كيف يمكن مقارنة أداء المحرك العصبي M4 بوحدات معالجة Tensor (TPUs) من Google؟

أداء المحرك العصبي M4

تتميز شريحة M4 بمحرك عصبي مكون من 16 نواة قادر على معالجة 38 تريليون عملية في الثانية (TOPS)، وهو تقدم كبير في مجموعة أجهزة Apple[3][6]. تم تصميم هذا المحرك بشكل أساسي من أجل مهام الاستدلال**، مما يتيح التنفيذ السريع لنماذج التعلم الآلي على أجهزة مثل iPad Pro. تؤكد شركة Apple على أن هذا المحرك العصبي أقوى من أي وحدة معالجة عصبية حالية في أجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي، مما يعرض قدرته على التعامل مع الحسابات المعقدة بكفاءة[3].

تشتمل بنية M4 على أربعة نوى للأداء وستة نوى للكفاءة، وجميعها مجهزة بمسرعات التعلم الآلي. يسمح هذا التكوين الهجين بتخصيص الموارد بشكل فعال بين المهام عالية الأداء والعمليات الموفرة للطاقة، مما يجعله مناسبًا لكل من التطبيقات كثيرة المتطلبات والاستخدام اليومي[3]. يؤدي تكامل المحرك العصبي مع وحدات المعالجة الأخرى (وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات) إلى تحسين الأداء العام، خاصة بالنسبة للمهام التي تتضمن التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية[5].

وحدات معالجة Google Tensor (TPUs)

في المقابل، تعد وحدات TPU من Google عبارة عن مسرعات أجهزة متخصصة مصممة خصيصًا لمهام التعلم الآلي، مع التركيز بشكل خاص على التدريب والاستدلال. تتفوق وحدات TPU في عمليات النشر واسعة النطاق، والتي تُستخدم غالبًا في مراكز البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. على سبيل المثال، تفيد التقارير أن شركة Apple استخدمت وحدات TPU من Google لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مما يشير إلى قوتها في التعامل مع الأحمال الحسابية واسعة النطاق[4].

تم تحسين بنية TPU من Google لإجراء حسابات أقل دقة، مما يسمح بسرعات معالجة أسرع مع الحفاظ على الدقة في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تم تصميم أحدث الإصدارات من وحدات TPU للعمل بكفاءة مع TensorFlow، إطار عمل التعلم الآلي من Google، مما يمكّن المطورين من الاستفادة من الإمكانات الكاملة للأجهزة لكل من مهام التدريب والاستدلال[1].

رؤى مقارنة

1. حالات الاستخدام:
- تم تصميم المحرك العصبي M4 خصيصًا للتطبيقات الموجودة على الجهاز، مما يوفر إمكانات الاستدلال في الوقت الفعلي التي تعزز تجارب المستخدم مباشرة على الأجهزة المحمولة.
- تعد وحدات TPU أكثر ملاءمة للتدريب والاستدلال المستند إلى السحابة على نطاق واسع، مما يجعلها مثالية للتطبيقات على مستوى المؤسسة حيث تتم معالجة كميات هائلة من البيانات.

2. مقاييس الأداء:
- تسلط 38 TOPS الخاصة بـ M4 الضوء على قوتها في تنفيذ نماذج التعلم الآلي بكفاءة ضمن سياق الهاتف المحمول.
- يمكن لوحدات TPU التعامل مع مجموعات بيانات أكبر ونماذج أكثر تعقيدًا نظرًا لبنيتها المصممة خصيصًا لمهام التعلم العميق.

3. تكامل النظام البيئي:
- يتكامل المحرك العصبي من Apple بسلاسة مع نظامه البيئي، مما يسمح للمطورين بتحسين التطبيقات باستخدام أدوات Core ML التي تستفيد من القوة المشتركة لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والمحرك العصبي.
- تتطلب وحدات TPU من Google تحسينات محددة داخل TensorFlow ولكنها توفر أداءً قويًا عند استخدامها بشكل صحيح في البيئات السحابية.

باختصار، في حين أن كلاً من المحرك العصبي M4 ووحدات TPU الخاصة بجوجل قوية في حد ذاتها، إلا أنها تلبي الاحتياجات المختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي. تم تحسين M4 للحوسبة المتنقلة وحوسبة الحافة، مع التركيز على الاستدلال الفعال، في حين تتفوق وحدات TPU في التدريب واسع النطاق ومهام الاستدلال داخل البنى التحتية السحابية.

الاستشهادات:
[1] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/16jjx4m/d_what_is_the_difference_between_the_tpu_found_in/
[2] https://www.cpu-monkey.com/en/compare_cpu-apple_m4-vs-google_tensor_g3
[3] https://www.theregister.com/2024/05/07/apple_m4_ipad/
[4] https://macdailynews.com/2024/07/30/apple-used-googles-tensor-chips-to-train-on-device-and-cloud-based-apple-intelligence/
[5] https://machinelearning.apple.com/research/neural-engine-transformers
[6] https://www.iasgyan.in/daily-current-affairs/neural-processing-unit
[7] https://www.cpu-monkey.com/en/compare_cpu-apple_m4-vs-google_tensor
[8] https://www.linkedin.com/posts/spurpura_using-your-m4-ipad-pro-as-an-external-gpu-activity-7194296444076326912-Xmsk

ما هي الاختلافات الرئيسية في بنية المحرك العصبي في M4 ووحدات TPU من Google

تكشف بنية المحرك العصبي M4 من Apple ووحدات معالجة Tensor (TPUs) من Google عن اختلافات كبيرة في التصميم والغرض والقدرات التشغيلية.

هندسة المحرك العصبي Apple M4

1. التصميم الأساسي: يتميز جهاز M4 بمحرك عصبي مكون من 16 نواة تم تحسينه من أجل مهام الاستدلال. وهو يعمل بأعلى أداء يصل إلى 38 تريليون عملية في الثانية (TOPS)، وذلك باستخدام دقة INT8 في المقام الأول. يركز هذا التصميم على تنفيذ نماذج التعلم الآلي بكفاءة على الأجهزة المحمولة مثل iPad Pro، مما يعزز التطبيقات في الوقت الفعلي مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغات الطبيعية[1] [6].

2. التكامل مع النوى الأخرى: تشتمل بنية M4 على أربعة نوى للأداء وستة نوى للكفاءة، وجميعها مجهزة بمسرعات التعلم الآلي. يسمح هذا التصميم الهجين للمحرك العصبي بالعمل جنبًا إلى جنب مع وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، مما يؤدي إلى تحسين تخصيص الموارد لمختلف المهام مع الحفاظ على كفاءة الطاقة[6].

3. تحسين الاستدلال: تم تصميم المحرك العصبي خصيصًا للاستدلال بدلاً من التدريب، مما يجعله أقل ملاءمة لمهام تدريب النماذج المعقدة. تم تصميم بنيتها للتعامل مع مجموعة واسعة من نماذج الشبكات العصبية ولكنها ليست مرنة مثل وحدات TPU من حيث قابلية البرمجة[1].

بنية وحدة معالجة Google Tensor

1. تصميم مخصص لهذا الغرض: وحدات TPU هي دوائر متكاملة خاصة بالتطبيقات (ASICs) مصممة بشكل صريح لمهام التعلم الآلي، مع التركيز بشكل خاص على كل من التدريب والاستدلال. وهي تستخدم بنية المصفوفة الانقباضية، والتي تسمح بمضاعفات المصفوفة عالية الكفاءة - وهي عملية أساسية في الشبكات العصبية[2] [4] [5].

2. إنتاجية عالية ومرونة: تتمتع وحدات TPU بالقدرة على إجراء حسابات أقل دقة بإنتاجية عالية، مما يجعلها مناسبة لعمليات النشر واسعة النطاق في مراكز البيانات. وهي تدعم مختلف بنيات الشبكات العصبية من خلال مجموعة تعليمات قابلة للبرمجة، مما يسمح لها بتنفيذ أنواع مختلفة من النماذج بكفاءة[2] [4].

3. الذاكرة وعرض النطاق الترددي: تتمتع وحدات TPU عادةً بنطاق ترددي ترددي أعلى للذاكرة مقارنة بالمحرك العصبي M4، مما يمكنها من التعامل مع عمليات الموتر الأكبر بشكل أكثر فعالية. ومع ذلك، قد يكون إجمالي الذاكرة المتاحة لديهم أقل من البنى الأخرى مثل وحدات معالجة الرسومات، مما قد يحد من تطبيقها في بعض السيناريوهات[2] [5].

الاختلافات الرئيسية

- التركيز على الاستدلال مقابل التدريب: تم تحسين المحرك العصبي M4 بشكل أساسي للاستدلال على الأجهزة المحمولة، بينما تم تصميم وحدات TPU لكل من التدريب والاستدلال على نطاق واسع.
- نوع البنية: يستخدم M4 بنية أكثر عمومية مدمجة مع وحدات المعالجة الأخرى، في حين تستخدم وحدات TPU بنية صفيف انقباضية متخصصة تتفوق في عمليات الموتر.
- مقاييس الأداء: بينما يحقق M4 أداءً رائعًا لتطبيقات الهاتف المحمول، تم تصميم وحدات TPU لتوفير أداء أعلى بكثير لكل واط وإنتاجية لمهام التعلم الآلي الشاملة عبر الخدمات السحابية من Google.

باختصار، تم تصميم المحرك العصبي M4 للاستدلال الفعال على الجهاز ضمن النظام البيئي لشركة Apple، في حين تم تصميم وحدات TPU من Google لمهام التعلم الآلي عالية الأداء في البيئات السحابية، وإظهار نقاط قوتها في سياقات حسابية مختلفة.

الاستشهادات:
[1] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/16jjx4m/d_what_is_the_difference_between_the_tpu_found_in/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehensive-comparison-neural-network-workloads-joel
[3] https://www.nextplatform.com/2017/04/12/googles-tpu-investment-make-sense-going-forward/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in- Deep-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.nextplatform.com/2017/04/05/first-deep-look-googles-tpu-architecture/
[6] https://www.theregister.com/2024/05/07/apple_m4_ipad/
[7] https://www.cpu-monkey.com/en/compare_cpu-apple_m4-vs-google_tensor_g3
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai

هل يستطيع المحرك العصبي الموجود في M4 التعامل مع مهام التعلم الآلي المعقدة بنفس فعالية وحدات TPU من Google

تم تصميم المحرك العصبي الموجود في شريحة M4 من Apple ووحدات معالجة Tensor (TPUs) من Google لتطبيقات مختلفة ويتمتع بقدرات متميزة عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع مهام التعلم الآلي المعقدة.

الأداء والقدرات

1. المحرك العصبي M4: يتميز M4 بمحرك عصبي مكون من 16 نواة قادر على تحقيق 38 تريليون عملية في الثانية (TOPS)، وهو محسّن بشكل أساسي لمهام الاستدلال. وهذا يجعلها فعالة للغاية بالنسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي على الأجهزة المحمولة، مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، فإن بنيتها أقل ملاءمة لتدريب النماذج المعقدة مقارنة بوحدات TPU، حيث إنها مصممة لتنفيذ النماذج المدربة مسبقًا بكفاءة بدلاً من التعامل مع الحسابات المكثفة المطلوبة للتدريب.

2. وحدات TPU من Google: على النقيض من ذلك، تعد وحدات TPU من Google عبارة عن مسرعات أجهزة متخصصة مصممة خصيصًا لكل من التدريب والاستدلال للشبكات العصبية. يمكنهم تقديم ما يصل إلى 92 TOPS أثناء مهام الاستدلال، مما يتفوق بشكل كبير على M4 من حيث القوة الحسابية الخام. تستفيد وحدات TPU من بنية الصفيف الانقباضي، والتي تتيح لها إجراء عمليات حسابية متوازية ضخمة بكفاءة، مما يجعلها مثالية لتطبيقات التعلم الآلي واسعة النطاق عبر الخدمات السحابية من Google.

الاختلافات المعمارية

- التركيز على التصميم: تم تصميم المحرك العصبي M4 خصيصًا لتطبيقات الهاتف المحمول، مع التركيز على كفاءة الطاقة والأداء في الوقت الفعلي. في المقابل، تم تصميم وحدات TPU كدوائر متكاملة خاصة بالتطبيقات (ASICs) تركز على زيادة الإنتاجية لمهام التعلم الآلي، مما يسمح لها بالتعامل مع حسابات أكثر تعقيدًا عبر مجموعات بيانات أكبر.

- المرونة: توفر وحدات TPU مرونة أكبر من حيث قابلية البرمجة ويمكن استخدامها لكل من التدريب والاستدلال، في حين تم تحسين المحرك العصبي M4 بشكل أساسي للاستدلال على النماذج المدربة مسبقًا.

خاتمة

على الرغم من أن المحرك العصبي M4 يتفوق في أداء مهام الاستدلال بكفاءة على الأجهزة المحمولة، إلا أنه لا يتطابق مع قدرات وحدات TPU من Google عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع مهام التعلم الآلي المعقدة التي تتطلب تدريبًا مكثفًا أو معالجة بيانات واسعة النطاق. تسلط الاختلافات المعمارية الضوء على أن كل منها تم تحسينه ليناسب حالة الاستخدام المقصودة: M4 للتطبيقات الموجودة على الجهاز ووحدات TPU لحلول التعلم الآلي المستندة إلى السحابة عالية الأداء.