Neural Engine ในชิป M4 เป็นอย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกับในอุปกรณ์อื่นๆ

ภาพรวมประสิทธิภาพ

ข้อมูลจำเพาะของเครื่องยนต์ประสาท M4
- ชิป M4 มี Neural Engine 16 คอร์ ที่สามารถทำงานได้สูงสุดถึง 38 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TOPS) นี่เป็นการเพิ่มขึ้นอย่างมากจาก 18 TOPS ของ M3 ซึ่งแสดงถึงการปรับปรุง 111% ในด้านประสิทธิภาพ[1][5] Apple อ้างว่าสิ่งนี้ทำให้ Neural Engine ของ M4 "เร็วกว่าหน่วยประมวลผลประสาทของพีซี AI ในปัจจุบัน" [2] [4]

เปรียบเทียบกับชิปอื่นๆ
- หากพิจารณาตามบริบทแล้ว ซีรีส์ Ryzen 8040 ของ AMD ทำได้ประมาณ 16 ท็อป ในขณะที่ Meteor Lake ของ Intel สามารถทำได้ถึง 11 ท็อป Intel รุ่นที่กำลังจะมาถึงอย่าง Lunar Lake คาดว่าจะถึง 45 TOPS แต่จะไม่วางจำหน่ายจนกว่าจะถึงปลายปีหน้า[3] ชิป X Elite ที่กำลังจะมาถึงของ Qualcomm ก็คาดว่าจะสูงถึง 45 TOPS เช่นกัน ซึ่งบ่งชี้ว่าในขณะที่ M4 กำลังเป็นผู้นำอยู่นั้น การแข่งขันก็กำลังจะเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว[3]

การปรับปรุงสถาปัตยกรรม

ชิป M4 ใช้ กระบวนการผลิต 3 นาโนเมตรรุ่นที่สอง ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสมรรถนะ ประกอบด้วยการผสมผสานระหว่างคอร์ประสิทธิภาพและคอร์ประสิทธิภาพ โดยมี CPU คอร์มากถึง 10 คอร์ (ประสิทธิภาพ 4 ตัวและประสิทธิภาพ 6 ตัว) เพิ่มประสิทธิภาพขีดความสามารถสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง[2] [4] สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถจัดการปริมาณงาน AI ได้ดีขึ้น ทำให้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์

แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

Neural Engine ที่ได้รับการปรับปรุงรองรับคุณสมบัติต่างๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในอุปกรณ์ เช่น iPad Pro รุ่นล่าสุด ซึ่งรวมถึงฟังก์ชันขั้นสูงเช่น:
- คำบรรยายสด สำหรับการถอดเสียงแบบเรียลไทม์
- Visual Look Up ซึ่งระบุวัตถุในภาพถ่ายและวิดีโอ[4]

คุณสมบัติเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นของ Neural Engine ของ M4 ช่วยให้ประสิทธิภาพในงาน AI ราบรื่นและรวดเร็วยิ่งขึ้น

บทสรุป

โดยสรุป Neural Engine ของชิป M4 ไม่เพียงแต่เหนือกว่า M3 รุ่นก่อนเท่านั้น แต่ยังวางตำแหน่งตัวเองในการแข่งขันกับโปรเซสเซอร์ที่มีอยู่และที่กำลังจะเปิดตัวจากผู้ผลิตรายอื่นอีกด้วย ด้วยความสามารถในการรองรับ 38 TOPS จึงสร้างมาตรฐานใหม่สำหรับการประมวลผล AI บนมือถือ แม้ว่าการพัฒนาในอนาคตจากคู่แข่งอาจท้าทายความเป็นผู้นำนี้ก็ตาม ในขณะที่ Apple ยังคงรวมความสามารถด้าน AI เข้ากับระบบนิเวศของตน M4 มีแนวโน้มที่จะมีบทบาทสำคัญในการยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้บนอุปกรณ์ต่างๆ

การอ้างอิง:
[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

มีประสิทธิภาพ AI ระหว่าง M4 และ M3 Neural Engines ที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

Neural Engine ของชิป M4 แสดงการปรับปรุงที่โดดเด่นเหนือ M3 โดยหลักๆ แล้วอยู่ที่การวัดประสิทธิภาพและการปรับปรุงสถาปัตยกรรม นี่คือการเปรียบเทียบโดยละเอียดเกี่ยวกับความสามารถ AI ของพวกเขา

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

การดำเนินงานต่อวินาที
- Neural Engine ของ M4 สามารถทำงานได้ถึง 38 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TOPS) ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดที่สำคัญจาก 18 TOPS ของ M3 ซึ่งแสดงถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นกว่า 100% ทำให้ M4 เป็นหนึ่งใน Neural Engine ที่ทรงพลังที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน[1][2][5]

ความแม่นยำและการเปรียบเทียบ
- แม้ว่าประสิทธิภาพของ M4 ดูเหมือนจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าของ M3 แต่การพิจารณาบริบทของตัวเลขเหล่านี้ก็เป็นสิ่งสำคัญ คะแนนของ M3 ที่ 18 TOPS ทำได้ที่ ความแม่นยำ FP16 ในขณะที่คะแนนของ M4 ยึดตาม ความแม่นยำ INT8 เมื่อปรับเพื่อการเปรียบเทียบที่เท่ากันที่ INT8 ความแตกต่างของประสิทธิภาพจะลดลงเหลือเพียงประมาณ 5% แทนที่จะเป็น M4[1][2]

การปรับปรุงสถาปัตยกรรม

การกำหนดค่าหลัก
- ชิป M4 มี ซีพียู 10 คอร์ ซึ่งรวมถึงคอร์ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อเทียบกับ ซีพียู 8 คอร์ ของ M3 การกำหนดค่านี้ช่วยให้ทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ดีขึ้นและปรับปรุงการจัดการปริมาณงาน AI โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่ต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์[1] [3]

จำนวนทรานซิสเตอร์และแบนด์วิธหน่วยความจำ
- M4 มีทรานซิสเตอร์ 28 พันล้าน ซึ่งมากกว่า M3 เล็กน้อย 25 พันล้าน การเพิ่มขึ้นนี้มีส่วนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลในงานการประมวลผล นอกจากนี้ M4 ยังมีแบนด์วิธหน่วยความจำที่ 120 Gbps เมื่อเทียบกับ 100 Gbps ของ M3 ทำให้อัตราการถ่ายโอนข้อมูลที่เร็วขึ้นซึ่งจำเป็นสำหรับการทำงานของ AI[1] [3]

แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

ความก้าวหน้าใน Neural Engine แปลงไปสู่ประโยชน์ที่จับต้องได้สำหรับผู้ใช้ M4 รองรับฟีเจอร์ AI ที่ซับซ้อน เช่น:
- คำบรรยายสด สำหรับการถอดเสียงแบบเรียลไทม์
- Visual Look Up ซึ่งระบุวัตถุภายในรูปภาพและวิดีโอ

คุณสมบัติเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นของ M4 ช่วยให้ประสิทธิภาพในงาน AI ราบรื่นและรวดเร็วยิ่งขึ้น เมื่อเทียบกับสิ่งที่เป็นไปได้ใน M3

บทสรุป

โดยสรุป แม้ว่าชิปทั้งสองจะมีความสามารถ แต่ Neural Engine ของ M4 ก็มีการอัพเกรดที่เหนือกว่า M3 ในแง่ของพลังการประมวลผลและประสิทธิภาพดิบ การปรับปรุงสถาปัตยกรรมและการกำหนดค่าหลักทำให้สถานะผู้นำด้านการประมวลผล AI บนมือถือแข็งแกร่งยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้ใช้ทั่วไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ใช้ที่ไม่เกี่ยวข้องกับงาน AI ที่ต้องการความแตกต่างอาจไม่เห็นได้ชัดเจนในแอปพลิเคชันในชีวิตประจำวัน