Jaký je výkon neurálního enginu M4 v porovnání s Tensor Processing Units (TPU) společnosti Google

Výkon neurálního motoru M4

Čip M4 obsahuje 16jádrový Neural Engine schopný zpracovat 38 bilionů operací za sekundu (TOPS), což je významný pokrok v hardwarové řadě Apple[3][6]. Tento engine je primárně navržen pro odvozovací úlohy a umožňuje rychlé provádění modelů strojového učení na zařízeních, jako je iPad Pro. Apple zdůrazňuje, že tento Neural Engine je výkonnější než jakákoli současná jednotka neuronového zpracování v počítačích s umělou inteligencí, čímž předvádí svou schopnost efektivně zvládat složité výpočty[3].

Architektura M4 zahrnuje čtyři výkonná jádra a šest efektivních jader, všechna vybavená akcelerátory strojového učení. Tato hybridní konfigurace umožňuje efektivní alokaci zdrojů mezi vysoce výkonné úkoly a energeticky úsporné operace, takže je vhodná jak pro náročné aplikace, tak pro každodenní použití[3]. Integrace neurálního enginu s dalšími procesorovými jednotkami (CPU a GPU) zvyšuje celkový výkon, zejména pro úlohy zahrnující rozpoznávání obrazu a zpracování přirozeného jazyka[5].

Google Tensor Processing Units (TPU)

Naproti tomu TPU společnosti Google jsou specializované hardwarové akcelerátory navržené speciálně pro úlohy strojového učení, zejména se zaměřením na trénink a vyvozování. Jednotky TPU vynikají v rozsáhlých nasazeních, často využívaných v datových centrech pro trénování komplexních modelů umělé inteligence. Například Apple údajně použil TPU společnosti Google k trénování svých modelů AI, což naznačuje jejich robustnost při zvládání rozsáhlých výpočetních zátěží[4].

Architektura TPU společnosti Google je optimalizována pro výpočty s nižší přesností, což umožňuje rychlejší zpracování při zachování přesnosti v mnoha aplikacích AI. Nejnovější iterace TPU jsou navrženy tak, aby efektivně spolupracovaly s TensorFlow, rámcem strojového učení Google, který vývojářům umožňuje využít plný potenciál hardwaru pro tréninkové i inferenční úlohy[1].

Srovnávací statistiky

1. Případy použití:
- Neural Engine M4 je přizpůsoben pro aplikace na zařízení a poskytuje funkce inference v reálném čase, které zlepšují uživatelské zkušenosti přímo na mobilních zařízeních.
- Jednotky TPU jsou vhodnější pro cloudová školení a vyvozování ve velkém měřítku, takže jsou ideální pro aplikace na podnikové úrovni, kde se zpracovává obrovské množství dat.

2. Metriky výkonu:
- 38 TOPS M4 zdůrazňuje jeho sílu při efektivním provádění modelů strojového učení v mobilním kontextu.
- TPU zvládnou větší datové sady a složitější modely díky své architektuře navržené speciálně pro úkoly hlubokého učení.

3. Ekosystémová integrace:
- Neural Engine společnosti Apple se hladce integruje s jejím ekosystémem a umožňuje vývojářům optimalizovat aplikace pomocí nástrojů Core ML, které využívají kombinovaný výkon CPU, GPU a Neural Engine.
– TPU společnosti Google vyžadují specifické optimalizace v rámci TensorFlow, ale poskytují robustní výkon, pokud jsou správně využívány v cloudových prostředích.

Stručně řečeno, zatímco neural Engine M4 a TPU společnosti Google jsou výkonné samy o sobě, uspokojují různé potřeby v prostředí umělé inteligence. M4 je optimalizován pro mobilní a okrajové výpočty se zaměřením na efektivní odvození, zatímco TPU vynikají při rozsáhlých školeních a úlohách odvození v rámci cloudových infrastruktur.

Citace:
[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/cs/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/cs/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

Jaké jsou hlavní rozdíly v architektuře Neural Engine v M4 a TPU od Google

Architektura Apple M4 Neural Engine a Google Tensor Processing Units (TPU) odhalují významné rozdíly v designu, účelu a provozních schopnostech.

Architektura neurálního enginu Apple M4

1. Design jádra: M4 obsahuje 16jádrový Neural Engine, který je optimalizován pro úlohy odvození. Pracuje při špičkovém výkonu 38 bilionů operací za sekundu (TOPS), primárně s přesností INT8. Tento návrh se zaměřuje na efektivní provádění modelů strojového učení na mobilních zařízeních, jako je iPad Pro, a vylepšuje aplikace v reálném čase, jako je rozpoznávání obrazu a zpracování přirozeného jazyka[1][6].

2. Integrace s ostatními jádry: Architektura M4 zahrnuje čtyři výkonná jádra a šest efektivních jader, všechna jsou vybavena akcelerátory strojového učení. Tento hybridní design umožňuje Neural Engine pracovat v tandemu s CPU a GPU, optimalizovat alokaci zdrojů pro různé úkoly při zachování energetické účinnosti[6].

3. Optimalizace inference: Neural Engine je speciálně přizpůsoben pro inferenci spíše než pro trénink, takže je méně vhodný pro komplexní modelové tréninkové úlohy. Jeho architektura je navržena tak, aby zvládla širokou škálu modelů neuronových sítí, ale není tak flexibilní jako TPU z hlediska programovatelnosti[1].

Architektura Tensor Processing Unit Architecture

1. Purpose-Built Design: TPU jsou Application Specific Integrated Circuits (ASIC) navrženy výslovně pro úlohy strojového učení, zejména se zaměřením na trénink a vyvozování. Využívají architekturu systolického pole, která umožňuje vysoce efektivní násobení matic – základní operace v neuronových sítích[2][4][5].

2. Vysoká propustnost a flexibilita: Jednotky TPU jsou schopny provádět výpočty s nižší přesností a vysokou propustností, díky čemuž jsou vhodné pro rozsáhlá nasazení v datových centrech. Podporují různé architektury neuronových sítí prostřednictvím programovatelné instrukční sady, což jim umožňuje efektivně provádět různé typy modelů[2][4].

3. Paměť a šířka pásma: Jednotky TPU mají obvykle vyšší šířku pásma paměti ve srovnání s Neural Engine M4, což jim umožňuje efektivněji zvládat operace větších tenzorů. Mohou však mít nižší celkovou dostupnou paměť než jiné architektury, jako jsou GPU, což může v některých scénářích omezit jejich použití[2][5].

Klíčové rozdíly

- Focus on Inference vs. Training: Neural Engine M4 je primárně optimalizován pro inferenci na mobilních zařízeních, zatímco TPU jsou navrženy pro trénink i inferenci ve velkém měřítku.
- Typ architektury: M4 používá obecnější architekturu integrovanou s jinými procesorovými jednotkami, zatímco TPU využívají specializovanou architekturu systolického pole, která vyniká v operacích tenzoru.
- Metriky výkonu: Zatímco M4 dosahuje působivého výkonu pro mobilní aplikace, TPU jsou navrženy tak, aby poskytovaly výrazně vyšší výkon na watt a propustnost pro rozsáhlé úlohy strojového učení napříč cloudovými službami Google.

Stručně řečeno, M4 Neural Engine je přizpůsoben pro efektivní odvození na zařízení v rámci ekosystému společnosti Apple, zatímco TPU společnosti Google jsou navrženy pro vysoce výkonné úlohy strojového učení v cloudových prostředích a předvádějí své příslušné silné stránky v různých výpočetních kontextech.

Citace:
[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-depth-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.nextplatform.com/2017/04/05/first-depth-look-googles-tpu-architecture/
[6] https://www.theregister.com/2024/05/07/apple_m4_ipad/
[7] https://www.cpu-monkey.com/cs/compare_cpu-apple_m4-vs-google_tensor_g3
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai

Dokáže Neural Engine v M4 zvládnout složité úlohy strojového učení stejně efektivně jako TPU od Googlu

Neural Engine v čipu Apple M4 a TPU (Tensor Processing Unit) společnosti Google jsou navrženy pro různé aplikace a vykazují odlišné schopnosti, pokud jde o zpracování složitých úloh strojového učení.

Výkon a schopnosti

1. M4 Neural Engine: M4 obsahuje 16jádrový Neural Engine schopný dosáhnout 38 bilionů operací za sekundu (TOPS), primárně optimalizovaný pro úlohy odvození. Díky tomu je vysoce efektivní pro aplikace v reálném čase na mobilních zařízeních, jako je rozpoznávání obrazu a zpracování přirozeného jazyka. Jeho architektura je však méně vhodná pro trénování komplexních modelů ve srovnání s TPU, protože je navržena tak, aby efektivně spouštěla ​​předem trénované modely, než aby zvládala rozsáhlé výpočty potřebné pro trénování.

2. Google TPU: Naproti tomu TPU od Google jsou specializované hardwarové akcelerátory navržené výslovně pro trénování a vyvozování neuronových sítí. Mohou poskytnout až 92 TOPS během úloh odvození, čímž výrazně převyšují M4 z hlediska hrubého výpočetního výkonu. TPU využívají architekturu systolického pole, která jim umožňuje efektivně provádět masivní paralelní výpočty, díky čemuž jsou ideální pro rozsáhlé aplikace strojového učení napříč cloudovými službami Google.

Architektonické rozdíly

- Design Focus: Neural Engine M4 je přizpůsoben pro mobilní aplikace a klade důraz na energetickou účinnost a výkon v reálném čase. Naproti tomu TPU jsou postaveny jako Application Specific Integrated Circuits (ASIC), které se zaměřují na maximalizaci propustnosti pro úlohy strojového učení, což jim umožňuje zvládat složitější výpočty s většími datovými sadami.

- Flexibilita: Jednotky TPU nabízejí větší flexibilitu, pokud jde o programovatelnost a lze je použít jak pro trénink, tak pro odvození, zatímco Neural Engine M4 je primárně optimalizován pro odvození na předem trénovaných modelech.

Závěr

I když M4 Neural Engine vyniká v efektivním provádění úloh odvození na mobilních zařízeních, neodpovídá možnostem TPU společnosti Google, pokud jde o zpracování složitých úloh strojového učení, které vyžadují rozsáhlé školení nebo rozsáhlé zpracování dat. Rozdíly v architektuře zdůrazňují, že každý je optimalizován pro zamýšlený případ použití: M4 pro aplikace na zařízení a TPU pro vysoce výkonná cloudová řešení strojového učení.