワークロードの処理が向上します[1][3]。

トランジスタ数とメモリ帯域幅
- M4 には 280 億個のトランジスタがあり、M3 の 250 億個よりわずかに多いです。この向上により、タスク処理のパフォーマンスと効率が向上します。さらに、M4 は、M3 の 100 Gbps と比較して 120 Gbps のメモリ帯域幅を提供し、AI 操作に不可欠なより高速なデータ転送速度を可能にします[1][3]。

現実世界のアプリケーション

Neural Engine の進歩は、ユーザーに目に見えるメリットをもたらします。 M4 は、次のような高度な AI 機能をサポートしています。
- ライブ キャプション によるリアルタイム音声文字起こし。
- ビジュアル ルックアップ。画像やビデオ内のオブジェクトを識別します。

これらの機能は M4 の向上した処理能力を活用し、M3 で可能なことと比較して AI タスクのスムーズかつ高速なパフォーマンスを可能にします。

＃＃ 結論

要約すると、どちらのチップも有能なパフォーマンスを発揮しますが、M4 のニューラル エンジンは、生の処理能力と効率の点で M3 よりも大幅にアップグレードされています。アーキテクチャとコア構成の強化により、モバイル AI 処理のリーダーとしての地位がさらに強固になります。ただし、一般的なユーザー、特に要求の厳しい AI タスクに従事していないユーザーにとって、日常的なアプリケーションではその違いはそれほど顕著ではないかもしれません。