Ako je výkon neurónového motora M4 v porovnaní s Tensor Processing Units (TPU) od spoločnosti Google

Výkon neurónového motora M4

Čip M4 obsahuje 16-jadrový Neural Engine schopný spracovať 38 biliónov operácií za sekundu (TOPS), čo predstavuje významný pokrok v zostave hardvéru spoločnosti Apple[3][6]. Tento engine je primárne navrhnutý pre úlohy odvodenia, čo umožňuje rýchle vykonávanie modelov strojového učenia na zariadeniach, ako je iPad Pro. Apple zdôrazňuje, že tento neurónový engine je výkonnejší než ktorákoľvek súčasná neurónová procesorová jednotka v počítačoch s umelou inteligenciou, čím demonštruje svoju schopnosť efektívne zvládnuť zložité výpočty[3].

Architektúra M4 obsahuje štyri výkonné jadrá a šesť účinných jadier, všetky sú vybavené akcelerátormi strojového učenia. Táto hybridná konfigurácia umožňuje efektívne prideľovanie zdrojov medzi vysokovýkonné úlohy a energeticky efektívne operácie, vďaka čomu je vhodná pre náročné aplikácie aj každodenné použitie[3]. Integrácia neurónového enginu s inými procesorovými jednotkami (CPU a GPU) zvyšuje celkový výkon, najmä pri úlohách zahŕňajúcich rozpoznávanie obrazu a spracovanie prirodzeného jazyka[5].

Google Tensor Processing Units (TPU)

Na rozdiel od toho sú TPU od Googlu špecializované hardvérové ​​akcelerátory navrhnuté špeciálne pre úlohy strojového učenia, ktoré sa zameriavajú najmä na tréning aj odvodenie. TPU vynikajú vo veľkých nasadeniach, ktoré sa často využívajú v dátových centrách na trénovanie zložitých modelov AI. Napríklad spoločnosť Apple údajne použila TPU spoločnosti Google na trénovanie svojich modelov AI, čo naznačuje ich odolnosť pri zvládaní rozsiahlych výpočtových záťaží[4].

Architektúra TPU od Googlu je optimalizovaná pre výpočty s nižšou presnosťou, čo umožňuje vyššiu rýchlosť spracovania pri zachovaní presnosti v mnohých aplikáciách AI. Najnovšie iterácie TPU sú navrhnuté tak, aby efektívne spolupracovali s TensorFlow, rámcom strojového učenia Google, ktorý umožňuje vývojárom využiť plný potenciál hardvéru pre úlohy školenia aj odvodzovania[1].

Porovnávacie štatistiky

1. Prípady použitia:
- Neural Engine M4 je prispôsobený pre aplikácie na zariadení a poskytuje funkcie inferencie v reálnom čase, ktoré zlepšujú používateľské skúsenosti priamo na mobilných zariadeniach.
- Jednotky TPU sú vhodnejšie pre školenia a odvodzovanie v cloude vo veľkom rozsahu, vďaka čomu sú ideálne pre aplikácie na podnikovej úrovni, kde sa spracúvajú obrovské množstvá údajov.

2. Metriky výkonnosti:
- 38 TOPS M4 zvýrazňuje jeho silu pri efektívnom vykonávaní modelov strojového učenia v mobilnom kontexte.
- Jednotky TPU dokážu spracovať väčšie súbory údajov a zložitejšie modely vďaka svojej architektúre navrhnutej špeciálne pre úlohy hlbokého učenia.

3. Ekosystémová integrácia:
- Neural Engine spoločnosti Apple sa hladko integruje s jej ekosystémom a umožňuje vývojárom optimalizovať aplikácie pomocou nástrojov Core ML, ktoré využívajú kombinovaný výkon CPU, GPU a Neural Engine.
– Jednotky TPU od spoločnosti Google vyžadujú špecifické optimalizácie v rámci TensorFlow, no poskytujú robustný výkon, keď sa správne využívajú v cloudových prostrediach.

Stručne povedané, zatiaľ čo neurónový motor M4 a TPU od spoločnosti Google sú výkonné samy o sebe, uspokojujú rôzne potreby v rámci prostredia AI. M4 je optimalizovaný pre mobilné a okrajové výpočty so zameraním na efektívne odvodenie, zatiaľ čo TPU vynikajú pri rozsiahlych tréningových a odvodňovacích úlohách v rámci cloudových infraštruktúr.

Citácie:
[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

Aké sú hlavné rozdiely v architektúre Neural Engine v M4 a TPU od Google

Architektúra neurálneho enginu M4 od spoločnosti Apple a jednotiek TPU (Tensor Processing Unit) od spoločnosti Google odhaľuje významné rozdiely v dizajne, účele a prevádzkových schopnostiach.

Architektúra neurónového motora Apple M4

1. Design jadra: M4 obsahuje 16-jadrový neurónový engine, ktorý je optimalizovaný pre úlohy odvodenia. Pracuje pri špičkovom výkone 38 biliónov operácií za sekundu (TOPS), pričom využíva predovšetkým presnosť INT8. Tento dizajn sa zameriava na efektívne vykonávanie modelov strojového učenia na mobilných zariadeniach, ako je iPad Pro, a vylepšuje aplikácie v reálnom čase, ako je rozpoznávanie obrázkov a spracovanie prirodzeného jazyka[1][6].

2. Integrácia s inými jadrami: Architektúra M4 obsahuje štyri výkonné jadrá a šesť účinných jadier, všetky sú vybavené akcelerátormi strojového učenia. Tento hybridný dizajn umožňuje Neural Engine pracovať v tandeme s CPU a GPU, optimalizovať alokáciu zdrojov pre rôzne úlohy pri zachovaní energetickej účinnosti[6].

3. Optimalizácia inferencie: Neural Engine je špecificky prispôsobený skôr na odvodenie než na trénovanie, vďaka čomu je menej vhodný pre komplexné modelové tréningové úlohy. Jeho architektúra je navrhnutá tak, aby zvládla širokú škálu modelov neurónových sietí, ale nie je taká flexibilná ako TPU z hľadiska programovateľnosti[1].

Architektúra jednotky spracovania tenzora Google

1. Purpose-Built Design: TPU sú Application Specific Integrated Circuits (ASIC) navrhnuté výslovne pre úlohy strojového učenia, najmä so zameraním na tréning a odvodenie. Využívajú architektúru systolického poľa, ktorá umožňuje vysoko efektívne násobenie matíc – základnú operáciu v neurónových sieťach[2][4][5].

2. Vysoká priepustnosť a flexibilita: Jednotky TPU sú schopné vykonávať výpočty s nižšou presnosťou a vysokou priepustnosťou, vďaka čomu sú vhodné pre rozsiahle nasadenia v dátových centrách. Podporujú rôzne architektúry neurónových sietí prostredníctvom programovateľnej inštrukčnej sady, čo im umožňuje efektívne vykonávať rôzne typy modelov[2][4].

3. Pamäť a šírka pásma: Jednotky TPU majú zvyčajne vyššiu šírku pásma pamäte v porovnaní s Neural Engine M4, čo im umožňuje efektívnejšie zvládnuť väčšie operácie tenzorov. Môžu však mať nižšiu celkovú dostupnú pamäť ako iné architektúry, ako sú GPU, čo môže v niektorých scenároch obmedziť ich použitie[2][5].

Kľúčové rozdiely

- Zameranie na odvodenie vs. školenie: Neural Engine M4 je primárne optimalizovaný na odvodenie na mobilných zariadeniach, zatiaľ čo jednotky TPU sú navrhnuté na tréning aj odvodenie vo veľkom rozsahu.
- Typ architektúry: M4 používa všeobecnejšiu architektúru integrovanú s inými procesorovými jednotkami, zatiaľ čo jednotky TPU využívajú špecializovanú architektúru systolického poľa, ktorá vyniká pri operáciách tenzorov.
- Metriky výkonu: Zatiaľ čo M4 dosahuje pôsobivý výkon pre mobilné aplikácie, TPU sú skonštruované tak, aby poskytovali výrazne vyšší výkon na watt a priepustnosť pre rozsiahle úlohy strojového učenia v rámci cloudových služieb Google.

Stručne povedané, M4 Neural Engine je prispôsobený pre efektívne odvodenie na zariadení v rámci ekosystému spoločnosti Apple, zatiaľ čo TPU od spoločnosti Google sú navrhnuté pre vysokovýkonné úlohy strojového učenia v cloudových prostrediach, pričom predvádzajú svoje silné stránky v rôznych výpočtových kontextoch.

Citácie:
[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

Dokáže Neural Engine v M4 zvládnuť zložité úlohy strojového učenia rovnako efektívne ako TPU od Google

Neural Engine v čipe Apple M4 a TPU (Tensor Processing Unit) od spoločnosti Google sú navrhnuté pre rôzne aplikácie a vykazujú odlišné schopnosti, pokiaľ ide o zvládanie zložitých úloh strojového učenia.

Výkon a schopnosti

1. M4 Neural Engine: M4 obsahuje 16-jadrový neurónový engine schopný dosiahnuť 38 biliónov operácií za sekundu (TOPS), primárne optimalizovaný pre úlohy odvodenia. Vďaka tomu je vysoko efektívny pre aplikácie v reálnom čase na mobilných zariadeniach, ako je rozpoznávanie obrázkov a spracovanie prirodzeného jazyka. Jeho architektúra je však v porovnaní s TPU menej vhodná na trénovanie zložitých modelov, pretože je navrhnutá tak, aby efektívne spúšťala vopred trénované modely, než aby zvládala rozsiahle výpočty potrebné na trénovanie.

2. Google TPU: Na rozdiel od toho sú TPU od Google špecializované hardvérové ​​urýchľovače určené výslovne na trénovanie a odvodzovanie neurónových sietí. Môžu poskytnúť až 92 TOPS počas úloh odvodenia, čím výrazne prevyšujú M4 z hľadiska hrubého výpočtového výkonu. Jednotky TPU využívajú architektúru systolického poľa, ktorá im umožňuje efektívne vykonávať rozsiahle paralelné výpočty, vďaka čomu sú ideálne pre rozsiahle aplikácie strojového učenia v rámci cloudových služieb Google.

Architektonické rozdiely

- Design Focus: Neural Engine M4 je prispôsobený pre mobilné aplikácie, pričom kladie dôraz na energetickú účinnosť a výkon v reálnom čase. Na rozdiel od toho sú TPU zostavené ako aplikačne špecifické integrované obvody (ASIC), ktoré sa zameriavajú na maximalizáciu priepustnosti úloh strojového učenia, čo im umožňuje zvládnuť zložitejšie výpočty s väčšími množinami údajov.

- Flexibilita: TPU ponúkajú väčšiu flexibilitu, pokiaľ ide o programovateľnosť a možno ich použiť na tréning aj odvodenie, zatiaľ čo Neural Engine M4 je primárne optimalizovaný na odvodenie na vopred trénovaných modeloch.

Záver

Zatiaľ čo neurónový modul M4 vyniká v efektívnom vykonávaní úloh odvodenia na mobilných zariadeniach, nezodpovedá schopnostiam TPU spoločnosti Google, pokiaľ ide o zvládnutie zložitých úloh strojového učenia, ktoré si vyžadujú rozsiahle školenie alebo rozsiahle spracovanie údajov. Architektonické rozdiely zdôrazňujú, že každý z nich je optimalizovaný pre zamýšľaný prípad použitia: M4 pre aplikácie na zariadení a TPU pre vysokovýkonné cloudové riešenia strojového učenia.