Miten M4:n hermomoottorin suorituskyky eroaa Googlen tensorinkäsittelyyksiköistä (TPU:ista)

M4-hermomoottorin suorituskyky

M4-sirussa on 16-ytiminen Neural Engine, joka pystyy käsittelemään 38 biljoonaa operaatiota sekunnissa (TOPS), mikä on merkittävä edistysaskel Applen laitteistovalikoimassa[3][6]. Tämä moottori on ensisijaisesti suunniteltu päätelmätehtäviin, mikä mahdollistaa koneoppimismallien nopean suorittamisen laitteilla, kuten iPad Prolla. Apple korostaa, että tämä hermomoottori on tehokkaampi kuin mikään nykyinen AI-tietokoneiden hermoprosessointiyksikkö, mikä osoittaa sen kyvyn käsitellä monimutkaisia ​​laskelmia tehokkaasti[3].

M4:n arkkitehtuuri sisältää neljä suorituskykyydintä ja kuusi tehokkuusydintä, jotka kaikki on varustettu koneoppimiskiihdyttimillä. Tämä hybridikokoonpano mahdollistaa tehokkaan resurssien allokoinnin korkean suorituskyvyn tehtävien ja energiatehokkaan toiminnan välillä, joten se sopii sekä vaativiin sovelluksiin että jokapäiväiseen käyttöön[3]. Neural Enginen integrointi muihin prosessointiyksiköihin (CPU ja GPU) parantaa yleistä suorituskykyä erityisesti tehtävissä, joihin liittyy kuvantunnistus ja luonnollisen kielen käsittely[5].

Google Tensor Processing Units (TPU:t)

Sitä vastoin Googlen TPU:t ovat erikoistuneita laitteistokiihdyttimiä, jotka on suunniteltu erityisesti koneoppimistehtäviin ja keskittyvät erityisesti sekä koulutukseen että päättelyyn. TPU:t ovat erinomaisia ​​laajamittaisessa käyttöönotossa, ja niitä käytetään usein datakeskuksissa monimutkaisten tekoälymallien koulutukseen. Esimerkiksi Applen on kerrottu käyttäneen Googlen TPU:ita tekoälymalliensa kouluttamiseen, mikä osoittaa niiden kestävyyden käsitellä suuria laskentakuormia[4].

Googlen TPU-arkkitehtuuri on optimoitu alhaisemman tarkkuuden laskelmiin, mikä mahdollistaa nopeammat käsittelynopeudet säilyttäen samalla tarkkuuden monissa tekoälysovelluksissa. TPU:iden uusimmat iteraatiot on suunniteltu toimimaan tehokkaasti TensorFlow'n, Googlen koneoppimiskehyksen kanssa, jolloin kehittäjät voivat hyödyntää laitteiston koko potentiaalia sekä koulutus- että päättelytehtävissä[1].

Vertailevia näkemyksiä

1. Käyttötapaukset:
- M4 Neural Engine on räätälöity laitesovelluksiin, ja se tarjoaa reaaliaikaisia ​​johtopäätöksiä, jotka parantavat käyttökokemusta suoraan mobiililaitteissa.
- TPU:t sopivat paremmin pilvipohjaiseen koulutukseen ja mittakaavan päättelyyn, joten ne sopivat ihanteellisesti yritystason sovelluksiin, joissa käsitellään valtavia määriä dataa.

2. Tehokkuustiedot:
- M4:n 38 TOPS korostaa sen vahvuutta koneoppimismallien tehokkaassa toteuttamisessa mobiiliympäristössä.
- TPU:t voivat käsitellä suurempia tietojoukkoja ja monimutkaisempia malleja, koska niiden arkkitehtuuri on suunniteltu erityisesti syväoppimistehtäviin.

3. Ekosysteemiintegraatio:
- Applen Neural Engine integroituu saumattomasti sen ekosysteemiin, jolloin kehittäjät voivat optimoida sovelluksia käyttämällä Core ML -työkaluja, jotka hyödyntävät CPU:n, GPU:n ja Neural Enginen yhdistettyä tehoa.
- Googlen TPU:t vaativat erityisiä optimointeja TensorFlow'ssa, mutta ne tarjoavat vankan suorituskyvyn, kun niitä käytetään oikein pilviympäristöissä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka sekä M4:n hermomoottori että Googlen TPU:t ovat itsessään tehokkaita, ne vastaavat erilaisiin tekoälymaailman tarpeisiin. M4 on optimoitu mobiili- ja reunalaskentaan keskittyen tehokkaaseen päättelyyn, kun taas TPU:t ovat loistavia laajamittaisissa koulutus- ja päättelytehtävissä pilviinfrastruktuureissa.

Lainaukset:
[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

Mitkä ovat tärkeimmät erot M4:n ja Googlen TPU:iden hermomoottorin arkkitehtuurissa

Applen M4 Neural Enginen ja Googlen Tensor Processing Units (TPU:iden) arkkitehtuuri paljastaa merkittäviä eroja suunnittelussa, tarkoituksessa ja toimintakyvyssä.

Apple M4 Neural Engine -arkkitehtuuri

1. Ydinsuunnittelu: M4:ssä on 16-ytiminen hermomoottori, joka on optimoitu päätelmätehtäviin. Se toimii huipputeholla 38 biljoonaa operaatiota sekunnissa (TOPS), pääasiassa INT8-tarkkuudella. Tämä suunnittelu keskittyy koneoppimismallien tehokkaaseen suorittamiseen mobiililaitteissa, kuten iPad Prossa, parantaen reaaliaikaisia ​​sovelluksia, kuten kuvantunnistusta ja luonnollisen kielen käsittelyä[1][6].

2. Integraatio muiden ytimien kanssa: M4:n arkkitehtuuri sisältää neljä suorituskykyydintä ja kuusi tehokkuusydintä, jotka kaikki on varustettu koneoppimiskiihdyttimillä. Tämän hybridirakenteen ansiosta Neural Engine toimii yhdessä prosessorin ja grafiikkasuorittimen kanssa, mikä optimoi resurssien allokoinnin eri tehtäviin samalla kun energiatehokkuus säilyy[6].

3. Johtopäätösten optimointi: Neural Engine on erityisesti räätälöity päättelyyn eikä harjoitteluun, mikä tekee siitä vähemmän sopivan monimutkaisiin malliharjoitustehtäviin. Sen arkkitehtuuri on suunniteltu käsittelemään monenlaisia ​​hermoverkkomalleja, mutta se ei ole ohjelmoitavuuden suhteen yhtä joustava kuin TPU:t[1].

Google Tensor Processing Unit -arkkitehtuuri

1. Tarkoitettu suunnittelu: TPU:t ovat sovelluskohtaisia ​​integroituja piirejä (ASIC), jotka on suunniteltu nimenomaan koneoppimistehtäviin, ja niissä keskitytään erityisesti sekä koulutukseen että päättelyyn. Ne käyttävät systolista taulukkoarkkitehtuuria, joka mahdollistaa erittäin tehokkaan matriisikertomisen – ydinoperaation hermoverkoissa[2][4][5].

2. Suuri suorituskyky ja joustavuus: TPU:t pystyvät suorittamaan alhaisemman tarkkuuden laskelmia suurella suorituskyvyllä, joten ne soveltuvat laajamittaiseen käyttöön palvelinkeskuksissa. Ne tukevat erilaisia ​​hermoverkkoarkkitehtuureja ohjelmoitavan käskyjoukon avulla, jolloin ne voivat suorittaa erityyppisiä malleja tehokkaasti[2][4].

3. Muisti ja kaistanleveys: TPU:illa on yleensä suurempi muistin kaistanleveys verrattuna M4:n hermomoottoriin, minkä ansiosta ne voivat käsitellä suurempia tensoritoimintoja tehokkaammin. Niillä voi kuitenkin olla vähemmän käytettävissä olevaa muistia kuin muilla arkkitehtuureilla, kuten grafiikkasuorittimilla, mikä voi rajoittaa niiden käyttöä joissakin skenaarioissa[2][5].

Keskeiset erot

- Keskity päättelyyn vs. harjoitteluun: M4 Neural Engine on ensisijaisesti optimoitu päättelemiseen mobiililaitteissa, kun taas TPU:t on suunniteltu sekä harjoitteluun että mittakaavaan.
- Arkkitehtuurityyppi: M4 käyttää yleisempää arkkitehtuuria, joka on integroitu muihin prosessointiyksiköihin, kun taas TPU:t käyttävät erikoistunutta systolista taulukkoarkkitehtuuria, joka on erinomainen tensorioperaatioissa.
- Suorituskykymittarit: Vaikka M4 saavuttaa vaikuttavan suorituskyvyn mobiilisovelluksissa, TPU:t on rakennettu tuottamaan huomattavasti korkeampi suorituskyky wattia kohden ja suorituskyky laajoihin koneoppimistehtäviin Googlen pilvipalveluissa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että M4 Neural Engine on räätälöity tehokkaaseen laitteiden päättelyyn Applen ekosysteemissä, kun taas Googlen TPU:t on suunniteltu korkean suorituskyvyn koneoppimistehtäviin pilviympäristöissä, ja ne esittelevät vahvuuksiaan erilaisissa laskentakonteksteissa.

Lainaukset:
[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

Pystyykö M4:n hermomoottori käsittelemään monimutkaisia ​​koneoppimistehtäviä yhtä tehokkaasti kuin Googlen TPU:t

Applen M4-sirun hermomoottori ja Googlen Tensor Processing Units (TPU:t) on suunniteltu eri sovelluksiin, ja niillä on selkeät ominaisuudet monimutkaisten koneoppimistehtävien käsittelyssä.

Suorituskyky ja ominaisuudet

1. M4 Neural Engine: M4:ssä on 16-ytiminen hermomoottori, joka pystyy saavuttamaan 38 biljoonaa operaatiota sekunnissa (TOPS) ja joka on ensisijaisesti optimoitu päätelmätehtäviin. Tämä tekee siitä erittäin tehokkaan mobiililaitteiden reaaliaikaisissa sovelluksissa, kuten kuvantunnistuksessa ja luonnollisen kielen käsittelyssä. Sen arkkitehtuuri soveltuu kuitenkin vähemmän monimutkaisten mallien koulutukseen kuin TPU:t, koska se on suunniteltu suorittamaan valmiiksi koulutetut mallit tehokkaasti sen sijaan, että se käsittelee koulutuksen edellyttämiä laajoja laskelmia.

2. Googlen TPU:t: Sitä vastoin Googlen TPU:t ovat erikoistuneita laitteistokiihdyttimiä, jotka on suunniteltu nimenomaan hermoverkkojen kouluttamiseen ja päättelemiseen. Ne voivat tuottaa jopa 92 TOPSia päättelytehtävien aikana, mikä ylittää huomattavasti M4:n raakalaskentatehon suhteen. TPU:t hyödyntävät systolista taulukkoarkkitehtuuria, jonka avulla ne voivat suorittaa massiivisia rinnakkaisia ​​laskutoimituksia tehokkaasti, mikä tekee niistä ihanteellisia laajamittaisissa koneoppimissovelluksissa Googlen pilvipalveluissa.

Arkkitehtoniset erot

- Design Focus: M4:n Neural Engine on räätälöity mobiilisovelluksiin, ja se korostaa energiatehokkuutta ja reaaliaikaista suorituskykyä. Sitä vastoin TPU:t on rakennettu sovelluskohtaisiksi integroiduiksi piireiksi (ASIC), jotka keskittyvät koneoppimistehtävien suorituskyvyn maksimointiin, jolloin ne voivat käsitellä monimutkaisempia laskelmia suuremmissa tietojoukkoissa.

- Joustavuus: TPU:t tarjoavat enemmän joustavuutta ohjelmoitavuuden suhteen, ja niitä voidaan käyttää sekä harjoitteluun että päättelyyn, kun taas M4:n hermomoottori on ensisijaisesti optimoitu esikoulutetuissa malleissa tapahtuvaa päättelyä varten.

Johtopäätös

Vaikka M4 Neural Engine suorittaa päättelytehtäviä tehokkaasti mobiililaitteilla, se ei vastaa Googlen TPU:iden kykyjä monimutkaisten koneoppimistehtävien käsittelyssä, jotka vaativat laajaa koulutusta tai laajamittaista tietojenkäsittelyä. Arkkitehtoniset erot korostavat, että jokainen on optimoitu käyttötarkoitukseensa: M4 laitesovelluksiin ja TPU:t suorituskykyisiin pilvipohjaisiin koneoppimisratkaisuihin.