Hiệu suất Công cụ thần kinh của M4 so với Bộ xử lý kéo căng (TPU) của Google như thế nào

Hiệu suất động cơ thần kinh M4

Chip M4 có Công cụ thần kinh 16 lõi có khả năng xử lý 38 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây (TOPS), đây là một tiến bộ đáng kể trong dòng phần cứng của Apple[3] [6]. Công cụ này được thiết kế chủ yếu cho các tác vụ suy luận, cho phép thực thi nhanh chóng các mô hình học máy trên các thiết bị như iPad Pro. Apple nhấn mạnh rằng Neural Engine này mạnh hơn bất kỳ đơn vị xử lý thần kinh nào hiện có trong PC AI, cho thấy khả năng xử lý các tính toán phức tạp một cách hiệu quả[3].

Kiến trúc của M4 bao gồm bốn lõi hiệu suất và sáu lõi hiệu suất, tất cả đều được trang bị bộ tăng tốc máy học. Cấu hình kết hợp này cho phép phân bổ tài nguyên hiệu quả giữa các tác vụ hiệu suất cao và hoạt động tiết kiệm năng lượng, khiến nó phù hợp cho cả ứng dụng đòi hỏi khắt khe và sử dụng hàng ngày[3]. Việc tích hợp Công cụ thần kinh với các đơn vị xử lý khác (CPU và GPU) giúp nâng cao hiệu suất tổng thể, đặc biệt đối với các tác vụ liên quan đến nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên [5].

Bộ xử lý Tensor (TPU) của Google

Ngược lại, TPU của Google là các bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng được thiết kế dành riêng cho các tác vụ học máy, đặc biệt tập trung vào cả đào tạo và suy luận. TPU vượt trội trong việc triển khai quy mô lớn, thường được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu để đào tạo các mô hình AI phức tạp. Ví dụ: Apple được cho là đã sử dụng TPU của Google để đào tạo các mô hình AI của mình, cho thấy sự mạnh mẽ của chúng trong việc xử lý các khối lượng tính toán lớn[4].

Kiến trúc TPU của Google được tối ưu hóa cho tính toán có độ chính xác thấp hơn, cho phép tốc độ xử lý nhanh hơn trong khi vẫn duy trì độ chính xác trong nhiều ứng dụng AI. Các phiên bản TPU mới nhất được thiết kế để hoạt động hiệu quả với TensorFlow, khung học máy của Google, cho phép các nhà phát triển tận dụng toàn bộ tiềm năng của phần cứng cho cả nhiệm vụ đào tạo và suy luận[1].

Những hiểu biết so sánh

1. Trường hợp sử dụng:
- Công cụ thần kinh M4 được thiết kế riêng cho các ứng dụng trên thiết bị, cung cấp khả năng suy luận theo thời gian thực giúp nâng cao trải nghiệm người dùng trực tiếp trên thiết bị di động.
- TPU phù hợp hơn cho việc đào tạo và suy luận dựa trên đám mây ở quy mô lớn, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp nơi xử lý lượng lớn dữ liệu.

2. Số liệu hiệu suất:
- 38 TOPS của M4 nêu bật sức mạnh của nó trong việc thực thi các mô hình học máy một cách hiệu quả trong bối cảnh di động.
- TPU có thể xử lý các tập dữ liệu lớn hơn và các mô hình phức tạp hơn do kiến ​​trúc của chúng được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ học sâu.

3. Tích hợp hệ sinh thái:
- Neural Engine của Apple tích hợp hoàn hảo với hệ sinh thái của hãng, cho phép các nhà phát triển tối ưu hóa ứng dụng bằng các công cụ Core ML tận dụng sức mạnh tổng hợp của CPU, GPU và Neural Engine.
- TPU của Google yêu cầu tối ưu hóa cụ thể trong TensorFlow nhưng mang lại hiệu suất mạnh mẽ khi được sử dụng đúng cách trong môi trường đám mây.

Tóm lại, mặc dù cả Công cụ thần kinh của M4 và TPU của Google đều mạnh mẽ nhưng chúng đáp ứng các nhu cầu khác nhau trong bối cảnh AI. M4 được tối ưu hóa cho điện toán di động và biên, tập trung vào suy luận hiệu quả, trong khi TPU vượt trội trong các nhiệm vụ suy luận và đào tạo quy mô lớn trong cơ sở hạ tầng đám mây.

Trích dẫn:
[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_USE-your-m4-ipad-pro-as-an-external-gpu-activity-7194296444076326912-Xmsk

Sự khác biệt chính trong kiến ​​trúc của Công cụ thần kinh trong M4 và TPU của Google là gì

Kiến trúc của Công cụ thần kinh M4 của Apple và Bộ xử lý Tensor (TPU) của Google cho thấy sự khác biệt đáng kể về thiết kế, mục đích và khả năng vận hành.

Kiến trúc công cụ thần kinh Apple M4

1. Thiết kế lõi: M4 có Công cụ thần kinh 16 lõi được tối ưu hóa cho tác vụ suy luận. Nó hoạt động với hiệu suất cao nhất 38 nghìn tỷ phép tính mỗi giây (TOPS), chủ yếu sử dụng độ chính xác INT8. Thiết kế này tập trung vào việc thực hiện các mô hình học máy một cách hiệu quả trên các thiết bị di động như iPad Pro, tăng cường các ứng dụng thời gian thực như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên[1] [6].

2. Tích hợp với các lõi khác: Kiến trúc của M4 bao gồm bốn lõi hiệu suất và sáu lõi hiệu suất, tất cả đều được trang bị bộ tăng tốc học máy. Thiết kế kết hợp này cho phép Neural Engine hoạt động song song với CPU và GPU, tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên cho các tác vụ khác nhau trong khi vẫn duy trì hiệu quả sử dụng năng lượng[6].

3. Tối ưu hóa suy luận: Neural Engine được thiết kế riêng cho mục đích suy luận thay vì đào tạo, khiến nó ít phù hợp hơn với các nhiệm vụ đào tạo mô hình phức tạp. Kiến trúc của nó được thiết kế để xử lý nhiều mô hình mạng thần kinh nhưng không linh hoạt như TPU về khả năng lập trình [1].

Kiến trúc bộ xử lý Tensor của Google

1. Thiết kế theo mục đích: TPU là Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) được thiết kế rõ ràng cho các nhiệm vụ học máy, đặc biệt tập trung vào cả đào tạo và suy luận. Họ sử dụng kiến trúc mảng tâm thu, cho phép nhân ma trận hiệu quả cao—một hoạt động cốt lõi trong mạng thần kinh[2] [4] [5].

2. Thông lượng cao và tính linh hoạt: TPU có khả năng thực hiện các phép tính có độ chính xác thấp hơn với thông lượng cao, khiến chúng phù hợp cho việc triển khai quy mô lớn trong các trung tâm dữ liệu. Chúng hỗ trợ các kiến ​​trúc mạng thần kinh khác nhau thông qua một tập lệnh có thể lập trình, cho phép chúng thực thi các loại mô hình khác nhau một cách hiệu quả[2] [4].

3. Bộ nhớ và băng thông: TPU thường có băng thông bộ nhớ cao hơn so với Neural Engine của M4, cho phép chúng xử lý các hoạt động tensor lớn hơn một cách hiệu quả hơn. Tuy nhiên, chúng có thể có tổng bộ nhớ khả dụng thấp hơn các kiến ​​trúc khác như GPU, điều này có thể hạn chế ứng dụng của chúng trong một số trường hợp[2] [5].

Điểm khác biệt chính

- Tập trung vào suy luận so với đào tạo: Công cụ thần kinh M4 chủ yếu được tối ưu hóa cho hoạt động suy luận trên thiết bị di động, trong khi TPU được thiết kế cho cả hoạt động đào tạo và suy luận trên quy mô lớn.
- Loại kiến ​​trúc: M4 sử dụng kiến ​​trúc có mục đích chung hơn được tích hợp với các bộ xử lý khác, trong khi TPU sử dụng kiến ​​trúc mảng tâm thu chuyên dụng vượt trội trong các hoạt động tensor.
- Chỉ số hiệu suất: Trong khi M4 đạt được hiệu suất ấn tượng cho các ứng dụng di động, TPU được thiết kế để mang lại hiệu suất trên mỗi watt và thông lượng cao hơn đáng kể cho các tác vụ máy học mở rộng trên các dịch vụ đám mây của Google.

Tóm lại, Công cụ thần kinh M4 được thiết kế để suy luận hiệu quả trên thiết bị trong hệ sinh thái của Apple, trong khi TPU của Google được thiết kế cho các tác vụ máy học hiệu suất cao trong môi trường đám mây, thể hiện sức mạnh tương ứng của chúng trong các bối cảnh tính toán khác nhau.

Trích dẫn:
[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-ending-forward/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-deep-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.nextplatform.com/2017/04/05/first-deep-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

Công cụ thần kinh trong M4 có thể xử lý các tác vụ học máy phức tạp hiệu quả như TPU của Google không

Công cụ thần kinh trong chip M4 của Apple và Bộ xử lý Tensor (TPU) của Google được thiết kế cho các ứng dụng khác nhau và thể hiện các khả năng khác biệt khi xử lý các tác vụ học máy phức tạp.

Hiệu suất và khả năng

1. Công cụ thần kinh M4: M4 có Công cụ thần kinh 16 lõi có khả năng đạt được 38 nghìn tỷ thao tác mỗi giây (TOPS), được tối ưu hóa chủ yếu cho nhiệm vụ suy luận. Điều này mang lại hiệu quả cao cho các ứng dụng thời gian thực trên thiết bị di động, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, kiến ​​trúc của nó ít phù hợp hơn cho việc huấn luyện các mô hình phức tạp so với TPU, vì nó được thiết kế để thực thi các mô hình được huấn luyện trước một cách hiệu quả thay vì xử lý các tính toán mở rộng cần thiết cho việc huấn luyện.

2. Google TPU: Ngược lại, TPU của Google là các bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng được thiết kế rõ ràng cho cả đào tạo và suy luận của mạng thần kinh. Chúng có thể cung cấp tới 92 TOPS trong các tác vụ suy luận, vượt trội đáng kể so với M4 về sức mạnh tính toán thô. TPU tận dụng kiến trúc mảng tâm thu, cho phép chúng thực hiện các phép tính song song lớn một cách hiệu quả, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng machine learning quy mô lớn trên các dịch vụ đám mây của Google.

Sự khác biệt về kiến ​​trúc

- Tập trung vào thiết kế: Công cụ thần kinh của M4 được thiết kế riêng cho các ứng dụng di động, nhấn mạnh vào hiệu quả sử dụng năng lượng và hiệu suất theo thời gian thực. Ngược lại, TPU được xây dựng dưới dạng Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) tập trung vào việc tối đa hóa thông lượng cho các tác vụ học máy, cho phép chúng xử lý các phép tính phức tạp hơn trên các tập dữ liệu lớn hơn.

- Tính linh hoạt: TPU mang lại sự linh hoạt cao hơn về khả năng lập trình và có thể được sử dụng cho cả đào tạo và suy luận, trong khi Công cụ thần kinh của M4 chủ yếu được tối ưu hóa để suy luận trên các mô hình được đào tạo trước.

Phần kết luận

Mặc dù Công cụ thần kinh M4 vượt trội trong việc thực hiện các tác vụ suy luận một cách hiệu quả trên thiết bị di động nhưng nó không phù hợp với khả năng của TPU của Google khi xử lý các tác vụ học máy phức tạp đòi hỏi phải đào tạo chuyên sâu hoặc xử lý dữ liệu quy mô lớn. Sự khác biệt về kiến ​​trúc làm nổi bật rằng mỗi loại đều được tối ưu hóa cho trường hợp sử dụng dự kiến: M4 dành cho các ứng dụng trên thiết bị và TPU dành cho các giải pháp máy học dựa trên đám mây hiệu suất cao.