M4 칩의 Neural Engine은 다른 장치의 Neural Engine과 어떻게 비교됩니까?

성능 개요

M4 신경 엔진 사양
- M4 칩에는 최대 38조 TOPS(초당 작업 수)를 수행할 수 있는 16코어 신경 엔진이 탑재되어 있습니다. 이는 M3의 18개 TOPS보다 상당히 증가한 것으로, 성능이 약 111% 향상되었습니다[1][5]. Apple은 이것이 M4의 Neural Engine을 "현재 모든 AI PC의 신경 처리 장치보다 빠르다"고 주장합니다[2][4].

다른 칩과의 비교
- 맥락에 따라 AMD의 Ryzen 8040 시리즈는 약 16 TOPS를 달성하는 반면 Intel의 Meteor Lake는 11 TOPS에 도달할 수 있습니다. Lunar Lake와 같은 향후 Intel 모델은 45 TOPS에 도달할 것으로 예상되지만 내년 말까지는 출시되지 않을 것입니다[3]. Qualcomm의 곧 출시될 X Elite 칩도 45 TOPS에 도달할 것으로 예상됩니다. 이는 M4가 현재 선두를 달리고 있지만 경쟁이 곧 임박했음을 나타냅니다[3].

아키텍처 개선

M4 칩은 효율성과 성능을 향상시키는 2세대 3nm 제조 공정을 활용합니다. 최대 10개의 CPU 코어(성능 4개, 효율성 6개)와 함께 성능 및 효율성 코어가 혼합되어 있어 기계 학습 작업에 대한 기능을 더욱 최적화합니다[2][4]. 이 아키텍처를 사용하면 AI 워크로드를 더 잘 처리할 수 있으므로 실시간 처리가 필요한 애플리케이션에 특히 효과적입니다.

실제 애플리케이션

향상된 Neural Engine은 최신 iPad Pro와 같은 장치에서 다양한 AI 기반 기능을 지원합니다. 여기에는 다음과 같은 고급 기능이 포함됩니다.
- 실시간 오디오 전사를 위한 실시간 캡션.
- 사진 및 비디오에서 개체를 식별하는 시각적 조회.[4]

이러한 기능은 M4 Neural Engine의 향상된 처리 능력을 활용하여 AI 작업에서 더 부드럽고 빠른 성능을 제공합니다.

결론

요약하면, M4 칩의 Neural Engine은 이전 제품인 M3를 능가할 뿐만 아니라 다른 제조업체의 기존 및 향후 프로세서와도 경쟁적으로 위치합니다. 38개의 TOPS를 처리할 수 있는 능력을 통해 모바일 AI 처리에 대한 새로운 벤치마크를 설정하지만 향후 경쟁사의 개발이 이러한 선두에 도전할 수 있습니다. Apple이 AI 기능을 생태계에 지속적으로 통합함에 따라 M4는 기기 전체에서 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

인용:
[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

M4와 M3 Neural Engine 사이에 AI 성능에 큰 차이가 있나요?

M4 칩의 Neural Engine은 주로 성능 지표 및 아키텍처 향상 측면에서 M3에 비해 눈에 띄는 개선을 보여줍니다. 다음은 AI 기능을 자세히 비교한 것입니다.

성능 지표

초당 작업
- M4의 신경 엔진은 M3의 18 TOPS보다 크게 도약한 최대 38조 TOPS(초당 작업 수)를 수행할 수 있습니다. 이는 100% 이상의 성능 향상을 의미하며, M4는 현재 사용 가능한 가장 강력한 신경 엔진 중 하나입니다[1][2][5].

정밀도 및 벤치마킹
- M4의 성능은 M3의 두 배로 보이지만, 이러한 수치의 맥락을 고려하는 것이 중요합니다. M3의 18 TOPS 점수는 FP16 정밀도에서 달성된 반면, M4의 점수는 INT8 정밀도를 기반으로 합니다. INT8에서 동일한 비교를 위해 조정하면 M4[1][2]에 비해 성능 차이가 약 5%로 좁아집니다.

아키텍처 개선

핵심 구성
- M4 칩은 M3의 8코어 CPU에 비해 더 많은 효율성 코어를 포함하는 10코어 CPU를 갖추고 있습니다. 이 구성을 사용하면 특히 실시간 처리가 필요한 애플리케이션에서 더 나은 멀티태스킹과 AI 워크로드 처리 개선이 가능합니다[1][3].

트랜지스터 수 및 메모리 대역폭
- M4에는 280억 개의 트랜지스터가 있으며 이는 M3의 250억보다 약간 더 많습니다. 이러한 증가는 처리 작업의 성능과 효율성을 향상시키는 데 기여합니다. 또한 M4는 M3의 100Gbps에 비해 120Gbps의 메모리 대역폭을 제공하므로 AI 작업에 필수적인 더 빠른 데이터 전송 속도가 가능합니다[1][3].

실제 애플리케이션

Neural Engine의 발전은 사용자에게 실질적인 이점을 제공합니다. M4는 다음과 같은 정교한 AI 기능을 지원합니다.
- 실시간 오디오 전사를 위한 실시간 캡션.
- 시각적 조회: 이미지와 비디오 내의 개체를 식별합니다.

이러한 기능은 M4의 향상된 처리 능력을 활용하여 M3에서 가능한 것보다 AI 작업에서 더 부드럽고 빠른 성능을 제공합니다.

결론

요약하자면, 두 칩 모두 뛰어난 성능을 발휘하지만 M4의 Neural Engine은 원시 처리 능력 및 효율성 측면에서 M3에 비해 상당한 업그레이드를 제공합니다. 아키텍처 및 코어 구성의 개선으로 모바일 AI 처리 분야의 리더로서의 입지가 더욱 확고해졌습니다. 그러나 일반 사용자, 특히 까다로운 AI 작업에 참여하지 않는 사용자의 경우 일상적인 애플리케이션에서는 그 차이가 압도적으로 눈에 띄지 않을 수 있습니다.