Hoe verhouden de prestaties van de Neural Engine van de M4 zich tot de Tensor Processing Units (TPU's) van Google

M4 neurale motorprestaties

De M4-chip is voorzien van een 16-core Neural Engine die in staat is om 38 biljoen bewerkingen per seconde (TOPS) te verwerken, wat een aanzienlijke vooruitgang is in het hardwareaanbod van Apple[3][6]. Deze engine is voornamelijk ontworpen voor inferentietaken, waardoor een snelle uitvoering van machine learning-modellen op apparaten zoals de iPad Pro mogelijk wordt gemaakt. Apple benadrukt dat deze Neural Engine krachtiger is dan welke huidige neurale verwerkingseenheid dan ook in AI-pc's, wat aantoont dat hij in staat is complexe berekeningen efficiënt uit te voeren[3].

De architectuur van de M4 omvat vier prestatiekernen en zes efficiëntiekernen, allemaal uitgerust met machine learning-versnellers. Deze hybride configuratie maakt een effectieve toewijzing van middelen mogelijk tussen taken met hoge prestaties en energiezuinige activiteiten, waardoor deze geschikt is voor zowel veeleisende toepassingen als dagelijks gebruik[3]. De integratie van de Neural Engine met andere verwerkingseenheden (CPU en GPU) verbetert de algehele prestaties, vooral voor taken waarbij beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking betrokken zijn[5].

Google Tensor Processing Units (TPU's)

De TPU's van Google zijn daarentegen gespecialiseerde hardwareversnellers die specifiek zijn ontworpen voor machine learning-taken, waarbij de nadruk vooral ligt op zowel training als gevolgtrekking. De TPU’s blinken uit in grootschalige implementaties, vaak gebruikt in datacenters voor het trainen van complexe AI-modellen. Apple heeft bijvoorbeeld naar verluidt de TPU's van Google gebruikt om zijn AI-modellen te trainen, wat aangeeft hoe robuust ze zijn bij het verwerken van uitgebreide rekenbelastingen[4].

De TPU-architectuur van Google is geoptimaliseerd voor berekeningen met lagere nauwkeurigheid, waardoor hogere verwerkingssnelheden mogelijk zijn en de nauwkeurigheid in veel AI-toepassingen behouden blijft. De nieuwste versies van TPU's zijn ontworpen om efficiënt samen te werken met TensorFlow, het machine learning-framework van Google, waardoor ontwikkelaars het volledige potentieel van de hardware kunnen benutten voor zowel trainings- als gevolgtrekkingstaken[1].

Vergelijkende inzichten

1. Gebruiksscenario's:
- De M4 Neural Engine is op maat gemaakt voor toepassingen op het apparaat en biedt real-time inferentiemogelijkheden die de gebruikerservaring rechtstreeks op mobiele apparaten verbeteren.
- TPU's zijn meer geschikt voor cloudgebaseerde training en gevolgtrekking op schaal, waardoor ze ideaal zijn voor toepassingen op bedrijfsniveau waarbij grote hoeveelheden gegevens worden verwerkt.

2. Prestatiestatistieken:
- De 38 TOPS van de M4 benadrukken zijn kracht in het efficiënt uitvoeren van machine learning-modellen binnen een mobiele context.
- TPU's kunnen grotere datasets en complexere modellen verwerken dankzij hun architectuur die speciaal is ontworpen voor deep learning-taken.

3. Ecosysteemintegratie:
- Apple's Neural Engine integreert naadloos met zijn ecosysteem, waardoor ontwikkelaars applicaties kunnen optimaliseren met behulp van Core ML-tools die de gecombineerde kracht van CPU, GPU en Neural Engine benutten.
- De TPU's van Google vereisen specifieke optimalisaties binnen TensorFlow, maar bieden robuuste prestaties als ze op de juiste manier worden gebruikt in cloudomgevingen.

Samenvattend: hoewel zowel de Neural Engine van de M4 als de TPU’s van Google op zichzelf krachtig zijn, komen ze tegemoet aan verschillende behoeften binnen het AI-landschap. De M4 is geoptimaliseerd voor mobiel en edge computing, waarbij de nadruk ligt op efficiënte inferentie, terwijl TPU's uitblinken in grootschalige trainings- en inferentietaken binnen cloudinfrastructuren.

Citaties:
[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

Wat zijn de belangrijkste verschillen in de architectuur van de Neural Engine in de M4 en de TPU's van Google

De architectuur van Apple's M4 Neural Engine en Google's Tensor Processing Units (TPU's) onthult aanzienlijke verschillen in ontwerp, doel en operationele mogelijkheden.

Apple M4 neurale motorarchitectuur

1. Kernontwerp: de M4 beschikt over een 16-core Neural Engine die is geoptimaliseerd voor inferentietaken. Het werkt met topprestaties van 38 biljoen bewerkingen per seconde (TOPS), waarbij voornamelijk gebruik wordt gemaakt van INT8-precisie. Dit ontwerp richt zich op het efficiënt uitvoeren van machine learning-modellen op mobiele apparaten zoals de iPad Pro, waardoor real-time toepassingen zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking worden verbeterd[1][6].

2. Integratie met andere cores: de architectuur van de M4 omvat vier prestatie-cores en zes efficiëntie-cores, allemaal uitgerust met machine learning-versnellers. Dankzij dit hybride ontwerp kan de Neural Engine samenwerken met de CPU en GPU, waardoor de toewijzing van middelen voor verschillende taken wordt geoptimaliseerd en de energie-efficiëntie behouden blijft[6].

3. Inferentieoptimalisatie: De Neural Engine is specifiek afgestemd op inferentie in plaats van training, waardoor deze minder geschikt is voor complexe modeltrainingstaken. De architectuur is ontworpen om een ​​breed scala aan neurale netwerkmodellen te kunnen verwerken, maar is qua programmeerbaarheid niet zo flexibel als TPU's[1].

Architectuur van Google Tensor-verwerkingseenheden

1. Purpose-Built Design: TPU's zijn Application Specific Integrated Circuits (ASIC's) die expliciet zijn ontworpen voor machine learning-taken, waarbij de nadruk vooral ligt op zowel training als gevolgtrekking. Ze maken gebruik van een systolische array-architectuur, die uiterst efficiënte matrixvermenigvuldigingen mogelijk maakt – een kernactiviteit in neurale netwerken[2][4][5].

2. Hoge doorvoer en flexibiliteit: TPU's kunnen berekeningen met een lagere precisie uitvoeren met een hoge doorvoer, waardoor ze geschikt zijn voor grootschalige implementaties in datacenters. Ze ondersteunen verschillende neurale netwerkarchitecturen via een programmeerbare instructieset, waardoor ze verschillende soorten modellen efficiënt kunnen uitvoeren[2][4].

3. Geheugen en bandbreedte: TPU's hebben doorgaans een hogere geheugenbandbreedte vergeleken met de Neural Engine van de M4, waardoor ze grotere tensoroperaties effectiever kunnen verwerken. Ze hebben echter mogelijk een lager totaalgeheugen beschikbaar dan andere architecturen zoals GPU's, wat hun toepassing in sommige scenario's kan beperken[2][5].

Belangrijkste verschillen

- Focus op inferentie versus training: de M4 Neural Engine is voornamelijk geoptimaliseerd voor inferentie op mobiele apparaten, terwijl TPU's zijn ontworpen voor zowel training als inferentie op schaal.
- Architectuurtype: de M4 maakt gebruik van een meer algemene architectuur die is geïntegreerd met andere verwerkingseenheden, terwijl TPU's een gespecialiseerde systolische array-architectuur gebruiken die uitblinkt in tensorbewerkingen.
- Prestatiestatistieken: hoewel de M4 indrukwekkende prestaties levert voor mobiele applicaties, zijn TPU's gebouwd om aanzienlijk hogere prestaties per watt en doorvoer te leveren voor uitgebreide machine learning-taken in de cloudservices van Google.

Samenvattend kan worden gezegd dat de M4 Neural Engine op maat is gemaakt voor efficiënte inferentie op het apparaat binnen het ecosysteem van Apple, terwijl de TPU's van Google zijn ontworpen voor hoogwaardige machine learning-taken in cloudomgevingen, waarbij ze hun respectievelijke sterke punten in verschillende computercontexten laten zien.

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

Kan de Neural Engine in de M4 complexe machine learning-taken net zo effectief verwerken als de TPU's van Google

De Neural Engine in de M4-chip van Apple en de Tensor Processing Units (TPU's) van Google zijn ontworpen voor verschillende toepassingen en vertonen verschillende mogelijkheden als het gaat om het uitvoeren van complexe machine learning-taken.

Prestaties en mogelijkheden

1. M4 Neural Engine: De M4 beschikt over een 16-core Neural Engine die in staat is 38 biljoen bewerkingen per seconde (TOPS) te realiseren, voornamelijk geoptimaliseerd voor inferentietaken. Dit maakt het zeer effectief voor realtime toepassingen op mobiele apparaten, zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking. De architectuur is echter minder geschikt voor het trainen van complexe modellen in vergelijking met TPU's, omdat het is ontworpen om vooraf getrainde modellen efficiënt uit te voeren in plaats van de uitgebreide berekeningen uit te voeren die nodig zijn voor training.

2. Google TPU's: De TPU's van Google zijn daarentegen gespecialiseerde hardwareversnellers die expliciet zijn ontworpen voor zowel training als gevolgtrekking van neurale netwerken. Ze kunnen tot 92 TOPS leveren tijdens inferentietaken, wat aanzienlijk beter presteert dan de M4 in termen van brute rekenkracht. TPU's maken gebruik van een systolische array-architectuur, waardoor ze enorme parallelle berekeningen efficiënt kunnen uitvoeren, waardoor ze ideaal zijn voor grootschalige machine learning-toepassingen in de cloudservices van Google.

Architectonische verschillen

- Ontwerpfocus: de Neural Engine van de M4 is op maat gemaakt voor mobiele toepassingen, waarbij de nadruk ligt op energie-efficiëntie en realtime prestaties. TPU’s zijn daarentegen gebouwd als Application Specific Integrated Circuits (ASIC’s) die zich richten op het maximaliseren van de doorvoer voor machine learning-taken, waardoor ze complexere berekeningen over grotere datasets kunnen verwerken.

- Flexibiliteit: TPU's bieden meer flexibiliteit op het gebied van programmeerbaarheid en kunnen worden gebruikt voor zowel training als gevolgtrekking, terwijl de Neural Engine van de M4 voornamelijk is geoptimaliseerd voor gevolgtrekking op vooraf getrainde modellen.

Conclusie

Hoewel de M4 Neural Engine uitblinkt in het efficiënt uitvoeren van inferentietaken op mobiele apparaten, komt deze niet overeen met de mogelijkheden van de TPU's van Google als het gaat om het afhandelen van complexe machine learning-taken die uitgebreide training of grootschalige gegevensverwerking vereisen. De architecturale verschillen benadrukken dat ze allemaal zijn geoptimaliseerd voor het beoogde gebruik: de M4 voor applicaties op het apparaat en TPU’s voor krachtige cloudgebaseerde machine learning-oplossingen.