Як продуктивність Neural Engine M4 порівнюється з тензорними процесорами Google (TPU)

Продуктивність нейронного двигуна M4

Чіп M4 оснащений 16-ядерним нейронним двигуном, здатним обробляти 38 трильйонів операцій за секунду (TOPS), що є значним прогресом у лінійці апаратного забезпечення Apple[3][6]. Цей механізм розроблено в основному для завдань логічного висновку, що дозволяє швидко виконувати моделі машинного навчання на таких пристроях, як iPad Pro. Apple наголошує, що цей нейронний механізм є потужнішим, ніж будь-який поточний нейронний процесор у ПК зі штучним інтелектом, демонструючи його здатність ефективно обробляти складні обчислення[3].

Архітектура M4 включає чотири ядра продуктивності та шість ядер ефективності, усі вони оснащені прискорювачами машинного навчання. Ця гібридна конфігурація дозволяє ефективно розподіляти ресурси між високопродуктивними завданнями та енергоефективними операціями, що робить її придатною як для вимогливих додатків, так і для повсякденного використання[3]. Інтеграція Neural Engine з іншими процесорами (ЦП і ГП) покращує загальну продуктивність, особливо для завдань, пов’язаних із розпізнаванням зображень і обробкою природної мови[5].

Google Tensor Processing Units (TPU)

Навпаки, TPU від Google — це спеціалізовані апаратні прискорювачі, розроблені спеціально для завдань машинного навчання, особливо зосереджуючись на навчанні та висновках. TPU чудово підходять для масштабного розгортання, часто використовуються в центрах обробки даних для навчання складних моделей ШІ. Наприклад, повідомляється, що Apple використовувала TPU від Google для навчання своїх моделей ШІ, що вказує на їхню надійність у обробці великих обчислювальних навантажень[4].

Архітектура Google TPU оптимізована для обчислень з нижчою точністю, що забезпечує високу швидкість обробки, зберігаючи при цьому точність у багатьох програмах ШІ. Останні ітерації TPU розроблено для ефективної роботи з TensorFlow, системою машинного навчання Google, що дозволяє розробникам використовувати весь потенціал апаратного забезпечення як для завдань навчання, так і для логічного висновку[1].

Порівняльна інформація

1. Випадки використання:
- M4 Neural Engine розроблено для додатків на пристрої, забезпечуючи можливості висновків у реальному часі, які покращують роботу користувачів безпосередньо на мобільних пристроях.
- TPU більше підходять для навчання в хмарі та масштабних висновків, що робить їх ідеальними для програм корпоративного рівня, де обробляються величезні обсяги даних.

2. Показники ефективності:
- 38 TOPS M4 підкреслює його перевагу в ефективному виконанні моделей машинного навчання в мобільному контексті.
- TPU можуть обробляти більші набори даних і складніші моделі завдяки своїй архітектурі, розробленій спеціально для завдань глибокого навчання.

3. Інтеграція екосистеми:
- Neural Engine від Apple бездоганно інтегрується в екосистему, дозволяючи розробникам оптимізувати програми за допомогою інструментів Core ML, які використовують об’єднану потужність CPU, GPU та Neural Engine.
- TPU від Google вимагають спеціальної оптимізації в TensorFlow, але забезпечують надійну продуктивність за правильного використання в хмарних середовищах.

Загалом, незважаючи на те, що Neural Engine M4 і TPU від Google потужні самі по собі, вони задовольняють різні потреби в рамках штучного інтелекту. M4 оптимізовано для мобільних і периферійних обчислень, зосереджуючись на ефективних висновках, тоді як TPU відмінно справляються з великомасштабними завданнями навчання та висновків у хмарних інфраструктурах.

цитати:
[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

Які основні відмінності в архітектурі Neural Engine у ​​M4 і TPU Google

Архітектура M4 Neural Engine від Apple і Tensor Processing Units (TPU) від Google виявляє значні відмінності в дизайні, призначенні та робочих можливостях.

Архітектура нейронного механізму Apple M4

1. Основний дизайн: M4 оснащено 16-ядерним нейронним механізмом, оптимізованим для завдань логічного висновку. Він працює з максимальною продуктивністю 38 трильйонів операцій за секунду (TOPS), переважно використовуючи точність INT8. Ця конструкція зосереджена на ефективному виконанні моделей машинного навчання на мобільних пристроях, таких як iPad Pro, покращуючи додатки в реальному часі, такі як розпізнавання зображень і обробка природної мови[1][6].

2. Інтеграція з іншими ядрами: архітектура M4 включає чотири ядра продуктивності та шість ядер ефективності, усі вони оснащені прискорювачами машинного навчання. Цей гібридний дизайн дозволяє Neural Engine працювати в тандемі з ЦП і ГП, оптимізуючи розподіл ресурсів для різних завдань, зберігаючи енергоефективність[6].

3. Оптимізація логічного висновку: Neural Engine спеціально розроблено для логічного висновку, а не для навчання, що робить його менш придатним для складних завдань навчання моделі. Його архітектура розроблена для обробки широкого діапазону моделей нейронних мереж, але не така гнучка, як TPU, з точки зору програмування [1].

Архітектура процесора Google Tensor

1. Цільовий дизайн: TPU — це спеціальні інтегровані схеми (ASIC), розроблені спеціально для завдань машинного навчання, особливо зосереджуючись на навчанні та висновках. Вони використовують архітектуру систолічного масиву, яка забезпечує високоефективне множення матриці, що є основною операцією в нейронних мережах[2][4][5].

2. Висока пропускна здатність і гнучкість: TPU здатні виконувати обчислення з низькою точністю з високою пропускною здатністю, що робить їх придатними для широкомасштабного розгортання в центрах обробки даних. Вони підтримують різні архітектури нейронних мереж через програмований набір інструкцій, що дозволяє їм ефективно виконувати різні типи моделей[2][4].

3. Пам’ять і пропускна здатність: TPU зазвичай мають вищу пропускну здатність пам’яті порівняно з Neural Engine M4, що дозволяє їм ефективніше обробляти великі тензорні операції. Однак вони можуть мати менший загальний обсяг доступної пам’яті, ніж інші архітектури, такі як графічні процесори, що може обмежити їх застосування в деяких сценаріях[2][5].

Ключові відмінності

- Зосередження на висновках проти навчання: M4 Neural Engine в основному оптимізовано для висновків на мобільних пристроях, тоді як TPU розроблено як для навчання, так і для висновків у масштабі.
- Тип архітектури: M4 використовує архітектуру більш загального призначення, інтегровану з іншими процесорами, тоді як TPU використовує спеціалізовану архітектуру систолічного масиву, яка відмінно підходить для тензорних операцій.
- Показники продуктивності: у той час як M4 досягає вражаючої продуктивності для мобільних додатків, TPU створені для забезпечення значно вищої продуктивності на ват і пропускної здатності для масштабних завдань машинного навчання в хмарних службах Google.

Підсумовуючи, M4 Neural Engine розроблено для ефективного висновку на пристрої в екосистемі Apple, тоді як TPU Google розроблено для виконання завдань високопродуктивного машинного навчання в хмарних середовищах, демонструючи свої сильні сторони в різних обчислювальних контекстах.

цитати:
[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

Чи може Neural Engine у ​​M4 виконувати складні завдання машинного навчання так само ефективно, як TPU Google

Neural Engine у ​​чіпі M4 від Apple і модулі обробки тензорів Google (TPU) розроблені для різних додатків і демонструють відмінні можливості, коли справа доходить до виконання складних завдань машинного навчання.

Продуктивність і можливості

1. M4 Neural Engine: M4 має 16-ядерний Neural Engine, здатний досягати 38 трильйонів операцій за секунду (TOPS), в основному оптимізований для завдань логічного висновку. Це робить його дуже ефективним для програм реального часу на мобільних пристроях, таких як розпізнавання зображень і обробка природної мови. Однак його архітектура менш підходить для навчання складних моделей порівняно з TPU, оскільки вона розроблена для ефективного виконання попередньо навчених моделей, а не для обробки великих обчислень, необхідних для навчання.

2. Google TPU: навпаки, TPU Google — це спеціалізовані апаратні прискорювачі, спеціально розроблені як для навчання, так і для висновків нейронних мереж. Вони можуть забезпечувати до 92 TOPS під час виконання завдань логічного висновку, значно перевершуючи M4 з точки зору простої обчислювальної потужності. TPU використовують архітектуру систолічного масиву, яка дозволяє їм ефективно виконувати великі паралельні обчислення, що робить їх ідеальними для великомасштабних програм машинного навчання в хмарних службах Google.

Архітектурні відмінності

- Фокус на дизайні: Neural Engine M4 розроблено для мобільних додатків, наголошуючи на енергоефективності та продуктивності в реальному часі. На відміну від цього, TPU побудовані як спеціальні інтегральні схеми (ASIC), які зосереджені на максимальному збільшенні пропускної здатності для завдань машинного навчання, дозволяючи їм обробляти складніші обчислення на більших наборах даних.

- Гнучкість: TPU пропонують більшу гнучкість з точки зору програмування та можуть використовуватися як для навчання, так і для висновків, тоді як Neural Engine M4 оптимізований в основному для висновків на попередньо навчених моделях.

Висновок

Хоча M4 Neural Engine чудово виконує завдання логічного висновку на мобільних пристроях, він не відповідає можливостям TPU Google, коли справа доходить до обробки складних завдань машинного навчання, які вимагають тривалого навчання або великомасштабної обробки даних. Архітектурні відмінності підкреслюють, що кожен оптимізований для свого передбачуваного використання: M4 для додатків на пристрої та TPU для високопродуктивних хмарних рішень машинного навчання.