Kakšna je zmogljivost nevronskega motorja M4 v primerjavi z Googlovimi tenzorskimi procesnimi enotami (TPU)

Zmogljivost nevronskega motorja M4

Čip M4 ima 16-jedrni nevronski motor, ki lahko obdela 38 trilijonov operacij na sekundo (TOPS), kar je pomemben napredek v Applovi ponudbi strojne opreme[3][6]. Ta mehanizem je zasnovan predvsem za naloge sklepanja, kar omogoča hitro izvajanje modelov strojnega učenja na napravah, kot je iPad Pro. Apple poudarja, da je ta nevronski motor zmogljivejši od katere koli trenutne nevronske procesne enote v osebnih računalnikih z umetno inteligenco, kar dokazuje njegovo sposobnost učinkovitega obvladovanja kompleksnih izračunov [3].

Arhitektura M4 vključuje štiri zmogljiva jedra in šest učinkovitih jeder, vsa opremljena s pospeševalniki strojnega učenja. Ta hibridna konfiguracija omogoča učinkovito razporejanje virov med visoko zmogljivimi nalogami in energetsko učinkovitimi operacijami, zaradi česar je primerna tako za zahtevne aplikacije kot za vsakodnevno uporabo[3]. Integracija Neural Engine z drugimi procesorskimi enotami (CPE in GPE) izboljša splošno zmogljivost, zlasti za naloge, ki vključujejo prepoznavanje slik in obdelavo naravnega jezika[5].

Google Tensor Processing Units (TPU)

V nasprotju s tem so Googlovi TPU-ji specializirani pospeševalniki strojne opreme, zasnovani posebej za naloge strojnega učenja, s posebnim poudarkom na usposabljanju in sklepanju. TPU-ji so odlični pri obsežnih uvedbah, ki se pogosto uporabljajo v podatkovnih centrih za usposabljanje kompleksnih modelov AI. Na primer, Apple naj bi uporabil Googlove TPU-je za usposabljanje svojih modelov AI, kar kaže na njihovo robustnost pri obvladovanju obsežnih računalniških obremenitev [4].

Googlova arhitektura TPU je optimizirana za nižje natančne izračune, kar omogoča višje hitrosti obdelave, hkrati pa ohranja natančnost v številnih aplikacijah AI. Najnovejše ponovitve TPU-jev so zasnovane tako, da učinkovito delujejo s TensorFlow, Googlovim ogrodjem za strojno učenje, kar razvijalcem omogoča, da izkoristijo celoten potencial strojne opreme za naloge usposabljanja in sklepanja [1].

Primerjalni vpogled

1. Primeri uporabe:
- M4 Neural Engine je prilagojen za aplikacije v napravah in zagotavlja zmožnosti sklepanja v realnem času, ki izboljšajo uporabniško izkušnjo neposredno na mobilnih napravah.
- TPU-ji so bolj primerni za usposabljanje v oblaku in sklepanje v velikem obsegu, zaradi česar so idealni za aplikacije na ravni podjetja, kjer se obdelujejo ogromne količine podatkov.

2. Meritve uspešnosti:
- 38 TOPS modela M4 poudarja njegovo moč pri učinkovitem izvajanju modelov strojnega učenja v mobilnem kontekstu.
- TPU-ji lahko obravnavajo večje nabore podatkov in bolj zapletene modele zaradi svoje arhitekture, zasnovane posebej za naloge globokega učenja.

3. Ekosistemska integracija:
- Applov Neural Engine se brezhibno integrira v njegov ekosistem, kar razvijalcem omogoča optimizacijo aplikacij z uporabo orodij Core ML, ki izkoriščajo skupno moč CPE, GPE in Neural Engine.
- Googlovi TPU-ji zahtevajo posebne optimizacije znotraj TensorFlow, vendar zagotavljajo robustno delovanje, če se pravilno uporabljajo v oblačnih okoljih.

Če povzamemo, čeprav sta tako nevronski motor M4 kot Googlov TPU zmogljiva sama po sebi, zadovoljujeta različne potrebe v okolju umetne inteligence. M4 je optimiziran za mobilno in robno računalništvo ter se osredotoča na učinkovito sklepanje, medtem ko so TPU-ji blesteli pri obsežnih nalogah usposabljanja in sklepanja znotraj infrastruktur v oblaku.

Citati:
[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

Katere so glavne razlike v arhitekturi Neural Engine v M4 in Googlovih TPU-jih

Arhitektura Applovega M4 Neural Engine in Googlovih Tensor Processing Units (TPU) razkriva pomembne razlike v zasnovi, namenu in operativnih zmogljivostih.

Apple M4 Neural Engine Architecture

1. Core Design: M4 ima 16-jedrni nevronski motor, ki je optimiziran za naloge sklepanja. Deluje z najvišjo zmogljivostjo 38 trilijonov operacij na sekundo (TOPS), predvsem z uporabo natančnosti INT8. Ta zasnova se osredotoča na učinkovito izvajanje modelov strojnega učenja na mobilnih napravah, kot je iPad Pro, in izboljšuje aplikacije v realnem času, kot sta prepoznavanje slik in obdelava naravnega jezika[1][6].

2. Integracija z drugimi jedri: Arhitektura M4 vključuje štiri zmogljiva jedra in šest učinkovitih jeder, vsa opremljena s pospeševalniki strojnega učenja. Ta hibridna zasnova omogoča, da Neural Engine deluje v tandemu s CPE in GPE ter optimizira dodeljevanje virov za različne naloge, hkrati pa ohranja energetsko učinkovitost [6].

3. Optimizacija sklepanja: Nevronski motor je posebej prilagojen za sklepanje in ne za usposabljanje, zaradi česar je manj primeren za kompleksne naloge usposabljanja modela. Njegova arhitektura je zasnovana za obvladovanje širokega nabora modelov nevronskih mrež, vendar ni tako prilagodljiva kot TPU v smislu programiranja [1].

Arhitektura procesorske enote Google Tensor

1. Namensko izdelana zasnova: TPU so Aplikacijsko specifična integrirana vezja (ASIC), zasnovana izrecno za naloge strojnega učenja, s posebnim poudarkom na usposabljanju in sklepanju. Uporabljajo arhitekturo sistoličnega niza, ki omogoča zelo učinkovito matrično množenje – jedro operacije v nevronskih mrežah[2][4][5].

2. Visoka prepustnost in prilagodljivost: TPU-ji so zmožni izvajati izračune nižje natančnosti z visoko prepustnostjo, zaradi česar so primerni za obsežne uvedbe v podatkovnih centrih. Podpirajo različne arhitekture nevronskih mrež prek programabilnega nabora navodil, kar jim omogoča učinkovito izvajanje različnih vrst modelov [2][4].

3. Pomnilnik in pasovna širina: TPU-ji imajo običajno večjo pasovno širino pomnilnika v primerjavi z nevronskim motorjem M4, kar jim omogoča učinkovitejše obvladovanje večjih tenzorskih operacij. Vendar imajo morda na voljo manj skupnega pomnilnika kot druge arhitekture, kot so grafični procesorji, kar lahko omeji njihovo uporabo v nekaterih scenarijih[2][5].

Ključne razlike

- Osredotočenost na sklepanje v primerjavi z usposabljanjem: M4 Neural Engine je v prvi vrsti optimiziran za sklepanje na mobilnih napravah, medtem ko so TPU zasnovani tako za usposabljanje kot sklepanje v velikem obsegu.
- Vrsta arhitekture: M4 uporablja arhitekturo za bolj splošne namene, integrirano z drugimi procesorskimi enotami, medtem ko TPU-ji uporabljajo arhitekturo specializiranega sistoličnega niza, ki se odlikuje po tenzorskih operacijah.
- Meritve zmogljivosti: Medtem ko M4 dosega impresivno zmogljivost za mobilne aplikacije, so TPE zgrajeni tako, da zagotavljajo znatno višjo zmogljivost na vat in prepustnost za obsežne naloge strojnega učenja v Googlovih storitvah v oblaku.

Če povzamemo, M4 Neural Engine je prilagojen za učinkovito sklepanje na napravi znotraj Applovega ekosistema, medtem ko so Googlovi TPU zasnovani za naloge visokozmogljivega strojnega učenja v oblačnih okoljih, ki prikazujejo svoje prednosti v različnih računalniških kontekstih.

Citati:
[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

Ali lahko Neural Engine v M4 obravnava zapletene naloge strojnega učenja tako učinkovito kot Googlovi TPU-ji

Neural Engine v Applovem čipu M4 in Googlove enote za obdelavo tenzorjev (TPU) so zasnovane za različne aplikacije in kažejo različne zmogljivosti, ko gre za obravnavo kompleksnih nalog strojnega učenja.

Zmogljivost in zmogljivosti

1. M4 Neural Engine: M4 ima 16-jedrni nevronski motor, ki lahko doseže 38 bilijonov operacij na sekundo (TOPS), predvsem optimiziran za naloge sklepanja. Zaradi tega je zelo učinkovit za aplikacije v realnem času na mobilnih napravah, kot sta prepoznavanje slik in obdelava naravnega jezika. Vendar pa je njegova arhitektura manj primerna za usposabljanje zapletenih modelov v primerjavi s TPU-ji, saj je zasnovan za učinkovito izvajanje vnaprej usposobljenih modelov, namesto da bi obravnaval obsežne izračune, potrebne za usposabljanje.

2. Googlovi TPU-ji: V nasprotju s tem so Googlovi TPU-ji specializirani pospeševalniki strojne opreme, zasnovani posebej za usposabljanje in sklepanje nevronskih mrež. Med nalogami sklepanja lahko zagotovijo do 92 TOPS, kar znatno prekaša M4 v smislu surove računalniške moči. TPU-ji izkoriščajo sistolično matrično arhitekturo, ki jim omogoča učinkovito izvajanje ogromnih vzporednih izračunov, zaradi česar so idealni za obsežne aplikacije strojnega učenja v Googlovih storitvah v oblaku.

Arhitekturne razlike

- Osredotočenost na oblikovanje: Neural Engine M4 je prilagojen za mobilne aplikacije, s poudarkom na energetski učinkovitosti in zmogljivosti v realnem času. V nasprotju s tem so TPU zgrajeni kot integrirana vezja, specifična za aplikacijo (ASIC), ki se osredotočajo na maksimiranje prepustnosti za naloge strojnega učenja, kar jim omogoča obvladovanje kompleksnejših izračunov v večjih nizih podatkov.

- Fleksibilnost: TPU-ji ponujajo večjo prilagodljivost v smislu programiranja in se lahko uporabljajo tako za usposabljanje kot za sklepanje, medtem ko je nevronski motor M4 optimiziran predvsem za sklepanje na predhodno usposobljenih modelih.

Zaključek

Medtem ko je M4 Neural Engine odličen pri učinkovitem izvajanju nalog sklepanja na mobilnih napravah, se ne ujema z zmogljivostmi Googlovih TPU-jev, ko gre za obravnavanje zapletenih nalog strojnega učenja, ki zahtevajo obsežno usposabljanje ali obsežno obdelavo podatkov. Arhitekturne razlike poudarjajo, da je vsak optimiziran za predviden primer uporabe: M4 za aplikacije v napravi in ​​TPU-ji za visoko zmogljive rešitve strojnega učenja v oblaku.