Hvordan er M4s Neural Engine-ytelse sammenlignet med Googles Tensor Processing Units (TPUer)

M4 nevrale motorytelse

M4-brikken har en 16-kjerners Neural Engine som er i stand til å behandle 38 billioner operasjoner per sekund (TOPS), som er et betydelig fremskritt i Apples maskinvareutvalg[3][6]. Denne motoren er først og fremst designet for slutningsoppgaver, som muliggjør rask utførelse av maskinlæringsmodeller på enheter som iPad Pro. Apple understreker at denne nevrale motoren er kraftigere enn noen nåværende nevrale prosessorenhet i AI-PCer, og viser dens evne til å håndtere komplekse beregninger effektivt[3].

M4s arkitektur inkluderer fire ytelseskjerner og seks effektivitetskjerner, alle utstyrt med maskinlæringsakseleratorer. Denne hybridkonfigurasjonen gir mulighet for effektiv ressursallokering mellom høyytelsesoppgaver og energieffektiv drift, noe som gjør den egnet for både krevende applikasjoner og daglig bruk[3]. Integreringen av Neural Engine med andre prosesseringsenheter (CPU og GPU) forbedrer den generelle ytelsen, spesielt for oppgaver som involverer bildegjenkjenning og naturlig språkbehandling[5].

Google Tensor Processing Units (TPUer)

Derimot er Googles TPU-er spesialiserte maskinvareakseleratorer designet spesielt for maskinlæringsoppgaver, spesielt med fokus på både trening og slutning. TPU-ene utmerker seg i storskala distribusjoner, ofte brukt i datasentre for å trene komplekse AI-modeller. For eksempel har Apple angivelig brukt Googles TPU-er for å trene sine AI-modeller, noe som indikerer deres robusthet i å håndtere omfattende beregningsbelastninger[4].

Googles TPU-arkitektur er optimalisert for beregninger med lavere presisjon, noe som muliggjør raskere prosesseringshastigheter samtidig som nøyaktigheten opprettholdes i mange AI-applikasjoner. De siste gjentakelsene av TPU-er er designet for å fungere effektivt med TensorFlow, Googles maskinlæringsrammeverk, som gjør det mulig for utviklere å utnytte det fulle potensialet til maskinvaren for både opplæring og slutningsoppgaver[1].

Sammenlignende innsikt

1. Brukstilfeller:
- M4 Neural Engine er skreddersydd for applikasjoner på enheten, og gir sanntids slutningsevner som forbedrer brukeropplevelsen direkte på mobile enheter.
- TPU-er er mer egnet for skybasert opplæring og inferens i stor skala, noe som gjør dem ideelle for applikasjoner på bedriftsnivå der store mengder data behandles.

2. Ytelsesberegninger:
- M4s 38 TOPS fremhever dens styrke i å utføre maskinlæringsmodeller effektivt i en mobil kontekst.
- TPU-er kan håndtere større datasett og mer komplekse modeller på grunn av deres arkitektur designet spesielt for dyplæringsoppgaver.

3. Økosystemintegrering:
- Apples Neural Engine integreres sømløst med økosystemet, slik at utviklere kan optimalisere applikasjoner ved å bruke Core ML-verktøy som utnytter den kombinerte kraften til CPU, GPU og Neural Engine.
– Googles TPU-er krever spesifikke optimaliseringer innen TensorFlow, men gir robust ytelse når de brukes riktig i skymiljøer.

Oppsummert, mens både M4s nevrale motor og Googles TPU-er er kraftige i seg selv, dekker de ulike behov innenfor AI-landskapet. M4 er optimalisert for mobil- og edge-databehandling, med fokus på effektiv inferens, mens TPU-er utmerker seg i storskala trening og inferensoppgaver innenfor skyinfrastrukturer.

Sitater:
[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

Hva er hovedforskjellene i arkitekturen til Neural Engine i M4 og Googles TPUer

Arkitekturen til Apples M4 Neural Engine og Googles Tensor Processing Units (TPUer) avslører betydelige forskjeller i design, formål og operative evner.

Apple M4 Neural Engine Architecture

1. Kjernedesign: M4 har en 16-kjerners nevralmotor som er optimalisert for slutningsoppgaver. Den opererer med en toppytelse på 38 billioner operasjoner per sekund (TOPS), hovedsakelig ved bruk av INT8-presisjon. Denne designen fokuserer på å utføre maskinlæringsmodeller effektivt på mobile enheter som iPad Pro, og forbedrer sanntidsapplikasjoner som bildegjenkjenning og naturlig språkbehandling[1][6].

2. Integrasjon med andre kjerner: M4s arkitektur inkluderer fire ytelseskjerner og seks effektivitetskjerner, alle utstyrt med maskinlæringsakseleratorer. Denne hybriddesignen lar Neural Engine jobbe sammen med CPU og GPU, og optimaliserer ressursallokering for ulike oppgaver samtidig som energieffektiviteten opprettholdes[6].

3. Inferensoptimalisering: Den nevrale motoren er spesielt skreddersydd for inferens i stedet for trening, noe som gjør den mindre egnet for komplekse modelltreningsoppgaver. Arkitekturen er designet for å håndtere et bredt spekter av nevrale nettverksmodeller, men er ikke så fleksibel som TPU-er når det gjelder programmerbarhet[1].

Google Tensor Processing Unit Architecture

1. Purpose-Built Design: TPU-er er Application Specific Integrated Circuits (ASIC) designet eksplisitt for maskinlæringsoppgaver, spesielt med fokus på både trening og slutning. De bruker en systolisk array-arkitektur, som muliggjør svært effektive matrisemultiplikasjoner – en kjerneoperasjon i nevrale nettverk[2][4][5].

2. Høy gjennomstrømning og fleksibilitet: TPU-er er i stand til å utføre beregninger med lavere presisjon med høy gjennomstrømning, noe som gjør dem egnet for storskala distribusjon i datasentre. De støtter ulike nevrale nettverksarkitekturer gjennom et programmerbart instruksjonssett, slik at de kan utføre ulike typer modeller effektivt[2][4].

3. Minne og båndbredde: TPU-er har vanligvis høyere minnebåndbredde sammenlignet med M4s Neural Engine, noe som gjør dem i stand til å håndtere større tensoroperasjoner mer effektivt. Imidlertid kan de ha lavere totalt minne tilgjengelig enn andre arkitekturer som GPUer, noe som kan begrense applikasjonen deres i enkelte scenarier[2][5].

Nøkkelforskjeller

- Fokus på inferens vs. trening: M4 Neural Engine er primært optimalisert for slutninger på mobile enheter, mens TPU-er er designet for både trening og inferens i skala.
- Arkitekturtype: M4 bruker en mer generell arkitektur integrert med andre prosesseringsenheter, mens TPU-er bruker en spesialisert systolisk array-arkitektur som utmerker seg ved tensoroperasjoner.
- Ytelsesmålinger: Mens M4 oppnår imponerende ytelse for mobilapplikasjoner, er TPU-er bygget for å levere betydelig høyere ytelse per watt og gjennomstrømning for omfattende maskinlæringsoppgaver på tvers av Googles skytjenester.

Oppsummert er M4 Neural Engine skreddersydd for effektiv inferens på enheten innenfor Apples økosystem, mens Googles TPU-er er konstruert for høyytelses maskinlæringsoppgaver i skymiljøer, og viser deres respektive styrker i forskjellige beregningskontekster.

Sitater:
[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 Neural Engine i M4 håndtere komplekse maskinlæringsoppgaver like effektivt som Googles TPU-er

Neural Engine i Apples M4-brikke og Googles Tensor Processing Units (TPU-er) er designet for ulike applikasjoner og viser distinkte evner når det gjelder å håndtere komplekse maskinlæringsoppgaver.

Ytelse og muligheter

1. M4 Neural Engine: M4 har en 16-kjerners Neural Engine som er i stand til å oppnå 38 billioner operasjoner per sekund (TOPS), primært optimalisert for slutningsoppgaver. Dette gjør det svært effektivt for sanntidsapplikasjoner på mobile enheter, som bildegjenkjenning og naturlig språkbehandling. Arkitekturen er imidlertid mindre egnet for å trene komplekse modeller sammenlignet med TPU-er, siden den er designet for å utføre forhåndstrente modeller effektivt i stedet for å håndtere de omfattende beregningene som kreves for trening.

2. Google TPU-er: I motsetning til dette er Googles TPU-er spesialiserte maskinvareakseleratorer utformet eksplisitt for både trening og slutning av nevrale nettverk. De kan levere opptil 92 TOPS under slutningsoppgaver, og overgår M4 betydelig når det gjelder rå datakraft. TPU-er utnytter en systolisk array-arkitektur, som lar dem utføre massive parallelle beregninger effektivt, noe som gjør dem ideelle for store maskinlæringsapplikasjoner på tvers av Googles skytjenester.

Arkitektoniske forskjeller

- Designfokus: M4s nevrale motor er skreddersydd for mobile applikasjoner, med vekt på energieffektivitet og sanntidsytelse. I kontrast er TPU-er bygget som Application Specific Integrated Circuits (ASIC) som fokuserer på å maksimere gjennomstrømmingen for maskinlæringsoppgaver, slik at de kan håndtere mer komplekse beregninger over større datasett.

- Fleksibilitet: TPU-er tilbyr større fleksibilitet når det gjelder programmerbarhet og kan brukes til både trening og slutninger, mens M4s Neural Engine primært er optimalisert for slutninger på forhåndstrente modeller.

Konklusjon

Mens M4 Neural Engine utmerker seg ved å utføre slutningsoppgaver effektivt på mobile enheter, samsvarer den ikke med egenskapene til Googles TPU-er når det gjelder å håndtere komplekse maskinlæringsoppgaver som krever omfattende opplæring eller storskala databehandling. De arkitektoniske forskjellene fremhever at hver av dem er optimalisert for sitt tiltenkte bruksområde: M4 for applikasjoner på enheten og TPU-er for skybaserte maskinlæringsløsninger med høy ytelse.