Porównanie wydajności silnika neuronowego M4 z jednostkami przetwarzania Tensor (TPU) firmy Google

Wydajność silnika neuronowego M4

Układ M4 zawiera 16-rdzeniowy silnik neuronowy zdolny do przetwarzania 38 bilionów operacji na sekundę (TOPS), co stanowi znaczący postęp w ofercie sprzętu Apple[3] [6]. Ten silnik jest przeznaczony przede wszystkim do zadań wnioskowania, umożliwiając szybkie wykonywanie modeli uczenia maszynowego na urządzeniach takich jak iPad Pro. Apple podkreśla, że ​​ten silnik neuronowy jest potężniejszy niż jakakolwiek inna jednostka przetwarzania neuronowego w komputerach wyposażonych w sztuczną inteligencję, co pokazuje jego zdolność do wydajnej obsługi złożonych obliczeń[3].

Architektura M4 obejmuje cztery rdzenie wydajnościowe i sześć rdzeni wydajnościowych, wszystkie wyposażone w akceleratory uczenia maszynowego. Ta hybrydowa konfiguracja pozwala na efektywną alokację zasobów pomiędzy zadaniami o wysokiej wydajności i energooszczędnymi operacjami, dzięki czemu nadaje się zarówno do wymagających zastosowań, jak i codziennego użytku[3]. Integracja silnika neuronowego z innymi jednostkami przetwarzającymi (CPU i GPU) zwiększa ogólną wydajność, szczególnie w przypadku zadań obejmujących rozpoznawanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego[5].

Jednostki przetwarzające Google Tensor (TPU)

Natomiast TPU firmy Google to wyspecjalizowane akceleratory sprzętowe zaprojektowane specjalnie do zadań uczenia maszynowego, ze szczególnym naciskiem zarówno na szkolenie, jak i wnioskowanie. Jednostki TPU doskonale sprawdzają się we wdrożeniach na dużą skalę, często wykorzystywanych w centrach danych do szkolenia złożonych modeli sztucznej inteligencji. Na przykład Apple podobno wykorzystywał procesory TPU firmy Google do uczenia swoich modeli sztucznej inteligencji, wskazując na ich solidność w obsłudze dużych obciążeń obliczeniowych[4].

Architektura TPU firmy Google jest zoptymalizowana pod kątem obliczeń o niższej precyzji, co pozwala na szybsze przetwarzanie przy jednoczesnym zachowaniu dokładności w wielu aplikacjach AI. Najnowsze wersje TPU zostały zaprojektowane tak, aby efektywnie współpracować z TensorFlow, platformą uczenia maszynowego Google, umożliwiając programistom wykorzystanie pełnego potencjału sprzętu zarówno do zadań szkoleniowych, jak i wnioskowania[1].

Spostrzeżenia porównawcze

1. Przypadki użycia:
- Silnik neuronowy M4 jest dostosowany do aplikacji na urządzeniach, zapewniając możliwości wnioskowania w czasie rzeczywistym, które poprawiają doświadczenia użytkownika bezpośrednio na urządzeniach mobilnych.
- Jednostki TPU lepiej nadają się do szkoleń i wnioskowania w chmurze na dużą skalę, dzięki czemu idealnie nadają się do zastosowań na poziomie przedsiębiorstwa, w których przetwarzane są ogromne ilości danych.

2. Wskaźniki wydajności:
- 38 TOPS M4 podkreśla jego siłę w skutecznym wykonywaniu modeli uczenia maszynowego w kontekście mobilnym.
- TPU mogą obsługiwać większe zbiory danych i bardziej złożone modele ze względu na ich architekturę zaprojektowaną specjalnie do zadań głębokiego uczenia się.

3. Integracja ekosystemu:
- Silnik Neural Engine firmy Apple płynnie integruje się z ekosystemem, umożliwiając programistom optymalizację aplikacji przy użyciu narzędzi Core ML, które wykorzystują połączoną moc procesora, karty graficznej i silnika Neural Engine.
- Procesory TPU Google wymagają specjalnych optymalizacji w ramach TensorFlow, ale zapewniają solidną wydajność, jeśli są prawidłowo wykorzystywane w środowiskach chmurowych.

Podsumowując, chociaż zarówno silnik neuronowy M4, jak i TPU Google są same w sobie potężne, zaspokajają różne potrzeby w środowisku sztucznej inteligencji. M4 jest zoptymalizowany pod kątem obliczeń mobilnych i brzegowych, koncentrując się na wydajnym wnioskowaniu, podczas gdy TPU doskonale sprawdzają się w zadaniach szkoleniowych i wnioskowania na dużą skalę w infrastrukturze chmury.

Cytaty:
[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

Jakie są główne różnice w architekturze silnika neuronowego w TPU M4 i Google?

Architektura silnika neuronowego M4 firmy Apple i jednostek przetwarzania Tensor Processing Units (TPU) firmy Google ujawnia znaczące różnice w projektowaniu, przeznaczeniu i możliwościach operacyjnych.

Architektura silnika neuronowego Apple M4

1. Projekt rdzenia: M4 posiada 16-rdzeniowy silnik neuronowy zoptymalizowany pod kątem zadań wnioskowania. Działa z maksymalną wydajnością 38 bilionów operacji na sekundę (TOPS), wykorzystując przede wszystkim precyzję INT8. Projekt ten koncentruje się na wydajnym wykonywaniu modeli uczenia maszynowego na urządzeniach mobilnych, takich jak iPad Pro, ulepszając aplikacje działające w czasie rzeczywistym, takie jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego[1] [6].

2. Integracja z innymi rdzeniami: Architektura M4 obejmuje cztery rdzenie wydajnościowe i sześć rdzeni wydajnościowych, wszystkie wyposażone w akceleratory uczenia maszynowego. Ta hybrydowa konstrukcja umożliwia współpracę silnika neuronowego z procesorem CPU i procesorem graficznym, optymalizując alokację zasobów do różnych zadań przy jednoczesnym zachowaniu efektywności energetycznej[6].

3. Optymalizacja wnioskowania: Silnik neuronowy jest specjalnie dostosowany do wnioskowania, a nie uczenia, przez co jest mniej odpowiedni do złożonych zadań uczenia modelu. Jego architektura została zaprojektowana do obsługi szerokiej gamy modeli sieci neuronowych, ale nie jest tak elastyczna jak TPU pod względem programowalności[1].

Architektura jednostki przetwarzającej Google Tensor

1. Projekt specjalnie zaprojektowany: TPU to układy scalone specyficzne dla aplikacji (ASIC) zaprojektowane specjalnie do zadań uczenia maszynowego, ze szczególnym uwzględnieniem zarówno szkolenia, jak i wnioskowania. Wykorzystują architekturę tablicy skurczowej, która pozwala na wysoce wydajne mnożenie macierzy – podstawową operację w sieciach neuronowych[2] [4] [5].

2. Wysoka przepustowość i elastyczność: TPU są w stanie wykonywać mniej precyzyjne obliczenia przy dużej przepustowości, dzięki czemu nadają się do wdrożeń na dużą skalę w centrach danych. Obsługują różne architektury sieci neuronowych poprzez programowalny zestaw instrukcji, umożliwiając im efektywne wykonywanie różnych typów modeli[2] [4].

3. Pamięć i przepustowość: TPU zazwyczaj mają większą przepustowość pamięci w porównaniu z silnikiem neuronowym M4, dzięki czemu mogą skuteczniej obsługiwać większe operacje tensorowe. Mogą jednak mieć mniejszą całkowitą dostępną pamięć niż inne architektury, takie jak procesory graficzne, co może ograniczać ich zastosowanie w niektórych scenariuszach[2] [5].

Kluczowe różnice

- Skoncentruj się na wnioskowaniu a szkoleniu: Silnik neuronowy M4 jest zoptymalizowany przede wszystkim pod kątem wnioskowania na urządzeniach mobilnych, podczas gdy TPU są przeznaczone zarówno do szkolenia, jak i wnioskowania na dużą skalę.
- Typ architektury: M4 wykorzystuje architekturę bardziej ogólnego przeznaczenia zintegrowaną z innymi jednostkami przetwarzającymi, podczas gdy TPU wykorzystują wyspecjalizowaną architekturę tablicy skurczowej, która wyróżnia się operacjami tensorowymi.
Wskaźniki wydajności: Chociaż M4 osiąga imponującą wydajność w aplikacjach mobilnych, procesory TPU są zbudowane tak, aby zapewniać znacznie wyższą wydajność na wat i przepustowość w przypadku szeroko zakrojonych zadań uczenia maszynowego w usługach chmurowych Google.

Podsumowując, silnik neuronowy M4 jest dostosowany do wydajnego wnioskowania na urządzeniu w ekosystemie Apple, podczas gdy procesory TPU Google zostały zaprojektowane z myślą o wysokowydajnych zadaniach uczenia maszynowego w środowiskach chmurowych, prezentując swoje mocne strony w różnych kontekstach obliczeniowych.

Cytaty:
[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-century-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.nextplatform.com/2017/04/05/first-length-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

Czy silnik neuronowy w M4 radzi sobie ze złożonymi zadaniami uczenia maszynowego równie skutecznie jak TPU firmy Google

Silnik neuronowy w chipie M4 firmy Apple i jednostki przetwarzania Tensor Processing Unit (TPU) firmy Google są przeznaczone do różnych zastosowań i wykazują odrębne możliwości w zakresie obsługi złożonych zadań uczenia maszynowego.

Wydajność i możliwości

1. Silnik neuronowy M4: M4 jest wyposażony w 16-rdzeniowy silnik neuronowy zdolny do wykonania 38 bilionów operacji na sekundę (TOPS), zoptymalizowany głównie pod kątem zadań wnioskowania. Dzięki temu jest bardzo skuteczny w zastosowaniach czasu rzeczywistego na urządzeniach mobilnych, takich jak rozpoznawanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego. Jednak jego architektura jest mniej odpowiednia do uczenia złożonych modeli w porównaniu z TPU, ponieważ jest zaprojektowana do wydajnego wykonywania wstępnie wyszkolonych modeli, a nie do obsługi obszernych obliczeń wymaganych do szkolenia.

2. TPU Google: Z kolei TPU Google to wyspecjalizowane akceleratory sprzętowe zaprojektowane specjalnie do uczenia i wnioskowania sieci neuronowych. Mogą dostarczyć do 92 TOPS podczas zadań wnioskowania, znacznie przewyższając M4 pod względem surowej mocy obliczeniowej. TPU wykorzystują architekturę tablicy skurczowej, która pozwala im wydajnie wykonywać ogromne obliczenia równoległe, co czyni je idealnymi do wielkoskalowych aplikacji do uczenia maszynowego w usługach chmurowych Google.

Różnice architektoniczne

- Nacisk na projekt: Silnik neuronowy M4 jest dostosowany do zastosowań mobilnych, kładąc nacisk na efektywność energetyczną i wydajność w czasie rzeczywistym. Natomiast TPU są zbudowane jako układy scalone specyficzne dla aplikacji (ASIC), które koncentrują się na maksymalizacji przepustowości w zadaniach uczenia maszynowego, umożliwiając im obsługę bardziej złożonych obliczeń na większych zbiorach danych.

- Elastyczność: TPU zapewniają większą elastyczność pod względem programowalności i mogą być używane zarówno do uczenia, jak i wnioskowania, podczas gdy silnik neuronowy M4 jest zoptymalizowany przede wszystkim pod kątem wnioskowania na wstępnie wytrenowanych modelach.

Wniosek

Chociaż silnik neuronowy M4 doskonale radzi sobie z wydajnym wykonywaniem zadań wnioskowania na urządzeniach mobilnych, nie dorównuje możliwościom procesorów TPU Google, jeśli chodzi o obsługę złożonych zadań uczenia maszynowego, które wymagają intensywnego szkolenia lub przetwarzania danych na dużą skalę. Różnice architektoniczne podkreślają, że każdy jest zoptymalizowany pod kątem zamierzonego przypadku użycia: M4 do aplikacji na urządzeniu i TPU do wysokowydajnych rozwiązań do uczenia maszynowego opartych na chmurze.