Kāda ir M4 neironu dzinēja veiktspēja salīdzinājumā ar Google tensoru apstrādes vienībām (TPU)

M4 neironu dzinēja veiktspēja

M4 mikroshēmā ir 16 kodolu neironu dzinējs, kas spēj apstrādāt 38 triljonus darbību sekundē (TOPS), kas ir ievērojams sasniegums Apple aparatūras klāstā[3][6]. Šis dzinējs galvenokārt ir paredzēts secināšanas uzdevumiem, kas ļauj ātri izpildīt mašīnmācīšanās modeļus tādās ierīcēs kā iPad Pro. Apple uzsver, ka šis neironu dzinējs ir jaudīgāks par jebkuru pašreizējo neironu apstrādes bloku AI personālajos datoros, parādot tā spēju efektīvi apstrādāt sarežģītus aprēķinus[3].

M4 arhitektūrā ietilpst četri veiktspējas kodoli un seši efektivitātes kodoli, kas visi ir aprīkoti ar mašīnmācīšanās paātrinātājiem. Šī hibrīda konfigurācija ļauj efektīvi sadalīt resursus starp augstas veiktspējas uzdevumiem un energoefektīvām darbībām, padarot to piemērotu gan prasīgām lietojumprogrammām, gan ikdienas lietošanai[3]. Neironālā dzinēja integrācija ar citām apstrādes vienībām (CPU un GPU) uzlabo vispārējo veiktspēju, jo īpaši uzdevumiem, kas saistīti ar attēlu atpazīšanu un dabiskās valodas apstrādi[5].

Google tensoru apstrādes vienības (TPU)

Turpretim Google TPU ir specializēti aparatūras paātrinātāji, kas īpaši izstrādāti mašīnmācīšanās uzdevumiem, īpaši koncentrējoties gan uz apmācību, gan uz secinājumiem. TPU ir izcili liela mēroga izvietošanā, ko bieži izmanto datu centros sarežģītu AI modeļu apmācībai. Piemēram, tiek ziņots, ka Apple ir izmantojis Google TPU, lai apmācītu savus mākslīgā intelekta modeļus, norādot uz to izturību, izturot lielas skaitļošanas slodzes[4].

Google TPU arhitektūra ir optimizēta zemākas precizitātes aprēķiniem, kas nodrošina lielāku apstrādes ātrumu, vienlaikus saglabājot precizitāti daudzās AI lietojumprogrammās. Jaunākās TPU iterācijas ir izstrādātas tā, lai tās efektīvi darbotos ar TensorFlow, Google mašīnmācīšanās sistēmu, ļaujot izstrādātājiem izmantot visu aparatūras potenciālu gan apmācības, gan secinājumu veikšanai[1].

Salīdzinoši ieskati

1. Lietošanas gadījumi:
- M4 neironu dzinējs ir pielāgots lietojumprogrammām ierīcē, nodrošinot reāllaika secinājumu iespējas, kas uzlabo lietotāja pieredzi tieši mobilajās ierīcēs.
- TPU ir vairāk piemēroti mākoņdatošanas apmācībai un plaša mēroga secinājumiem, padarot tos ideāli piemērotus uzņēmuma līmeņa lietojumprogrammām, kurās tiek apstrādāts liels datu apjoms.

2. Veiktspējas rādītāji:
- M4 38 TOPS izceļ tā spēku, efektīvi izpildot mašīnmācības modeļus mobilajā kontekstā.
- TPU var apstrādāt lielākas datu kopas un sarežģītākus modeļus, jo to arhitektūra ir īpaši izstrādāta dziļas mācīšanās uzdevumiem.

3. Ekosistēmu integrācija:
- Apple Neural Engine nemanāmi integrējas ar tās ekosistēmu, ļaujot izstrādātājiem optimizēt lietojumprogrammas, izmantojot Core ML rīkus, kas izmanto CPU, GPU un Neural Engine apvienoto jaudu.
- Google TPU ir nepieciešama īpaša TensorFlow optimizācija, taču tie nodrošina stabilu veiktspēju, ja tos pareizi izmanto mākoņa vidē.

Kopumā, lai gan gan M4 neironu dzinējs, gan Google TPU ir jaudīgi paši par sevi, tie apmierina dažādas AI ainavas vajadzības. M4 ir optimizēts mobilajai un malu skaitļošanai, koncentrējoties uz efektīvu secinājumu veikšanu, savukārt TPU ir izcili liela mēroga apmācību un secinājumu veikšanas uzdevumos mākoņa infrastruktūrās.

Citāts:
[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

Kādas ir galvenās atšķirības neironu dzinēja arhitektūrā M4 un Google TPU

Apple M4 Neural Engine un Google Tensor Processing Units (TPU) arhitektūra atklāj būtiskas atšķirības dizainā, nolūkā un darbības iespējās.

Apple M4 neironu dzinēja arhitektūra

1. Pamata dizains: M4 ir 16 kodolu neironu dzinējs, kas ir optimizēts secināšanas uzdevumiem. Tas darbojas ar maksimālo veiktspēju 38 triljoni darbību sekundē (TOPS), galvenokārt izmantojot INT8 precizitāti. Šis dizains koncentrējas uz efektīvu mašīnmācīšanās modeļu izpildi mobilajās ierīcēs, piemēram, iPad Pro, uzlabojot reāllaika lietojumprogrammas, piemēram, attēlu atpazīšanu un dabiskās valodas apstrādi[1][6].

2. Integrācija ar citiem kodoliem: M4 arhitektūrā ietilpst četri veiktspējas kodoli un seši efektivitātes kodoli, kas visi ir aprīkoti ar mašīnmācīšanās paātrinātājiem. Šis hibrīdais dizains ļauj Neural Engine strādāt kopā ar centrālo procesoru un GPU, optimizējot resursu sadali dažādiem uzdevumiem, vienlaikus saglabājot energoefektivitāti[6].

3. Secinājumu optimizācija: neironu dzinējs ir īpaši pielāgots secinājumu veikšanai, nevis apmācībai, tāpēc tas ir mazāk piemērots sarežģītiem modeļa apmācības uzdevumiem. Tā arhitektūra ir izstrādāta, lai apstrādātu plašu neironu tīklu modeļu klāstu, taču programmējamības ziņā tā nav tik elastīga kā TPU[1].

Google Tensor Processing Unit Architecture

1. Mērķtiecīgi izveidots dizains: TPU ir Lietojumprogrammas integrētās shēmas (ASIC), kas īpaši izstrādātas mašīnmācīšanās uzdevumiem, īpaši koncentrējoties gan uz apmācību, gan uz secinājumiem. Tie izmanto sistolisko masīvu arhitektūru, kas nodrošina ļoti efektīvu matricas reizināšanu — galveno darbību neironu tīklos[2][4][5].

2. Augsta caurlaidspēja un elastība: TPU spēj veikt zemākas precizitātes aprēķinus ar lielu caurlaidspēju, tāpēc tie ir piemēroti liela mēroga izvietošanai datu centros. Tie atbalsta dažādas neironu tīklu arhitektūras, izmantojot programmējamu instrukciju kopu, ļaujot tiem efektīvi izpildīt dažāda veida modeļus[2][4].

3. Atmiņa un joslas platums: TPU parasti ir lielāks atmiņas joslas platums, salīdzinot ar M4 neironu dzinēju, ļaujot tiem efektīvāk apstrādāt lielākas tensora darbības. Tomēr tiem var būt mazāka pieejamā kopējā atmiņa nekā citām arhitektūrām, piemēram, GPU, kas dažos gadījumos var ierobežot to pielietojumu[2][5].

Galvenās atšķirības

- Koncentrēšanās uz secinājumiem salīdzinājumā ar apmācību: M4 neironu dzinējs galvenokārt ir optimizēts secinājumiem mobilajās ierīcēs, savukārt TPU ir paredzēti gan apmācībai, gan liela mēroga secinājumu veikšanai.
- Arhitektūras veids: M4 izmanto vispārīgāku arhitektūru, kas ir integrēta ar citām apstrādes vienībām, turpretim TPU izmanto specializētu sistoliskā masīva arhitektūru, kas ir izcila tensoru darbībās.
- Veiktspējas rādītāji: lai gan M4 nodrošina iespaidīgu veiktspēju mobilajām lietojumprogrammām, TPU ir veidoti tā, lai nodrošinātu ievērojami lielāku veiktspēju uz vatu un caurlaidspēju, lai veiktu plašus mašīnmācīšanās uzdevumus Google mākoņpakalpojumos.

Rezumējot, M4 neironu dzinējs ir pielāgots efektīvai secinājumu veikšanai ierīcē Apple ekosistēmā, savukārt Google TPU ir izstrādāti augstas veiktspējas mašīnmācīšanās uzdevumiem mākoņa vidē, parādot to attiecīgās stiprās puses dažādos skaitļošanas kontekstos.

Citāts:
[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

Vai M4 neironu dzinējs var tikt galā ar sarežģītiem mašīnmācīšanās uzdevumiem tikpat efektīvi kā Google TPU

Apple M4 mikroshēmā esošais neironu dzinējs un Google Tensor Processing Units (TPU) ir paredzēti dažādām lietojumprogrammām, un tiem ir atšķirīgas iespējas, veicot sarežģītus mašīnmācīšanās uzdevumus.

Veiktspēja un iespējas

1. M4 neironu dzinējs: M4 ir 16 kodolu neironu dzinējs, kas spēj sasniegt 38 triljonus darbību sekundē (TOPS), galvenokārt optimizēts secināšanas uzdevumiem. Tas padara to ļoti efektīvu reāllaika lietojumprogrammām mobilajās ierīcēs, piemēram, attēlu atpazīšanai un dabiskās valodas apstrādei. Tomēr tā arhitektūra ir mazāk piemērota sarežģītu modeļu apmācībai salīdzinājumā ar TPU, jo tā ir izstrādāta, lai efektīvi izpildītu iepriekš sagatavotus modeļus, nevis apstrādātu apmācīšanai nepieciešamos apjomīgos aprēķinus.

2. Google TPU: turpretim Google TPU ir specializēti aparatūras paātrinātāji, kas īpaši izstrādāti gan neironu tīklu apmācībai, gan secinājumu veikšanai. Tie var nodrošināt līdz pat 92 TOPS, veicot secinājumus, ievērojami pārspējot M4 neapstrādātās skaitļošanas jaudas ziņā. TPU izmanto sistoliskā masīva arhitektūru, kas ļauj tiem efektīvi veikt apjomīgus paralēlus aprēķinus, padarot tos ideāli piemērotus liela mēroga mašīnmācīšanās lietojumprogrammām Google mākoņpakalpojumos.

Arhitektūras atšķirības

- Dizaina fokuss: M4 neironu dzinējs ir pielāgots mobilajām lietojumprogrammām, uzsverot energoefektivitāti un reāllaika veiktspēju. Turpretim TPU ir veidoti kā lietojumprogrammām specifiskas integrētās shēmas (ASIC), kas koncentrējas uz mašīnmācīšanās uzdevumu caurlaides palielināšanu, ļaujot tiem apstrādāt sarežģītākus aprēķinus lielākās datu kopās.

- Elastīgums: TPU nodrošina lielāku programmējamības elastību, un tos var izmantot gan apmācībai, gan secinājumiem, savukārt M4 neironu dzinējs galvenokārt ir optimizēts, lai izdarītu secinājumus iepriekš apmācītos modeļos.

Secinājums

Lai gan M4 neironu dzinējs izceļas ar secinājumu uzdevumu efektīvu izpildi mobilajās ierīcēs, tas neatbilst Google TPU iespējām, ja runa ir par sarežģītu mašīnmācīšanās uzdevumu apstrādi, kam nepieciešama plaša apmācība vai liela mēroga datu apstrāde. Arhitektūras atšķirības uzsver, ka katrs ir optimizēts paredzētajam lietojumam: M4 ierīces lietojumprogrammām un TPU augstas veiktspējas mākoņdatošanas mašīnmācīšanās risinājumiem.