Bagaimana performa Neural Engine M4 dibandingkan dengan Tensor Processing Unit (TPU) Google

Performa Mesin Neural M4

Chip M4 dilengkapi dengan 16-core Neural Engine yang mampu memproses 38 triliun operasi per detik (TOPS), yang merupakan kemajuan signifikan dalam jajaran perangkat keras Apple[3][6]. Mesin ini terutama dirancang untuk tugas inferensi, memungkinkan eksekusi cepat model pembelajaran mesin pada perangkat seperti iPad Pro. Apple menekankan bahwa Neural Engine ini lebih bertenaga dibandingkan unit pemrosesan saraf mana pun yang ada di PC AI saat ini, sehingga menunjukkan kemampuannya untuk menangani komputasi kompleks secara efisien[3].

Arsitektur M4 mencakup empat core performa dan enam core efisiensi, semuanya dilengkapi dengan akselerator pembelajaran mesin. Konfigurasi hybrid ini memungkinkan alokasi sumber daya yang efektif antara tugas-tugas berkinerja tinggi dan operasi hemat energi, sehingga cocok untuk aplikasi yang menuntut dan penggunaan sehari-hari [3]. Integrasi Neural Engine dengan unit pemrosesan lain (CPU dan GPU) meningkatkan kinerja secara keseluruhan, terutama untuk tugas-tugas yang melibatkan pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami[5].

Unit Pemrosesan Google Tensor (TPU)

Sebaliknya, TPU Google adalah akselerator perangkat keras khusus yang dirancang khusus untuk tugas pembelajaran mesin, khususnya berfokus pada pelatihan dan inferensi. TPU unggul dalam penerapan skala besar, sering kali digunakan di pusat data untuk melatih model AI yang kompleks. Misalnya, Apple dilaporkan telah menggunakan TPU Google untuk melatih model AI-nya, yang menunjukkan ketangguhannya dalam menangani beban komputasi yang ekstensif[4].

Arsitektur TPU Google dioptimalkan untuk perhitungan dengan presisi lebih rendah, yang memungkinkan kecepatan pemrosesan lebih cepat sekaligus menjaga akurasi di banyak aplikasi AI. Iterasi terbaru TPU dirancang untuk bekerja secara efisien dengan TensorFlow, framework pembelajaran mesin Google, yang memungkinkan pengembang memanfaatkan potensi penuh perangkat keras untuk tugas pelatihan dan inferensi[1].

Wawasan Komparatif

1. Kasus Penggunaan:
- M4 Neural Engine disesuaikan untuk aplikasi pada perangkat, memberikan kemampuan inferensi real-time yang meningkatkan pengalaman pengguna langsung di perangkat seluler.
- TPU lebih cocok untuk pelatihan dan inferensi berbasis cloud dalam skala besar, sehingga ideal untuk aplikasi tingkat perusahaan yang memproses data dalam jumlah besar.

2. Metrik Kinerja:
- 38 TOPS M4 menyoroti kekuatannya dalam menjalankan model pembelajaran mesin secara efisien dalam konteks seluler.
- TPU dapat menangani kumpulan data yang lebih besar dan model yang lebih kompleks karena arsitekturnya dirancang khusus untuk tugas pembelajaran mendalam.

3. Integrasi Ekosistem:
- Neural Engine Apple terintegrasi secara mulus dengan ekosistemnya, memungkinkan pengembang mengoptimalkan aplikasi menggunakan alat Core ML yang memanfaatkan kekuatan gabungan CPU, GPU, dan Neural Engine.
- TPU Google memerlukan pengoptimalan khusus dalam TensorFlow tetapi memberikan performa yang kuat bila digunakan dengan benar di lingkungan cloud.

Singkatnya, meskipun Neural Engine M4 dan TPU Google sama-sama kuat, keduanya memenuhi kebutuhan berbeda dalam lanskap AI. M4 dioptimalkan untuk komputasi seluler dan edge, dengan fokus pada inferensi yang efisien, sedangkan TPU unggul dalam pelatihan skala besar dan tugas inferensi dalam infrastruktur cloud.

Kutipan:
[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

Apa perbedaan utama arsitektur Neural Engine di M4 dan TPU Google

Arsitektur Mesin Neural M4 Apple dan Unit Pemrosesan Tensor (TPU) Google menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam desain, tujuan, dan kemampuan operasional.

Arsitektur Mesin Neural Apple M4

1. Desain Inti: M4 dilengkapi Mesin Neural 16 inti yang dioptimalkan untuk tugas inferensi. Ia beroperasi pada kinerja puncak 38 triliun operasi per detik (TOPS), terutama menggunakan presisi INT8. Desain ini berfokus pada eksekusi model pembelajaran mesin secara efisien pada perangkat seluler seperti iPad Pro, meningkatkan aplikasi real-time seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami[1][6].

2. Integrasi dengan Core Lain: Arsitektur M4 mencakup empat core performa dan enam core efisiensi, semuanya dilengkapi dengan akselerator pembelajaran mesin. Desain hybrid ini memungkinkan Neural Engine bekerja bersama-sama dengan CPU dan GPU, mengoptimalkan alokasi sumber daya untuk berbagai tugas sekaligus menjaga efisiensi energi[6].

3. Pengoptimalan Inferensi: Neural Engine dirancang khusus untuk inferensi dibandingkan pelatihan, sehingga kurang cocok untuk tugas pelatihan model yang kompleks. Arsitekturnya dirancang untuk menangani berbagai model jaringan saraf tetapi tidak sefleksibel TPU dalam hal kemampuan program[1].

Arsitektur Unit Pemrosesan Google Tensor

1. Desain yang Dibuat dengan Tujuan: TPU adalah Sirkuit Terpadu Khusus Aplikasi (ASIC) yang dirancang secara eksplisit untuk tugas pembelajaran mesin, khususnya berfokus pada pelatihan dan inferensi. Mereka memanfaatkan arsitektur susunan sistolik, yang memungkinkan perkalian matriks dengan efisiensi tinggiâoperasi inti dalam jaringan neural[2][4][5].

2. Throughput dan Fleksibilitas Tinggi: TPU mampu melakukan penghitungan presisi rendah dengan throughput tinggi, sehingga cocok untuk penerapan skala besar di pusat data. Mereka mendukung berbagai arsitektur jaringan saraf melalui set instruksi yang dapat diprogram, memungkinkan mereka untuk mengeksekusi berbagai jenis model secara efisien [2] [4].

3. Memori dan Bandwidth: TPU biasanya memiliki bandwidth memori yang lebih tinggi dibandingkan dengan Neural Engine M4, sehingga memungkinkannya menangani operasi tensor yang lebih besar dengan lebih efektif. Namun, mereka mungkin memiliki total memori yang lebih rendah dibandingkan arsitektur lain seperti GPU, yang dapat membatasi penerapannya dalam beberapa skenario[2][5].

Perbedaan Utama

- Fokus pada Inferensi vs. Pelatihan: Mesin Neural M4 terutama dioptimalkan untuk inferensi pada perangkat seluler, sementara TPU dirancang untuk pelatihan dan inferensi dalam skala besar.
- Jenis Arsitektur: M4 menggunakan arsitektur tujuan umum yang terintegrasi dengan unit pemrosesan lain, sedangkan TPU menggunakan arsitektur larik sistolik khusus yang unggul dalam operasi tensor.
- Metrik Performa: Meskipun M4 mencapai performa mengesankan untuk aplikasi seluler, TPU dibuat untuk memberikan performa per watt dan throughput yang jauh lebih tinggi untuk tugas pembelajaran mesin ekstensif di seluruh layanan cloud Google.

Singkatnya, M4 Neural Engine dirancang untuk inferensi pada perangkat yang efisien dalam ekosistem Apple, sementara TPU Google dirancang untuk tugas-tugas pembelajaran mesin berperforma tinggi di lingkungan cloud, yang menunjukkan kekuatannya masing-masing dalam konteks komputasi yang berbeda.

Kutipan:
[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

Dapatkah Neural Engine di M4 menangani tugas pembelajaran mesin yang kompleks seefektif TPU Google

Mesin Neural dalam chip M4 Apple dan Unit Pemrosesan Tensor (TPU) Google dirancang untuk berbagai aplikasi dan menunjukkan kemampuan berbeda dalam menangani tugas pembelajaran mesin yang kompleks.

Kinerja dan Kemampuan

1. Mesin Neural M4: M4 dilengkapi Mesin Neural 16 inti yang mampu mencapai 38 triliun operasi per detik (TOPS), terutama dioptimalkan untuk tugas inferensi. Hal ini membuatnya sangat efektif untuk aplikasi real-time pada perangkat seluler, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Namun, arsitekturnya kurang cocok untuk melatih model yang kompleks dibandingkan dengan TPU, karena arsitekturnya dirancang untuk menjalankan model yang telah dilatih sebelumnya secara efisien daripada menangani komputasi ekstensif yang diperlukan untuk pelatihan.

2. Google TPU: Sebaliknya, TPU Google adalah akselerator perangkat keras khusus yang dirancang secara eksplisit untuk pelatihan dan inferensi jaringan neural. Mereka dapat menghasilkan hingga 92 TOPS selama tugas inferensi, secara signifikan mengungguli M4 dalam hal kekuatan komputasi mentah. TPU memanfaatkan arsitektur array sistolik, yang memungkinkannya melakukan komputasi paralel besar-besaran secara efisien, menjadikannya ideal untuk aplikasi pembelajaran mesin skala besar di seluruh layanan cloud Google.

Perbedaan Arsitektur

- Fokus Desain: Neural Engine M4 disesuaikan untuk aplikasi seluler, menekankan efisiensi energi dan kinerja real-time. Sebaliknya, TPU dibuat sebagai Sirkuit Terpadu Khusus Aplikasi (ASIC) yang berfokus pada memaksimalkan throughput untuk tugas pembelajaran mesin, sehingga memungkinkannya menangani komputasi yang lebih kompleks pada kumpulan data yang lebih besar.

- Fleksibilitas: TPU menawarkan fleksibilitas yang lebih besar dalam hal kemampuan program dan dapat digunakan untuk pelatihan dan inferensi, sedangkan Neural Engine M4 terutama dioptimalkan untuk inferensi pada model yang telah dilatih sebelumnya.

Kesimpulan

Meskipun M4 Neural Engine unggul dalam melakukan tugas inferensi secara efisien di perangkat seluler, mesin ini tidak sebanding dengan kemampuan TPU Google dalam menangani tugas pembelajaran mesin kompleks yang memerlukan pelatihan ekstensif atau pemrosesan data skala besar. Perbedaan arsitekturnya menyoroti bahwa masing-masing dioptimalkan untuk kasus penggunaan yang dimaksudkan: M4 untuk aplikasi pada perangkat dan TPU untuk solusi pembelajaran mesin berbasis cloud berkinerja tinggi.