Hvordan er M4's Neural Engine-ydelse sammenlignet med Googles Tensor Processing Units (TPU'er)

M4 neural motorydelse

M4-chippen har en 16-kernet neural motor, der er i stand til at behandle 38 billioner operationer pr. sekund (TOPS), hvilket er et betydeligt fremskridt i Apples hardwareudvalg[3][6]. Denne motor er primært designet til slutningsopgaver, hvilket muliggør hurtig udførelse af maskinlæringsmodeller på enheder som iPad Pro. Apple understreger, at denne neurale motor er mere kraftfuld end nogen nuværende neurale behandlingsenhed i AI-pc'er, hvilket viser dens evne til at håndtere komplekse beregninger effektivt[3].

M4's arkitektur inkluderer fire ydeevnekerner og seks effektivitetskerner, alle udstyret med maskinlæringsacceleratorer. Denne hybride konfiguration muliggør effektiv ressourceallokering mellem højtydende opgaver og energieffektiv drift, hvilket gør den velegnet til både krævende applikationer og daglig brug[3]. Integrationen af ​​Neural Engine med andre behandlingsenheder (CPU og GPU) forbedrer den samlede ydeevne, især til opgaver, der involverer billedgenkendelse og naturlig sprogbehandling[5].

Google Tensor Processing Units (TPU'er)

I modsætning hertil er Googles TPU'er specialiserede hardwareacceleratorer designet specifikt til maskinlæringsopgaver, især med fokus på både træning og slutning. TPU'erne udmærker sig i storskala implementeringer, ofte brugt i datacentre til træning af komplekse AI-modeller. For eksempel har Apple angiveligt brugt Googles TPU'er til at træne sine AI-modeller, hvilket indikerer deres robusthed til at håndtere omfattende beregningsbelastninger[4].

Googles TPU-arkitektur er optimeret til beregninger med lavere præcision, hvilket giver mulighed for hurtigere behandlingshastigheder, samtidig med at nøjagtigheden bevares i mange AI-applikationer. De seneste iterationer af TPU'er er designet til at arbejde effektivt med TensorFlow, Googles maskinlæringsramme, der gør det muligt for udviklere at udnytte hardwarens fulde potentiale til både trænings- og inferensopgaver[1].

Sammenlignende indsigt

1. Use Cases:
- M4 Neural Engine er skræddersyet til applikationer på enheden og giver mulighed for real-time inferens, der forbedrer brugeroplevelsen direkte på mobile enheder.
- TPU'er er mere velegnede til cloud-baseret træning og konklusioner i stor skala, hvilket gør dem ideelle til applikationer på virksomhedsniveau, hvor store mængder data behandles.

2. Ydeevnemålinger:
- M4's 38 TOPS fremhæver dens styrke i at udføre maskinlæringsmodeller effektivt i en mobil sammenhæng.
- TPU'er kan håndtere større datasæt og mere komplekse modeller på grund af deres arkitektur designet specifikt til deep learning-opgaver.

3. Økosystemintegration:
- Apples Neural Engine integreres problemfrit med sit økosystem, hvilket giver udviklere mulighed for at optimere applikationer ved hjælp af Core ML-værktøjer, der udnytter den kombinerede kraft fra CPU, GPU og Neural Engine.
- Googles TPU'er kræver specifikke optimeringer inden for TensorFlow, men giver robust ydeevne, når de bruges korrekt i skymiljøer.

Sammenfattende, mens både M4's Neural Engine og Googles TPU'er er kraftfulde i deres egen ret, imødekommer de forskellige behov inden for AI-landskabet. M4 er optimeret til mobil og edge computing, med fokus på effektiv inferens, hvorimod TPU'er udmærker sig ved storskala trænings- og inferensopgaver inden for cloud-infrastrukturer.

Citater:
[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/da/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/da/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

Hvad er de vigtigste forskelle i arkitekturen af ​​Neural Engine i M4 og Googles TPU'er

Arkitekturen af ​​Apples M4 Neural Engine og Googles Tensor Processing Units (TPU'er) afslører betydelige forskelle i design, formål og operationelle muligheder.

Apple M4 Neural Engine Architecture

1. Kernedesign: M4 har en 16-kernet neural motor, der er optimeret til slutningsopgaver. Den fungerer med en topydelse på 38 billioner operationer pr. sekund (TOPS), primært ved hjælp af INT8-præcision. Dette design fokuserer på at udføre maskinlæringsmodeller effektivt på mobile enheder som iPad Pro, hvilket forbedrer realtidsapplikationer såsom billedgenkendelse og naturlig sprogbehandling[1][6].

2. Integration med andre kerner: M4's arkitektur omfatter fire ydeevnekerner og seks effektivitetskerner, alle udstyret med maskinlæringsacceleratorer. Dette hybride design gør det muligt for Neural Engine at arbejde sammen med CPU'en og GPU'en, og optimere ressourceallokeringen til forskellige opgaver og samtidig bevare energieffektiviteten[6].

3. Inferensoptimering: Den neurale motor er specifikt skræddersyet til inferens frem for træning, hvilket gør den mindre egnet til komplekse modeltræningsopgaver. Dens arkitektur er designet til at håndtere en bred vifte af neurale netværksmodeller, men er ikke så fleksibel som TPU'er med hensyn til programmerbarhed[1].

Google Tensor Processing Unit Architecture

1. Purpose-Built Design: TPU'er er Application Specific Integrated Circuits (ASIC'er) designet eksplicit til maskinlæringsopgaver, især med fokus på både træning og inferens. De anvender en systolisk array-arkitektur, som muliggør højeffektiv matrixmultiplikation - en kerneoperation i neurale netværk[2][4][5].

2. Høj gennemløb og fleksibilitet: TPU'er er i stand til at udføre lavere præcisionsberegninger med høj gennemløb, hvilket gør dem velegnede til storskala implementeringer i datacentre. De understøtter forskellige neurale netværksarkitekturer gennem et programmerbart instruktionssæt, som giver dem mulighed for at udføre forskellige typer modeller effektivt[2][4].

3. Hukommelse og båndbredde: TPU'er har typisk højere hukommelsesbåndbredde sammenlignet med M4's Neural Engine, hvilket gør dem i stand til at håndtere større tensoroperationer mere effektivt. De kan dog have lavere samlet hukommelse tilgængelig end andre arkitekturer som GPU'er, hvilket kan begrænse deres anvendelse i nogle scenarier[2][5].

Nøgleforskelle

- Fokus på inferens vs. træning: M4 Neural Engine er primært optimeret til inferens på mobile enheder, mens TPU'er er designet til både træning og inferens i skala.
- Arkitekturtype: M4 bruger en mere generel arkitektur integreret med andre behandlingsenheder, hvorimod TPU'er anvender en specialiseret systolisk array-arkitektur, der udmærker sig ved tensoroperationer.
- Ydeevnemålinger: Mens M4 opnår imponerende ydeevne til mobile applikationer, er TPU'er bygget til at levere markant højere ydeevne pr. watt og gennemløb til omfattende maskinlæringsopgaver på tværs af Googles cloud-tjenester.

Sammenfattende er M4 Neural Engine skræddersyet til effektiv inferens på enheden inden for Apples økosystem, mens Googles TPU'er er udviklet til højtydende maskinlæringsopgaver i skymiljøer, der viser deres respektive styrker i forskellige beregningsmæssige sammenhænge.

Citater:
[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/da/compare_cpu-apple_m4-vs-google_tensor_g3
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai

Kan Neural Engine i M4 håndtere komplekse maskinlæringsopgaver lige så effektivt som Googles TPU'er

Neural Engine i Apples M4-chip og Googles Tensor Processing Units (TPU'er) er designet til forskellige applikationer og udviser forskellige egenskaber, når det kommer til at håndtere komplekse maskinlæringsopgaver.

Ydeevne og egenskaber

1. M4 Neural Engine: M4 har en 16-core neural Engine, der er i stand til at opnå 38 billioner operationer per sekund (TOPS), primært optimeret til slutningsopgaver. Dette gør det yderst effektivt til realtidsapplikationer på mobile enheder, såsom billedgenkendelse og naturlig sprogbehandling. Dens arkitektur er dog mindre egnet til træning af komplekse modeller sammenlignet med TPU'er, da den er designet til at udføre fortrænede modeller effektivt i stedet for at håndtere de omfattende beregninger, der kræves til træning.

2. Google TPU'er: I modsætning hertil er Googles TPU'er specialiserede hardwareacceleratorer designet eksplicit til både træning og inferens af neurale netværk. De kan levere op til 92 TOPS under inferensopgaver, hvilket overgår M4 markant med hensyn til rå beregningskraft. TPU'er udnytter en systolisk array-arkitektur, som giver dem mulighed for at udføre massive parallelle beregninger effektivt, hvilket gør dem ideelle til store maskinlæringsapplikationer på tværs af Googles cloud-tjenester.

Arkitektoniske forskelle

- Designfokus: M4's neurale motor er skræddersyet til mobile applikationer, der lægger vægt på energieffektivitet og ydeevne i realtid. I modsætning hertil er TPU'er bygget som Application Specific Integrated Circuits (ASIC'er), der fokuserer på at maksimere gennemløbet til maskinlæringsopgaver, hvilket giver dem mulighed for at håndtere mere komplekse beregninger over større datasæt.

- Fleksibilitet: TPU'er tilbyder større fleksibilitet med hensyn til programmerbarhed og kan bruges til både træning og inferens, mens M4's Neural Engine primært er optimeret til inferens på præ-trænede modeller.

Konklusion

Mens M4 Neural Engine udmærker sig ved at udføre inferensopgaver effektivt på mobile enheder, matcher den ikke evnerne i Googles TPU'er, når det kommer til at håndtere komplekse maskinlæringsopgaver, der kræver omfattende træning eller storskala databehandling. De arkitektoniske forskelle fremhæver, at hver enkelt er optimeret til dens tilsigtede brugssituation: M4 til on-device-applikationer og TPU'er til højtydende cloud-baserede maskinlæringsløsninger.