M4 のニューラル エンジンのパフォーマンスを Google の Tensor Processing Unit (TPU) と比較するとどうなるか

M4 ニューラル エンジンのパフォーマンス

M4 チップは、毎秒 38 兆演算 (TOPS) を処理できる 16 コア ニューラル エンジンを備えており、これは Apple のハードウェア ラインアップの中で大幅な進歩です [3][6]。このエンジンは主に 推論タスク 用に設計されており、iPad Pro などのデバイス上で機械学習モデルを迅速に実行できるようになります。 Apple は、このニューラル エンジンが AI PC の現在のニューラル処理ユニットよりも強力であることを強調し、複雑な計算を効率的に処理する能力を示しています[3]。

M4 のアーキテクチャには 4 つのパフォーマンス コアと 6 つの効率コアが含まれており、すべて機械学習アクセラレータが搭載されています。このハイブリッド構成により、高パフォーマンスのタスクとエネルギー効率の高い操作の間で効果的なリソース割り当てが可能になり、要求の厳しいアプリケーションと日常使用の両方に適しています[3]。 Neural Engine と他の処理ユニット (CPU および GPU) の統合により、特に画像認識や自然言語処理を含むタスクの全体的なパフォーマンスが向上します[5]。

Google Tensor Processing Unit (TPU)

対照的に、Google の TPU は、特にトレーニングと推論の両方に焦点を当てた、機械学習タスク専用に設計された特殊なハードウェア アクセラレータです。 TPU は大規模な導入に優れており、データセンターで複雑な AI モデルをトレーニングするためによく利用されます。たとえば、Apple は AI モデルのトレーニングに Google の TPU を使用していると報告されており、広範な計算負荷を処理する際の堅牢性が示されています[4]。

Google の TPU アーキテクチャは 低精度の計算向けに最適化されており、多くの AI アプリケーションで精度を維持しながら処理速度の高速化が可能になります。最新の TPU は、Google の機械学習フレームワークである TensorFlow と効率的に連携するように設計されており、開発者はトレーニングと推論タスクの両方でハードウェアの可能性を最大限に活用できます[1]。

比較洞察

1. 使用例:
- M4 ニューラル エンジンはオンデバイス アプリケーション向けに調整されており、モバイル デバイスで直接ユーザー エクスペリエンスを向上させるリアルタイム推論機能を提供します。
- TPU は、クラウドベースのトレーニングと大規模な推論により適しており、膨大な量のデータが処理されるエンタープライズ レベルのアプリケーションに最適です。

2. パフォーマンス指標:
- M4 の 38 TOPS は、モバイル コンテキスト内で機械学習モデルを効率的に実行するという強みを強調しています。
- TPU は、深層学習タスク専用に設計されたアーキテクチャにより、より大規模なデータセットとより複雑なモデルを処理できます。

3. エコシステムの統合:
- Apple の Neural Engine はそのエコシステムとシームレスに統合されており、開発者は CPU、GPU、Neural Engine の総合力を活用する Core ML ツールを使用してアプリケーションを最適化できます。
- Google の TPU は TensorFlow 内で特定の最適化を必要としますが、クラウド環境で適切に利用すると堅牢なパフォーマンスを提供します。

要約すると、M4 のニューラル エンジンと Google の TPU はどちらもそれ自体が強力ですが、AI 環境内のさまざまなニーズに応えます。 M4 はモバイルおよびエッジ コンピューティング向けに最適化されており、効率的な推論に重点を置いていますが、TPU はクラウド インフラストラクチャ内での大規模なトレーニングと推論タスクに優れています。

引用:
[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

M4 と Google の TPU のニューラル エンジンのアーキテクチャの主な違いは何ですか

Apple の M4 Neural Engine と Google の Tensor Processing Unit (TPU) のアーキテクチャは、設計、目的、および運用能力において大きな違いがあることを明らかにしています。

Apple M4 ニューラル エンジン アーキテクチャ

1. コア設計: M4 は、推論タスク用に最適化された 16 コア ニューラル エンジンを備えています。主に INT8 精度を使用して、38 兆オペレーション/秒 (TOPS) のピーク パフォーマンスで動作します。この設計は、iPad Pro などのモバイル デバイス上で機械学習モデルを効率的に実行することに重点を置き、画像認識や自然言語処理などのリアルタイム アプリケーションを強化します[1][6]。

2. 他のコアとの統合: M4 のアーキテクチャには 4 つのパフォーマンス コアと 6 つの効率コアが含まれており、すべて機械学習アクセラレータが搭載されています。このハイブリッド設計により、ニューラル エンジンが CPU および GPU と連携して動作し、エネルギー効率を維持しながらさまざまなタスクに対するリソース割り当てを最適化できます[6]。

3. 推論の最適化: ニューラル エンジンは、トレーニングではなく推論に特化して調整されているため、複雑なモデルのトレーニング タスクにはあまり適していません。そのアーキテクチャは、幅広いニューラル ネットワーク モデルを処理できるように設計されていますが、プログラマビリティの点では TPU ほど柔軟ではありません [1]。

Google Tensor プロセッシング ユニット アーキテクチャ

1. 専用設計: TPU は、機械学習タスク用に明示的に設計された 特定用途向け集積回路 (ASIC) であり、特に トレーニングと推論の両方に重点を置いています。これらは シストリック アレイ アーキテクチャ を利用しており、これによりニューラル ネットワークの中核となる演算である行列乗算を高効率で行うことができます[2][4][5]。

2. 高スループットと柔軟性: TPU は、高スループットで低精度の計算を実行できるため、データセンターでの大規模な導入に適しています。これらは、プログラム可能な命令セットを通じてさまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャをサポートし、さまざまなタイプのモデルを効率的に実行できるようにします[2][4]。

3. メモリと帯域幅: TPU は通常、M4 のニューラル エンジンと比較して高いメモリ帯域幅を備えており、より大きなテンソル演算をより効果的に処理できます。ただし、GPU などの他のアーキテクチャよりも利用可能な総メモリが少ない場合があり、シナリオによってはアプリケーションが制限される可能性があります[2][5]。

主な違い

- 推論とトレーニングに重点を置く: M4 ニューラル エンジンは主にモバイル デバイスでの推論用に最適化されていますが、TPU は大規模なトレーニングと推論の両方向けに設計されています。
- アーキテクチャ タイプ: M4 は他の処理ユニットと統合されたより汎用的なアーキテクチャを使用しますが、TPU はテンソル演算に優れた特殊なシストリック アレイ アーキテクチャを採用します。
- パフォーマンス指標: M4 はモバイル アプリケーションに対して優れたパフォーマンスを実現しますが、TPU は、Google のクラウド サービス全体にわたる広範な機械学習タスクに対して、大幅に高いワットあたりのパフォーマンスとスループットを提供するように構築されています。

要約すると、M4 ニューラル エンジンは Apple のエコシステム内で効率的なオンデバイス推論を実現できるように調整されているのに対し、Google の TPU はクラウド環境での高性能機械学習タスク向けに設計されており、さまざまな計算コンテキストでそれぞれの強みを発揮します。

引用:
[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-getting-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

M4 のニューラル エンジンは、Google の TPU と同じくらい効率的に複雑な機械学習タスクを処理できるか

Apple の M4 チップのニューラル エンジンと Google の Tensor Processing Unit (TPU) は、さまざまなアプリケーション向けに設計されており、複雑な機械学習タスクの処理に関しては独特の機能を発揮します。

パフォーマンスと機能

1. M4 ニューラル エンジン: M4 は、毎秒 38 兆演算 (TOPS) を達成できる 16 コア ニューラル エンジンを備えており、主に 推論タスク用に最適化されています。これにより、画像認識や自然言語処理など、モバイル デバイス上のリアルタイム アプリケーションで非常に効果的になります。ただし、そのアーキテクチャは、トレーニングに必要な大規模な計算を処理するのではなく、事前トレーニングされたモデルを効率的に実行するように設計されているため、TPU に比べて複雑なモデルのトレーニングにはあまり適していません。

2. Google TPU: 対照的に、Google の TPU は、ニューラル ネットワークのトレーニングと推論の両方のために明示的に設計された特殊なハードウェア アクセラレータです。推論タスク中に最大 92 TOPS を実現でき、生の計算能力の点で M4 を大幅に上回ります。 TPU は シストリック アレイ アーキテクチャを活用しており、大規模な並列計算を効率的に実行できるため、Google のクラウド サービス全体にわたる大規模な機械学習アプリケーションに最適です。

アーキテクチャの違い

- 設計の焦点: M4 のニューラル エンジンはモバイル アプリケーション向けに調整されており、エネルギー効率とリアルタイム パフォーマンスを重視しています。対照的に、TPU は、機械学習タスクのスループットを最大化することに重点を置いた特定用途向け集積回路 (ASIC) として構築されており、大規模なデータセットに対するより複雑な計算を処理できるようになります。

- 柔軟性: TPU はプログラム可能性の点で柔軟性が高く、トレーニングと推論の両方に使用できますが、M4 のニューラル エンジンは主に事前トレーニングされたモデルでの推論用に最適化されています。

＃＃ 結論

M4 ニューラル エンジンは、モバイル デバイス上で推論タスクを効率的に実行する点では優れていますが、広範なトレーニングや大規模なデータ処理を必要とする複雑な機械学習タスクの処理に関しては、Google の TPU の機能には及びません。アーキテクチャの違いは、オンデバイス アプリケーション用の M4 と、高性能のクラウドベースの機械学習ソリューション用の TPU という、それぞれが意図したユースケースに最適化されていることを強調しています。