Πώς συγκρίνεται η απόδοση του Neural Engine του M4 με τις Μονάδες Επεξεργασίας Tensor (TPU) της Google

Απόδοση νευρωνικού κινητήρα M4

Το τσιπ M4 διαθέτει 16πύρηνο Neural Engine ικανό να επεξεργαστεί 38 τρισεκατομμύρια λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο (TOPS), κάτι που αποτελεί σημαντική πρόοδο στη σειρά υλικού της Apple[3][6]. Αυτός ο κινητήρας έχει σχεδιαστεί κυρίως για εργασίες εξαγωγής συμπερασμάτων, επιτρέποντας την ταχεία εκτέλεση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε συσκευές όπως το iPad Pro. Η Apple τονίζει ότι αυτή η Neural Engine είναι πιο ισχυρή από οποιαδήποτε τρέχουσα μονάδα νευρωνικής επεξεργασίας σε υπολογιστές τεχνητής νοημοσύνης, επιδεικνύοντας την ικανότητά της να χειρίζεται σύνθετους υπολογισμούς αποτελεσματικά[3].

Η αρχιτεκτονική του M4 περιλαμβάνει τέσσερις πυρήνες απόδοσης και έξι πυρήνες απόδοσης, όλοι εξοπλισμένοι με επιταχυντές μηχανικής μάθησης. Αυτή η υβριδική διαμόρφωση επιτρέπει την αποτελεσματική κατανομή πόρων μεταξύ εργασιών υψηλής απόδοσης και ενεργειακά αποδοτικών λειτουργιών, καθιστώντας την κατάλληλη τόσο για απαιτητικές εφαρμογές όσο και για καθημερινή χρήση[3]. Η ενοποίηση του Neural Engine με άλλες μονάδες επεξεργασίας (CPU και GPU) βελτιώνει τη συνολική απόδοση, ιδιαίτερα για εργασίες που περιλαμβάνουν αναγνώριση εικόνας και επεξεργασία φυσικής γλώσσας[5].

Google Tensor Processing Units (TPU)

Αντίθετα, οι TPU της Google είναι εξειδικευμένοι επιταχυντές υλικού που έχουν σχεδιαστεί ειδικά για εργασίες μηχανικής εκμάθησης, εστιάζοντας ιδιαίτερα τόσο στην εκπαίδευση όσο και στην εξαγωγή συμπερασμάτων. Οι TPU υπερέχουν σε αναπτύξεις μεγάλης κλίμακας, που χρησιμοποιούνται συχνά σε κέντρα δεδομένων για την εκπαίδευση σύνθετων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, η Apple φέρεται να έχει χρησιμοποιήσει τις TPU της Google για να εκπαιδεύσει τα μοντέλα της με τεχνητή νοημοσύνη, υποδεικνύοντας την ευρωστία τους στο χειρισμό εκτεταμένων υπολογιστικών φορτίων[4].

Η αρχιτεκτονική TPU της Google είναι βελτιστοποιημένη για υπολογισμούς χαμηλότερης ακρίβειας, γεγονός που επιτρέπει μεγαλύτερες ταχύτητες επεξεργασίας διατηρώντας παράλληλα την ακρίβεια σε πολλές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Οι πιο πρόσφατες επαναλήψεις των TPU έχουν σχεδιαστεί για να λειτουργούν αποτελεσματικά με το TensorFlow, το πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης της Google, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητες του υλικού τόσο για εργασίες εκπαίδευσης όσο και για εργασίες εξαγωγής συμπερασμάτων[1].

Συγκριτικές πληροφορίες

1. Περιπτώσεις χρήσης:
- Το M4 Neural Engine είναι προσαρμοσμένο για εφαρμογές στη συσκευή, παρέχοντας δυνατότητες συμπερασμάτων σε πραγματικό χρόνο που βελτιώνουν τις εμπειρίες των χρηστών απευθείας σε κινητές συσκευές.
- Οι TPU είναι πιο κατάλληλες για εκπαίδευση σε σύννεφο και εξαγωγή συμπερασμάτων σε κλίμακα, γεγονός που τις καθιστά ιδανικές για εφαρμογές σε εταιρικό επίπεδο όπου υφίστανται επεξεργασία τεράστιες ποσότητες δεδομένων.

2. Μετρήσεις απόδοσης:
- Το 38 TOPS του M4 υπογραμμίζει τη δύναμή του στην αποτελεσματική εκτέλεση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε περιβάλλον φορητών συσκευών.
- Οι TPU μπορούν να χειριστούν μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων και πιο σύνθετα μοντέλα λόγω της αρχιτεκτονικής τους που έχει σχεδιαστεί ειδικά για εργασίες βαθιάς εκμάθησης.

3. Ολοκλήρωση οικοσυστήματος:
- Το Neural Engine της Apple ενσωματώνεται απρόσκοπτα με το οικοσύστημά της, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να βελτιστοποιούν τις εφαρμογές χρησιμοποιώντας εργαλεία Core ML που αξιοποιούν τη συνδυασμένη ισχύ της CPU, της GPU και της Neural Engine.
- Οι TPU της Google απαιτούν συγκεκριμένες βελτιστοποιήσεις στο TensorFlow, αλλά παρέχουν ισχυρή απόδοση όταν χρησιμοποιούνται σωστά σε περιβάλλοντα cloud.

Συνοψίζοντας, ενώ τόσο το Neural Engine του M4 όσο και οι TPU της Google είναι πανίσχυρα από μόνα τους, καλύπτουν διαφορετικές ανάγκες στο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης. Το M4 είναι βελτιστοποιημένο για φορητούς υπολογιστές και υπολογιστές αιχμής, εστιάζοντας στην αποτελεσματική εξαγωγή συμπερασμάτων, ενώ οι TPU διαπρέπουν σε εργασίες εκπαίδευσης μεγάλης κλίμακας και εξαγωγής συμπερασμάτων σε υποδομές cloud.

Αναφορές:
[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

Ποιες είναι οι κύριες διαφορές στην αρχιτεκτονική του Neural Engine στο M4 και στα TPU της Google

Η αρχιτεκτονική του M4 Neural Engine της Apple και των μονάδων επεξεργασίας τανυστών (TPU) της Google αποκαλύπτει σημαντικές διαφορές στο σχεδιασμό, τον σκοπό και τις λειτουργικές δυνατότητες.

Apple M4 Neural Engine Architecture

1. Σχεδίαση πυρήνα: Το M4 διαθέτει 16πύρηνο νευρωνικό μηχανισμό που είναι βελτιστοποιημένος για εργασίες εξαγωγής συμπερασμάτων. Λειτουργεί με μέγιστη απόδοση 38 τρισεκατομμυρίων λειτουργιών ανά δευτερόλεπτο (TOPS), κυρίως χρησιμοποιώντας ακρίβεια INT8. Αυτός ο σχεδιασμός εστιάζει στην αποτελεσματική εκτέλεση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κινητές συσκευές όπως το iPad Pro, ενισχύοντας εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο, όπως η αναγνώριση εικόνας και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας[1][6].

2. Ενσωμάτωση με άλλους πυρήνες: Η αρχιτεκτονική του M4 περιλαμβάνει τέσσερις πυρήνες απόδοσης και έξι πυρήνες απόδοσης, όλοι εξοπλισμένοι με επιταχυντές μηχανικής μάθησης. Αυτός ο υβριδικός σχεδιασμός επιτρέπει στο Neural Engine να λειτουργεί παράλληλα με την CPU και την GPU, βελτιστοποιώντας την κατανομή πόρων για διάφορες εργασίες, διατηρώντας παράλληλα την ενεργειακή απόδοση[6].

3. Βελτιστοποίηση συμπερασμάτων: Το Neural Engine είναι ειδικά προσαρμοσμένο για εξαγωγή συμπερασμάτων παρά για εκπαίδευση, καθιστώντας τον λιγότερο κατάλληλο για σύνθετες εργασίες εκπαίδευσης μοντέλων. Η αρχιτεκτονική του έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται ένα ευρύ φάσμα μοντέλων νευρωνικών δικτύων, αλλά δεν είναι τόσο ευέλικτη όσο τα TPU από την άποψη της δυνατότητας προγραμματισμού[1].

Αρχιτεκτονική μονάδας επεξεργασίας τανυστή Google

1. Σχεδίαση με σκοπό την κατασκευή: Οι TPU είναι Ολοκληρωμένα κυκλώματα για συγκεκριμένες εφαρμογές (ASIC) σχεδιασμένα ρητά για εργασίες μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα εστιάζοντας τόσο στην εκπαίδευση όσο και στην εξαγωγή συμπερασμάτων. Χρησιμοποιούν μια αρχιτεκτονική συστολικής συστοιχίας, η οποία επιτρέπει πολύ αποδοτικούς πολλαπλασιασμούς πινάκων - μια βασική λειτουργία σε νευρωνικά δίκτυα[2][4][5].

2. Υψηλή απόδοση και ευελιξία: Οι TPU είναι ικανές να εκτελούν υπολογισμούς χαμηλότερης ακρίβειας με υψηλή απόδοση, καθιστώντας τις κατάλληλες για ανάπτυξη μεγάλης κλίμακας σε κέντρα δεδομένων. Υποστηρίζουν διάφορες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων μέσω ενός προγραμματιζόμενου συνόλου εντολών, επιτρέποντάς τους να εκτελούν διαφορετικούς τύπους μοντέλων αποτελεσματικά[2][4].

3. Μνήμη και εύρος ζώνης: Οι TPU έχουν συνήθως υψηλότερο εύρος ζώνης μνήμης σε σύγκριση με το Neural Engine του M4, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να χειρίζονται μεγαλύτερες λειτουργίες τανυστή πιο αποτελεσματικά. Ωστόσο, μπορεί να έχουν χαμηλότερη συνολική διαθέσιμη μνήμη από άλλες αρχιτεκτονικές όπως οι GPU, γεγονός που μπορεί να περιορίσει την εφαρμογή τους σε ορισμένα σενάρια[2][5].

Βασικές διαφορές

- Εστίαση στο συμπέρασμα εναντίον της εκπαίδευσης: Η μηχανή M4 Neural Engine είναι κυρίως βελτιστοποιημένη για εξαγωγή συμπερασμάτων σε κινητές συσκευές, ενώ οι TPU έχουν σχεδιαστεί τόσο για εκπαίδευση όσο και για εξαγωγή συμπερασμάτων σε κλίμακα.
- Τύπος Αρχιτεκτονικής: Το M4 χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική πιο γενικής χρήσης ενσωματωμένη με άλλες μονάδες επεξεργασίας, ενώ οι TPU χρησιμοποιούν μια εξειδικευμένη αρχιτεκτονική συστολικής συστοιχίας που υπερέχει στις λειτουργίες τανυστή.
- Μετρήσεις απόδοσης: Ενώ το M4 επιτυγχάνει εντυπωσιακή απόδοση για εφαρμογές για κινητές συσκευές, οι TPU έχουν κατασκευαστεί για να παρέχουν σημαντικά υψηλότερη απόδοση ανά watt και απόδοση για εκτεταμένες εργασίες μηχανικής εκμάθησης στις υπηρεσίες cloud της Google.

Συνοπτικά, το M4 Neural Engine είναι προσαρμοσμένο για αποτελεσματικά συμπεράσματα στη συσκευή στο οικοσύστημα της Apple, ενώ τα TPU της Google έχουν σχεδιαστεί για εργασίες μηχανικής εκμάθησης υψηλής απόδοσης σε περιβάλλοντα cloud, επιδεικνύοντας τις αντίστοιχες δυνάμεις τους σε διαφορετικά υπολογιστικά περιβάλλοντα.

Αναφορές:
[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

Μπορεί το Neural Engine στο M4 να χειριστεί πολύπλοκες εργασίες μηχανικής εκμάθησης τόσο αποτελεσματικά όσο οι TPU της Google

Το Neural Engine στο τσιπ M4 της Apple και οι μονάδες επεξεργασίας τανυστών (TPU) της Google έχουν σχεδιαστεί για διαφορετικές εφαρμογές και παρουσιάζουν ξεχωριστές δυνατότητες όσον αφορά τον χειρισμό πολύπλοκων εργασιών μηχανικής εκμάθησης.

Απόδοση και δυνατότητες

1. M4 Neural Engine: Το M4 διαθέτει έναν 16-πύρηνο Neural Engine ικανό να επιτύχει 38 τρισεκατομμύρια λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο (TOPS), κυρίως βελτιστοποιημένο για εργασίες εξαγωγής συμπερασμάτων. Αυτό το καθιστά εξαιρετικά αποτελεσματικό για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο σε κινητές συσκευές, όπως η αναγνώριση εικόνας και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Ωστόσο, η αρχιτεκτονική του είναι λιγότερο κατάλληλη για την εκπαίδευση σύνθετων μοντέλων σε σύγκριση με τα TPU, καθώς έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί αποτελεσματικά προεκπαιδευμένα μοντέλα αντί να χειρίζεται τους εκτεταμένους υπολογισμούς που απαιτούνται για την εκπαίδευση.

2. Google TPU: Αντίθετα, οι TPU της Google είναι εξειδικευμένοι επιταχυντές υλικού που έχουν σχεδιαστεί ρητά τόσο για εκπαίδευση όσο και για εξαγωγή συμπερασμάτων νευρωνικών δικτύων. Μπορούν να προσφέρουν έως και 92 TOPS κατά τη διάρκεια εργασιών εξαγωγής συμπερασμάτων, ξεπερνώντας σημαντικά το M4 όσον αφορά την ακατέργαστη υπολογιστική ισχύ. Οι TPU αξιοποιούν μια αρχιτεκτονική συστολικής συστοιχίας, η οποία τους επιτρέπει να εκτελούν τεράστιους παράλληλους υπολογισμούς αποτελεσματικά, καθιστώντας τις ιδανικές για εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης μεγάλης κλίμακας στις υπηρεσίες cloud της Google.

Αρχιτεκτονικές Διαφορές

- Εστίαση σχεδίασης: Το Neural Engine του M4 είναι προσαρμοσμένο για εφαρμογές για κινητές συσκευές, δίνοντας έμφαση στην ενεργειακή απόδοση και την απόδοση σε πραγματικό χρόνο. Αντίθετα, οι TPU έχουν κατασκευαστεί ως ολοκληρωμένα κυκλώματα για συγκεκριμένες εφαρμογές (ASIC) που εστιάζουν στη μεγιστοποίηση της απόδοσης για εργασίες μηχανικής μάθησης, επιτρέποντάς τους να χειρίζονται πιο σύνθετους υπολογισμούς σε μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων.

- Ευελιξία: Οι TPU προσφέρουν μεγαλύτερη ευελιξία όσον αφορά τον προγραμματισμό και μπορούν να χρησιμοποιηθούν τόσο για εκπαίδευση όσο και για εξαγωγή συμπερασμάτων, ενώ ο Neural Engine του M4 είναι κυρίως βελτιστοποιημένος για εξαγωγή συμπερασμάτων σε προεκπαιδευμένα μοντέλα.

Συμπέρασμα

Ενώ το M4 Neural Engine υπερέχει στην αποτελεσματική εκτέλεση εργασιών εξαγωγής συμπερασμάτων σε κινητές συσκευές, δεν ταιριάζει με τις δυνατότητες των TPU της Google όσον αφορά τον χειρισμό σύνθετων εργασιών μηχανικής εκμάθησης που απαιτούν εκτενή εκπαίδευση ή επεξεργασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας. Οι αρχιτεκτονικές διαφορές υπογραμμίζουν ότι το καθένα έχει βελτιστοποιηθεί για την περίπτωση χρήσης που προορίζεται: το M4 για εφαρμογές στη συσκευή και οι TPU για λύσεις μηχανικής εκμάθησης υψηλής απόδοσης που βασίζονται σε cloud.