Kuo M4 neuroninio variklio našumas skiriasi nuo „Google“ tenzorių apdorojimo vienetų (TPU)

M4 neuroninio variklio veikimas

M4 lustas turi 16 branduolių neuronų variklį, galintį apdoroti 38 trilijonus operacijų per sekundę (TOPS), o tai yra reikšminga „Apple“ aparatinės įrangos pažanga[3][6]. Šis variklis visų pirma skirtas išvadų užduotims, leidžiantis greitai vykdyti mašininio mokymosi modelius tokiuose įrenginiuose kaip iPad Pro. „Apple“ pabrėžia, kad šis neuroninis variklis yra galingesnis už bet kurį dabartinį dirbtinio intelekto kompiuterių neuronų apdorojimo įrenginį, parodydamas jo gebėjimą efektyviai atlikti sudėtingus skaičiavimus[3].

M4 architektūrą sudaro keturi našumo branduoliai ir šeši efektyvumo branduoliai, visi aprūpinti mašininio mokymosi greitintuvais. Ši hibridinė konfigūracija leidžia efektyviai paskirstyti išteklius tarp didelio našumo užduočių ir energiją taupančių operacijų, todėl ji tinka tiek sudėtingoms programoms, tiek kasdieniam naudojimui[3]. Neuroninio variklio integravimas su kitais apdorojimo įrenginiais (CPU ir GPU) pagerina bendrą našumą, ypač atliekant užduotis, susijusias su vaizdo atpažinimu ir natūralios kalbos apdorojimu[5].

Google Tensor Processing Units (TPU)

Priešingai, „Google“ TPU yra specializuoti aparatinės įrangos greitintuvai, sukurti specialiai mašininio mokymosi užduotims, ypač sutelkiant dėmesį į mokymą ir išvadas. TPU puikiai tinka didelio masto diegimui, dažnai naudojami duomenų centruose sudėtingiems AI modeliams treniruoti. Pavyzdžiui, pranešama, kad „Apple“ naudojo „Google“ TPU, kad apmokytų savo AI modelius, o tai rodo, kad jie yra patvarūs atlaikant dideles skaičiavimo apkrovas[4].

„Google“ TPU architektūra optimizuota mažesnio tikslumo skaičiavimams, o tai leidžia pasiekti didesnį apdorojimo greitį, išlaikant daugelio AI programų tikslumą. Naujausios TPU iteracijos sukurtos taip, kad efektyviai veiktų su „TensorFlow“, „Google“ mašininio mokymosi sistema, leidžiančia kūrėjams išnaudoti visą aparatinės įrangos potencialą atliekant mokymo ir išvadų užduotis[1].

Lyginamosios įžvalgos

1. Naudojimo atvejai:
- M4 Neural Engine yra pritaikytas įrenginyje esančioms programoms, suteikiančias realiojo laiko išvadų galimybes, kurios pagerina vartotojo patirtį tiesiogiai mobiliuosiuose įrenginiuose.
- TPU yra labiau pritaikyti debesies pagrindu pagrįstiems mokymams ir masto išvadoms, todėl jie idealiai tinka įmonės lygio programoms, kuriose apdorojami didžiuliai duomenų kiekiai.

2. Našumo metrika:
- M4 38 TOPS pabrėžia jo jėgą efektyviai vykdant mašininio mokymosi modelius mobiliajame kontekste.
- TPU gali apdoroti didesnius duomenų rinkinius ir sudėtingesnius modelius dėl savo architektūros, specialiai sukurtos gilaus mokymosi užduotims.

3. Ekosistemų integravimas:
- Apple Neural Engine sklandžiai integruojasi su jos ekosistema, todėl kūrėjai gali optimizuoti programas naudojant Core ML įrankius, kurie išnaudoja bendrą procesoriaus, GPU ir Neural Engine galią.
– „Google“ TPU reikia specialiai optimizuoti „TensorFlow“, tačiau jie užtikrina patikimą veikimą, kai tinkamai naudojami debesies aplinkoje.

Apibendrinant galima pasakyti, kad nors ir M4 neuroninis variklis, ir Google TPU yra galingi, jie patenkina skirtingus DI poreikius. M4 yra optimizuotas mobiliesiems ir krašto kompiuteriams, daugiausia dėmesio skiriant efektyvioms išvadoms, o TPU puikiai atlieka didelio masto mokymo ir išvadų užduotis debesų infrastruktūroje.

Citatos:
[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

Kokie yra pagrindiniai M4 ir Google TPU neuroninio variklio architektūros skirtumai

Apple M4 Neural Engine ir Google Tensor Processing Units (TPU) architektūra atskleidžia didelius dizaino, paskirties ir veikimo galimybių skirtumus.

Apple M4 neuroninio variklio architektūra

1. Pagrindinis dizainas: M4 turi 16 branduolių neuronų variklį, kuris yra optimizuotas išvadų užduotims. Jis veikia maksimaliu 38 trilijonų operacijų per sekundę (TOPS) našumu, visų pirma naudojant INT8 tikslumą. Šis dizainas skirtas efektyviam mašininio mokymosi modelių vykdymui mobiliuosiuose įrenginiuose, pvz., „iPad Pro“, tobulinant realaus laiko programas, tokias kaip vaizdo atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas[1][6].

2. Integracija su kitais branduoliais: M4 architektūroje yra keturi našumo branduoliai ir šeši efektyvumo branduoliai, visi aprūpinti mašininio mokymosi greitintuvais. Ši hibridinė konstrukcija leidžia Neural Engine dirbti kartu su CPU ir GPU, optimizuojant išteklių paskirstymą įvairioms užduotims išlaikant energijos vartojimo efektyvumą[6].

3. Išvadų optimizavimas: Neuroninis variklis yra specialiai pritaikytas išvadoms, o ne mokymui, todėl jis mažiau tinka sudėtingoms modelio mokymo užduotims. Jo architektūra sukurta taip, kad būtų galima valdyti įvairius neuroninių tinklų modelius, tačiau programavimo požiūriu ji nėra tokia lanksti kaip TPU[1].

Google Tensor Processing Unit Architecture

1. Tikslas sukurtas dizainas: TPU yra specifiniai integriniai grandynai (ASIC), sukurti specialiai mašininio mokymosi užduotims, ypač sutelkiant dėmesį į mokymą ir išvadas. Jie naudoja sistolinio masyvo architektūrą, kuri leidžia labai efektyviai dauginti matricas – pagrindinę operaciją neuroniniuose tinkluose[2][4][5].

2. Didelis našumas ir lankstumas: TPU gali atlikti mažesnio tikslumo skaičiavimus su dideliu pralaidumu, todėl jie tinka didelio masto diegimui duomenų centruose. Jie palaiko įvairias neuroninių tinklų architektūras naudodamiesi programuojamu instrukcijų rinkiniu, leidžiančiu efektyviai vykdyti įvairių tipų modelius[2][4].

3. Atmintis ir dažnių juostos plotis: TPU paprastai turi didesnį atminties pralaidumą, palyginti su M4 neuroniniu varikliu, todėl jie gali efektyviau atlikti didesnes tenzorines operacijas. Tačiau jų bendra atmintis gali būti mažesnė nei kitų architektūrų, pvz., GPU, o tai gali apriboti jų taikymą kai kuriais atvejais[2][5].

Pagrindiniai skirtumai

- Dėmesys išvadoms, palyginti su mokymu: M4 neuronų variklis pirmiausia optimizuotas išvadoms daryti mobiliuosiuose įrenginiuose, o TPU sukurti ir mokymui, ir masto išvadoms.
- Architektūros tipas: M4 naudoja bendresnės paskirties architektūrą, integruotą su kitais apdorojimo įrenginiais, o TPU naudoja specializuotą sistolinio masyvo architektūrą, kuri puikiai tinka tensorinėms operacijoms.
– Našumo metrika: M4 pasižymi įspūdingu mobiliųjų programų našumu, o TPU sukurti taip, kad užtikrintų žymiai didesnį našumą už vatą ir pralaidumą atliekant plačias mašininio mokymosi užduotis visose „Google“ debesies paslaugose.

Apibendrinant galima pasakyti, kad M4 neuroninis variklis yra pritaikytas efektyviam įrenginio išvedžiojimui Apple ekosistemoje, o Google TPU yra sukonstruoti didelio našumo mašininio mokymosi užduotims debesų aplinkoje, parodydamos atitinkamas jų stipriąsias puses įvairiuose skaičiavimo kontekstuose.

Citatos:
[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

Ar M4 neuroninis variklis gali susidoroti su sudėtingomis mašininio mokymosi užduotimis taip pat efektyviai, kaip ir „Google“ TPU

„Apple“ M4 lusto neuroninis variklis ir „Google Tensor Processing Units“ (TPU) yra skirti įvairioms programoms ir pasižymi skirtingomis galimybėmis, kai reikia atlikti sudėtingas mašininio mokymosi užduotis.

Našumas ir galimybės

1. M4 neuroninis variklis: M4 turi 16 branduolių neuronų variklį, galintį atlikti 38 trilijonus operacijų per sekundę (TOPS), pirmiausia optimizuotą išvadų užduotims. Dėl to jis labai efektyvus mobiliųjų įrenginių realiojo laiko programoms, pvz., vaizdo atpažinimui ir natūralios kalbos apdorojimui. Tačiau jo architektūra mažiau tinka sudėtingiems modeliams lavinti, palyginti su TPU, nes ji skirta efektyviai vykdyti iš anksto paruoštus modelius, o ne atlikti išsamius mokymui reikalingus skaičiavimus.

2. „Google“ TPU: priešingai, „Google“ TPU yra specializuoti aparatinės įrangos greitintuvai, specialiai sukurti neuroninių tinklų mokymui ir išvadoms. Jie gali pateikti iki 92 TOPS atlikdami išvadų užduotis, o tai žymiai pranoksta M4 neapdorotos skaičiavimo galios atžvilgiu. TPU naudoja sistolinio masyvo architektūrą, kuri leidžia jiems efektyviai atlikti didžiulius lygiagrečius skaičiavimus, todėl jie idealiai tinka didelio masto mašininio mokymosi programoms visose „Google“ debesies paslaugose.

Architektūriniai skirtumai

- Design Focus: M4 neuroninis variklis yra pritaikytas mobiliosioms programoms, pabrėžiant energijos vartojimo efektyvumą ir našumą realiuoju laiku. Priešingai, TPU yra sukurti kaip taikomosios programos integriniai grandynai (ASIC), kurių pagrindinis dėmesys skiriamas mašininio mokymosi užduočių pralaidumui maksimaliai padidinti, todėl jie gali atlikti sudėtingesnius skaičiavimus didesniuose duomenų rinkiniuose.

- Lankstumas: TPU suteikia daugiau lankstumo programuojamumo požiūriu ir gali būti naudojami tiek mokymui, tiek išvadoms, o M4 neuroninis variklis pirmiausia optimizuotas daryti išvadas iš anksto paruoštuose modeliuose.

Išvada

Nors M4 neuronų variklis puikiai atlieka išvadų užduotis mobiliuosiuose įrenginiuose, jis neatitinka „Google“ TPU galimybių, kai reikia atlikti sudėtingas mašininio mokymosi užduotis, kurioms reikia daug mokymų arba didelio masto duomenų apdorojimo. Architektūriniai skirtumai pabrėžia, kad kiekvienas yra optimizuotas pagal numatytą naudojimo atvejį: M4 skirtas įrenginio programoms, o TPU – didelio našumo debesyje pagrįstiems mašininio mokymosi sprendimams.