Как производительность Neural Engine M4 сравнивается с тензорными процессорами Google (TPU)

Производительность нейронного двигателя M4

Чип M4 оснащен 16-ядерным Neural Engine, способным обрабатывать 38 триллионов операций в секунду (TOPS), что является значительным достижением в линейке оборудования Apple[3][6]. Этот движок в первую очередь предназначен для задач вывода, позволяя быстро выполнять модели машинного обучения на таких устройствах, как iPad Pro. Apple подчеркивает, что этот нейронный движок более мощный, чем любой нынешний нейронный процессор на ПК с искусственным интеллектом, демонстрируя его способность эффективно обрабатывать сложные вычисления[3].

Архитектура M4 включает четыре ядра производительности и шесть ядер эффективности, все из которых оснащены ускорителями машинного обучения. Эта гибридная конфигурация позволяет эффективно распределять ресурсы между высокопроизводительными задачами и энергоэффективными операциями, что делает ее подходящей как для ресурсоемких приложений, так и для повседневного использования[3]. Интеграция Neural Engine с другими процессорами (ЦП и ГП) повышает общую производительность, особенно при выполнении задач, связанных с распознаванием изображений и обработкой естественного языка[5].

Тензорные процессоры Google (TPU)

TPU Google, напротив, представляют собой специализированные аппаратные ускорители, разработанные специально для задач машинного обучения, уделяя особое внимание как обучению, так и выводу. TPU отлично подходят для крупномасштабных развертываний и часто используются в центрах обработки данных для обучения сложных моделей искусственного интеллекта. Например, Apple, как сообщается, использовала TPU Google для обучения своих моделей искусственного интеллекта, что указывает на их надежность при обработке больших вычислительных нагрузок[4].

Архитектура Google TPU оптимизирована для вычислений с низкой точностью, что позволяет повысить скорость обработки, сохраняя при этом точность во многих приложениях искусственного интеллекта. Последние версии TPU предназначены для эффективной работы с TensorFlow, структурой машинного обучения Google, что позволяет разработчикам использовать весь потенциал оборудования как для задач обучения, так и для задач вывода[1].

Сравнительная информация

1. Примеры использования:
- Нейронный механизм M4 предназначен для приложений на устройствах и обеспечивает возможности вывода в реальном времени, которые улучшают взаимодействие с пользователем непосредственно на мобильных устройствах.
- TPU больше подходят для облачного обучения и вывода в больших масштабах, что делает их идеальными для приложений корпоративного уровня, где обрабатываются огромные объемы данных.

2. Показатели производительности:
- 38 TOPS M4 подчеркивают его сильные стороны в эффективном выполнении моделей машинного обучения в мобильном контексте.
- TPU могут обрабатывать более крупные наборы данных и более сложные модели благодаря своей архитектуре, разработанной специально для задач глубокого обучения.

3. Экосистемная интеграция:
- Neural Engine от Apple легко интегрируется с ее экосистемой, позволяя разработчикам оптимизировать приложения с помощью инструментов Core ML, которые используют объединенную мощность ЦП, графического процессора и Neural Engine.
- TPU Google требуют специальной оптимизации в TensorFlow, но обеспечивают высокую производительность при правильном использовании в облачных средах.

Подводя итог, можно сказать, что хотя нейронный движок M4 и TPU Google мощны сами по себе, они удовлетворяют различные потребности в сфере искусственного интеллекта. M4 оптимизирован для мобильных и периферийных вычислений с упором на эффективный вывод, тогда как TPU превосходно справляются с крупномасштабными задачами обучения и вывода в облачных инфраструктурах.

Цитаты:
[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

Каковы основные различия в архитектуре Neural Engine в M4 и TPU Google?

Архитектура Apple M4 Neural Engine и тензорных процессоров Google (TPU) демонстрирует существенные различия в конструкции, назначении и эксплуатационных возможностях.

Архитектура нейронного двигателя Apple M4

1. Конструкция ядра: M4 оснащен 16-ядерным нейронным процессором, оптимизированным для задач вывода. Он работает с максимальной производительностью 38 триллионов операций в секунду (TOPS), в основном используя точность INT8. Этот дизайн ориентирован на эффективное выполнение моделей машинного обучения на мобильных устройствах, таких как iPad Pro, улучшая приложения реального времени, такие как распознавание изображений и обработка естественного языка[1][6].

2. Интеграция с другими ядрами. Архитектура M4 включает четыре ядра производительности и шесть ядер эффективности, все из которых оснащены ускорителями машинного обучения. Этот гибридный дизайн позволяет Neural Engine работать в тандеме с центральным и графическим процессорами, оптимизируя распределение ресурсов для различных задач, сохраняя при этом энергоэффективность[6].

3. Оптимизация вывода. Neural Engine специально предназначен для вывода, а не для обучения, что делает его менее подходящим для сложных задач обучения моделей. Его архитектура предназначена для работы с широким спектром моделей нейронных сетей, но не так гибка, как TPU, с точки зрения программируемости[1].

Архитектура тензорного процессора Google

1. Целевая конструкция: TPU — это интегральные схемы специального назначения (ASIC), разработанные специально для задач машинного обучения, с особым упором на обучение и вывод. Они используют архитектуру систолического массива, которая обеспечивает высокоэффективное умножение матриц — основную операцию в нейронных сетях[2][4][5].

2. Высокая пропускная способность и гибкость. TPU способны выполнять вычисления низкой точности с высокой пропускной способностью, что делает их пригодными для крупномасштабного развертывания в центрах обработки данных. Они поддерживают различные архитектуры нейронных сетей посредством программируемого набора команд, что позволяет им эффективно выполнять различные типы моделей[2][4].

3. Память и пропускная способность. TPU обычно имеют более высокую пропускную способность памяти по сравнению с Neural Engine M4, что позволяет им более эффективно обрабатывать более крупные тензорные операции. Однако общий объем доступной памяти у них может быть меньше, чем у других архитектур, таких как графические процессоры, что может ограничивать их применение в некоторых сценариях[2][5].

Ключевые отличия

- Сосредоточьтесь на выводе, а не на обучении. Нейронный движок M4 в первую очередь оптимизирован для вывода на мобильных устройствах, а TPU предназначены как для обучения, так и для вывода в больших масштабах.
- Тип архитектуры: M4 использует более универсальную архитектуру, интегрированную с другими процессорами, тогда как TPU используют специализированную архитектуру систолического массива, которая превосходно справляется с тензорными операциями.
- Показатели производительности: хотя M4 обеспечивает впечатляющую производительность в мобильных приложениях, TPU созданы для обеспечения значительно более высокой производительности на ватт и пропускной способности для выполнения обширных задач машинного обучения в облачных сервисах Google.

Подводя итог, можно сказать, что M4 Neural Engine предназначен для эффективного вывода данных на устройстве в экосистеме Apple, а TPU Google разработаны для высокопроизводительных задач машинного обучения в облачных средах, демонстрируя свои сильные стороны в различных вычислительных контекстах.

Цитаты:
[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-length-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

Может ли Neural Engine в M4 справляться со сложными задачами машинного обучения так же эффективно, как TPU Google?

Neural Engine в чипе Apple M4 и тензорные процессоры Google (TPU) предназначены для различных приложений и демонстрируют различные возможности, когда дело доходит до решения сложных задач машинного обучения.

Производительность и возможности

1. Нейронный процессор M4: M4 оснащен 16-ядерным нейронным процессором, способным выполнять 38 триллионов операций в секунду (TOPS), оптимизированным в первую очередь для задач вывода. Это делает его очень эффективным для приложений реального времени на мобильных устройствах, таких как распознавание изображений и обработка естественного языка. Однако его архитектура менее подходит для обучения сложных моделей по сравнению с TPU, поскольку она предназначена для эффективного выполнения предварительно обученных моделей, а не для выполнения обширных вычислений, необходимых для обучения.

2. Google TPU. Напротив, TPU Google представляют собой специализированные аппаратные ускорители, специально разработанные как для обучения, так и для вывода нейронных сетей. Они могут обеспечить производительность до 92 TOPS при выполнении задач вывода, значительно превосходя M4 с точки зрения вычислительной мощности. TPU используют архитектуру систолического массива, которая позволяет им эффективно выполнять массовые параллельные вычисления, что делает их идеальными для крупномасштабных приложений машинного обучения в облачных сервисах Google.

Архитектурные различия

- Фокус на дизайн: Neural Engine M4 специально разработан для мобильных приложений, уделяя особое внимание энергоэффективности и производительности в реальном времени. Напротив, TPU построены как интегральные схемы специального назначения (ASIC), которые ориентированы на максимизацию пропускной способности для задач машинного обучения, что позволяет им выполнять более сложные вычисления над большими наборами данных.

- Гибкость: TPU обеспечивают большую гибкость с точки зрения программирования и могут использоваться как для обучения, так и для вывода, тогда как Neural Engine M4 в первую очередь оптимизирован для вывода на предварительно обученных моделях.

Заключение

Хотя M4 Neural Engine превосходно справляется с эффективным выполнением задач вывода на мобильных устройствах, он не соответствует возможностям TPU Google, когда дело доходит до решения сложных задач машинного обучения, требующих тщательного обучения или крупномасштабной обработки данных. Архитектурные различия подчеркивают, что каждый из них оптимизирован для своего предполагаемого варианта использования: M4 — для приложений на устройстве, а TPU — для высокопроизводительных облачных решений машинного обучения.