¿Cómo se compara el Neural Engine del chip M4 con el de otros dispositivos?

Descripción general del rendimiento

Especificaciones del motor neuronal M4
- El chip M4 cuenta con un motor neuronal de 16 núcleos capaz de realizar hasta 38 billones de operaciones por segundo (TOPS). Se trata de un aumento sustancial con respecto a los 18 TOPS del M3, lo que supone una mejora del 111 % en el rendimiento[1][5]. Apple afirma que esto hace que el motor neuronal del M4 sea "más rápido que la unidad de procesamiento neuronal de cualquier PC con IA actual" [2][4].

Comparación con otros chips
- Para ponerlo en contexto, la serie Ryzen 8040 de AMD alcanza alrededor de 16 TOPS, mientras que Meteor Lake de Intel puede alcanzar 11 TOPS. Se espera que los próximos modelos Intel como Lunar Lake alcancen 45 TOPS, pero no estarán disponibles hasta finales del próximo año[3]. También se prevé que los próximos chips X Elite de Qualcomm alcancen 45 TOPS, lo que indica que si bien el M4 lidera actualmente, la competencia está en el horizonte[3].

Mejoras arquitectónicas

El chip M4 utiliza un proceso de fabricación de 3 nm de segunda generación, que mejora la eficiencia y el rendimiento. Incluye una combinación de núcleos de rendimiento y eficiencia, con hasta 10 núcleos de CPU (4 de rendimiento y 6 de eficiencia), lo que optimiza aún más sus capacidades para tareas de aprendizaje automático[2][4]. Esta arquitectura permite un mejor manejo de las cargas de trabajo de IA, lo que la hace particularmente efectiva para aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real.

Aplicaciones del mundo real

El Neural Engine mejorado admite varias funciones impulsadas por IA en dispositivos como el último iPad Pro. Estos incluyen funcionalidades avanzadas como:
- Subtítulos en vivo para transcripción de audio en tiempo real.
- Visual Look Up, que identifica objetos en fotos y vídeos[4].

Estas características aprovechan la mayor potencia de procesamiento del Neural Engine del M4, lo que permite un rendimiento más fluido y rápido en las tareas de IA.

Conclusión

En resumen, el Neural Engine del chip M4 no sólo supera a su predecesor, el M3, sino que también se posiciona competitivamente frente a los procesadores existentes y futuros de otros fabricantes. Con su capacidad para manejar 38 TOPS, establece un nuevo punto de referencia para el procesamiento de IA móvil, aunque los desarrollos futuros de la competencia pueden desafiar este liderazgo. A medida que Apple continúe integrando capacidades de inteligencia artificial en su ecosistema, el M4 probablemente desempeñará un papel crucial en la mejora de las experiencias de los usuarios en todos sus dispositivos.

Citas:
[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

¿Existen diferencias significativas en el rendimiento de la IA entre los motores neuronales M4 y M3?

El motor neuronal del chip M4 muestra mejoras notables con respecto al M3, principalmente en métricas de rendimiento y mejoras arquitectónicas. Aquí hay una comparación detallada de sus capacidades de IA.

Métricas de rendimiento

Operaciones por segundo
- El motor neuronal del M4 puede realizar hasta 38 billones de operaciones por segundo (TOPS), un salto significativo con respecto a los 18 TOPS del M3. Esto representa un aumento de rendimiento de más del 100%, lo que convierte al M4 en uno de los motores neuronales más potentes disponibles en la actualidad[1][2][5].

Precisión y evaluación comparativa
- Si bien las prestaciones del M4 parecen duplicar las del M3, es esencial considerar el contexto de estas cifras. La puntuación del M3 de 18 TOPS se logró con precisión FP16, mientras que la puntuación del M4 se basa en la precisión INT8. Cuando se ajusta para una comparación equitativa en INT8, la diferencia de rendimiento se reduce a aproximadamente 5% a favor del M4[1][2].

Mejoras arquitectónicas

Configuración principal
- El chip M4 cuenta con una CPU de 10 núcleos, que incluye núcleos más eficientes en comparación con la CPU de 8 núcleos del M3. Esta configuración permite una mejor multitarea y un mejor manejo de las cargas de trabajo de IA, particularmente en aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real[1][3].

Recuento de transistores y ancho de banda de memoria
- El M4 tiene 28 mil millones de transistores, un poco más que los 25 mil millones del M3. Este aumento contribuye a mejorar el rendimiento y la eficiencia en las tareas de procesamiento. Además, el M4 ofrece un ancho de banda de memoria de 120 Gbps, en comparación con los 100 Gbps del M3, lo que permite velocidades de transferencia de datos más rápidas, esenciales para las operaciones de IA[1][3].

Aplicaciones del mundo real

Los avances en Neural Engine se traducen en beneficios tangibles para los usuarios. El M4 admite funciones sofisticadas de IA como:
- Subtítulos en vivo para transcripción de audio en tiempo real.
- Visual Look Up, que identifica objetos dentro de imágenes y videos.

Estas características aprovechan la mayor potencia de procesamiento del M4, lo que permite un rendimiento más fluido y rápido en tareas de IA en comparación con lo que es posible con el M3.

Conclusión

En resumen, si bien ambos chips tienen un rendimiento competente, el Neural Engine del M4 proporciona una mejora significativa con respecto al M3 en términos de potencia de procesamiento y eficiencia brutas. Las mejoras en la arquitectura y la configuración central consolidan aún más su posición como líder en procesamiento de IA móvil. Sin embargo, para los usuarios típicos, especialmente aquellos que no participan en tareas exigentes de IA, es posible que las diferencias no sean abrumadoramente perceptibles en las aplicaciones cotidianas.