Cum se compară performanța motorului neuronal M4 cu unitățile de procesare a tensoarelor (TPU) de la Google

Performanța motorului neural M4

Cipul M4 dispune de un Motor Neural cu 16 nuclee capabil să proceseze 38 de trilioane de operații pe secundă (TOPS), ceea ce reprezintă un progres semnificativ în gama de hardware Apple[3][6]. Acest motor este conceput în primul rând pentru sarcini de inferență, permițând execuția rapidă a modelelor de învățare automată pe dispozitive precum iPad Pro. Apple subliniază că acest Neural Engine este mai puternic decât orice unitate de procesare neuronală actuală din PC-urile AI, arătându-și capacitatea de a gestiona eficient calcule complexe[3].

Arhitectura lui M4 include patru nuclee de performanță și șase nuclee de eficiență, toate echipate cu acceleratoare de învățare automată. Această configurație hibridă permite alocarea eficientă a resurselor între sarcinile de înaltă performanță și operațiunile eficiente din punct de vedere energetic, făcând-o potrivită atât pentru aplicații solicitante, cât și pentru utilizarea de zi cu zi[3]. Integrarea Neural Engine cu alte unități de procesare (CPU și GPU) îmbunătățește performanța generală, în special pentru sarcinile care implică recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural[5].

Unități de procesare a tensoarelor Google (TPU)

În schimb, TPU-urile Google sunt acceleratoare hardware specializate concepute special pentru sarcinile de învățare automată, concentrându-se în special atât pe instruire, cât și pe inferență. TPU-urile excelează în implementări la scară largă, adesea utilizate în centrele de date pentru antrenarea modelelor complexe de IA. De exemplu, Apple a folosit TPU-urile Google pentru a-și antrena modelele AI, indicând robustețea acestora în gestionarea sarcinilor computaționale extinse[4].

Arhitectura TPU a Google este optimizată pentru calculuri cu precizie redusă, ceea ce permite viteze de procesare mai rapide, menținând în același timp precizia în multe aplicații AI. Cele mai recente iterații ale TPU-urilor sunt proiectate să funcționeze eficient cu TensorFlow, cadrul Google de învățare automată, permițând dezvoltatorilor să valorifice întregul potențial al hardware-ului atât pentru activități de instruire, cât și pentru sarcini de inferență[1].

Perspective comparative

1. Cazuri de utilizare:
- Motorul neural M4 este adaptat pentru aplicațiile de pe dispozitiv, oferind capabilități de inferență în timp real care îmbunătățesc experiența utilizatorului direct pe dispozitivele mobile.
- TPU-urile sunt mai potrivite pentru instruirea bazată pe cloud și inferența la scară, făcându-le ideale pentru aplicațiile la nivel de întreprindere în care sunt procesate cantități mari de date.

2. Metrici de performanță:
- 38 TOPS al lui M4 îi evidențiază puterea în executarea eficientă a modelelor de învățare automată într-un context mobil.
- TPU-urile pot gestiona seturi de date mai mari și modele mai complexe datorită arhitecturii lor concepute special pentru sarcinile de deep learning.

3. Integrarea ecosistemelor:
- Neural Engine de la Apple se integrează perfect cu ecosistemul său, permițând dezvoltatorilor să optimizeze aplicațiile folosind instrumente Core ML care valorifică puterea combinată a CPU, GPU și Neural Engine.
- TPU-urile Google necesită optimizări specifice în cadrul TensorFlow, dar oferă performanțe robuste atunci când sunt utilizate corespunzător în medii cloud.

Pe scurt, în timp ce atât motorul neural al lui M4, cât și TPU-urile Google sunt puternice în sine, ele răspund nevoilor diferite din peisajul AI. M4 este optimizat pentru calcularea mobilă și edge, concentrându-se pe inferență eficientă, în timp ce TPU-urile excelează la activități de instruire și inferență la scară largă în cadrul infrastructurilor cloud.

Citate:
[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

Care sunt principalele diferențe în arhitectura Neural Engine din M4 și TPU-urile Google

Arhitectura motorului neuronal M4 de la Apple și a unităților de procesare a tensoarelor (TPU) de la Google dezvăluie diferențe semnificative în ceea ce privește designul, scopul și capacitățile operaționale.

Arhitectura motorului neuronal Apple M4

1. Core Design: M4 dispune de un motor neural cu 16 nuclee care este optimizat pentru sarcini de inferență. Funcționează la o performanță de vârf de 38 de trilioane de operații pe secundă (TOPS), utilizând în primul rând precizia INT8. Acest design se concentrează pe executarea eficientă a modelelor de învățare automată pe dispozitive mobile precum iPad Pro, îmbunătățind aplicațiile în timp real, cum ar fi recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural[1][6].

2. Integrare cu alte nuclee: arhitectura lui M4 include patru nuclee de performanță și șase nuclee de eficiență, toate echipate cu acceleratoare de învățare automată. Acest design hibrid permite Neural Engine să lucreze în tandem cu CPU și GPU, optimizând alocarea resurselor pentru diferite sarcini, menținând în același timp eficiența energetică[6].

3. Optimizarea inferenței: Neural Engine este special adaptat pentru inferență, mai degrabă decât pentru antrenament, făcându-l mai puțin potrivit pentru sarcini complexe de antrenament de model. Arhitectura sa este concepută pentru a gestiona o gamă largă de modele de rețele neuronale, dar nu este la fel de flexibilă ca TPU-urile în ceea ce privește programabilitatea[1].

Arhitectura unității de procesare a tensoarelor Google

1. Design conceput special: TPU-urile sunt Circuite integrate specifice aplicației (ASIC) concepute în mod explicit pentru sarcinile de învățare automată, concentrându-se în special atât pe instruire, cât și pe inferență. Ei utilizează o arhitectură de matrice sistolice, care permite multiplicarea matricei extrem de eficiente – o operațiune de bază în rețelele neuronale[2][4][5].

2. Debit ridicat și flexibilitate: TPU-urile sunt capabile să efectueze calcule de precizie redusă cu un randament ridicat, făcându-le potrivite pentru implementări la scară largă în centre de date. Aceștia suportă diferite arhitecturi de rețele neuronale printr-un set de instrucțiuni programabile, permițându-le să execute diferite tipuri de modele în mod eficient[2][4].

3. Memorie și lățime de bandă: TPU-urile au, de obicei, o lățime de bandă de memorie mai mare în comparație cu Neural Engine al lui M4, permițându-le să gestioneze mai eficient operațiunile cu tensori mai mari. Cu toate acestea, ele pot avea o memorie totală disponibilă mai mică decât alte arhitecturi precum GPU-urile, ceea ce le poate limita aplicarea în unele scenarii[2][5].

Diferențele cheie

- Concentrați-vă pe inferență vs. antrenament: Motorul neuronal M4 este optimizat în primul rând pentru inferență pe dispozitive mobile, în timp ce TPU-urile sunt proiectate atât pentru antrenament, cât și pentru inferență la scară.
- Tipul de arhitectură: M4 utilizează o arhitectură mai generală integrată cu alte unități de procesare, în timp ce TPU-urile folosesc o arhitectură specializată de matrice sistolică, care excelează la operațiunile tensorului.
- Metrici de performanță: în timp ce M4 realizează performanțe impresionante pentru aplicațiile mobile, TPU-urile sunt construite pentru a oferi performanță pe watt și un randament semnificativ mai ridicat pentru sarcini extinse de învățare automată în serviciile cloud Google.

În rezumat, motorul neuronal M4 este adaptat pentru inferența eficientă pe dispozitiv în cadrul ecosistemului Apple, în timp ce TPU-urile Google sunt proiectate pentru sarcini de învățare automată de înaltă performanță în medii cloud, prezentându-și punctele forte în diferite contexte de calcul.

Citate:
[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

Poate Neural Engine din M4 să gestioneze sarcini complexe de învățare automată la fel de eficient ca TPU-urile Google

Neural Engine din cipul M4 de la Apple și unitățile de procesare a tensoarelor (TPU) de la Google sunt proiectate pentru diferite aplicații și prezintă capacități distincte atunci când vine vorba de gestionarea sarcinilor complexe de învățare automată.

Performanță și capacități

1. M4 Neural Engine: M4 dispune de un Neural Engine cu 16 nuclee capabil să realizeze 38 de trilioane de operații pe secundă (TOPS), optimizat în primul rând pentru sarcini de inferență**. Acest lucru îl face extrem de eficient pentru aplicațiile în timp real de pe dispozitive mobile, cum ar fi recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural. Cu toate acestea, arhitectura sa este mai puțin potrivită pentru formarea modelelor complexe în comparație cu TPU-urile, deoarece este proiectată să execute modele pre-antrenate în mod eficient, mai degrabă decât să gestioneze calculele ample necesare pentru antrenament.

2. TPU-uri Google: în contrast, TPU-urile Google sunt acceleratoare hardware specializate concepute în mod explicit atât pentru formarea, cât și pentru deducerea rețelelor neuronale. Ele pot furniza până la 92 TOPS în timpul sarcinilor de inferență, depășind semnificativ M4 în ceea ce privește puterea de calcul brută. TPU-urile beneficiază de o arhitectură de matrice sistolică, care le permite să efectueze calcule paralele masive în mod eficient, făcându-le ideale pentru aplicațiile de învățare automată la scară largă în serviciile cloud Google.

Diferențele arhitecturale

- Design Focus: Neural Engine al lui M4 este adaptat pentru aplicații mobile, punând accent pe eficiența energetică și performanța în timp real. În schimb, TPU-urile sunt construite ca circuite integrate specifice aplicației (ASIC) care se concentrează pe maximizarea debitului pentru sarcinile de învățare automată, permițându-le să gestioneze calcule mai complexe pe seturi de date mai mari.

- Flexibilitate: TPU-urile oferă o flexibilitate mai mare în ceea ce privește programabilitatea și pot fi utilizate atât pentru antrenament, cât și pentru inferență, în timp ce Neural Engine al lui M4 este optimizat în primul rând pentru inferență pe modele pre-antrenate.

Concluzie

În timp ce M4 Neural Engine excelează în îndeplinirea eficientă a sarcinilor de inferență pe dispozitivele mobile, nu se potrivește cu capacitățile TPU-urilor Google atunci când vine vorba de gestionarea sarcinilor complexe de învățare automată care necesită o pregătire extinsă sau o prelucrare a datelor la scară largă. Diferențele arhitecturale evidențiază faptul că fiecare este optimizat pentru cazul său de utilizare: M4 pentru aplicații pe dispozitiv și TPU-uri pentru soluții de învățare automată bazate pe cloud de înaltă performanță.