Kuidas võrreldakse M4 närvimootori jõudlust Google'i tensoriprotsessori üksustega (TPU)

M4 närvimootori jõudlus

M4 kiibil on 16-tuumaline närvimootor, mis suudab töödelda 38 triljonit toimingut sekundis (TOPS), mis on Apple'i riistvaravalikus märkimisväärne edasiminek[3][6]. See mootor on mõeldud peamiselt järeldusülesannete jaoks, võimaldades masinõppemudelite kiiret käivitamist sellistes seadmetes nagu iPad Pro. Apple rõhutab, et see närvimootor on võimsam kui ükski praegune AI-arvutite närviprotsessor, mis näitab selle võimet keerukate arvutustega tõhusalt toime tulla[3].

M4 arhitektuur sisaldab nelja jõudlustuuma ja kuut tõhususega tuuma, mis kõik on varustatud masinõppe kiirenditega. See hübriidkonfiguratsioon võimaldab tõhusat ressursside jaotamist suure jõudlusega ülesannete ja energiatõhusate toimingute vahel, muutes selle sobivaks nii nõudlikeks rakendusteks kui ka igapäevaseks kasutamiseks[3]. Neural Engine'i integreerimine teiste töötlemisüksustega (CPU ja GPU) suurendab üldist jõudlust, eriti pildituvastuse ja loomuliku keele töötlemisega seotud ülesannete puhul[5].

Google'i tensori töötlemisüksused (TPU-d)

Seevastu Google'i TPU-d on spetsiaalsed riistvarakiirendid, mis on loodud spetsiaalselt masinõppe ülesannete jaoks, keskendudes eelkõige nii koolitusele kui ka järeldustele. TPU-d on suurepärased suuremahuliste juurutuste puhul, mida kasutatakse sageli andmekeskustes keerukate AI-mudelite koolitamiseks. Näiteks on Apple väidetavalt kasutanud Google'i TPU-sid oma tehisintellektimudelite koolitamiseks, mis näitab nende vastupidavust suurte arvutuslike koormuste käsitlemisel[4].

Google'i TPU arhitektuur on optimeeritud madalama täpsusega arvutuste jaoks, mis võimaldab suuremat töötlemiskiirust, säilitades samas täpsuse paljudes AI-rakendustes. TPU-de uusimad iteratsioonid on loodud töötama tõhusalt Google'i masinõpperaamistikuga TensorFlow, mis võimaldab arendajatel kasutada riistvara kogu potentsiaali nii koolituse kui ka järelduste tegemiseks[1].

Võrdlevad ülevaated

1. Kasutusjuhtumid:
- M4 Neural Engine on kohandatud seadmesiseste rakenduste jaoks, pakkudes reaalajas järeldusvõimalusi, mis parandavad kasutajakogemust otse mobiilseadmetes.
- TPU-d sobivad paremini pilvepõhiseks koolituseks ja mastaabis järelduste tegemiseks, muutes need ideaalseks ettevõtte tasemel rakenduste jaoks, kus töödeldakse tohutul hulgal andmeid.

2. Toimivusmõõdikud:
- M4 38 TOPS tõstab esile selle tugevust masinõppemudelite tõhusal rakendamisel mobiilses kontekstis.
- TPU-d saavad hakkama suuremate andmekogumite ja keerukamate mudelitega tänu nende spetsiaalselt süvaõppe ülesannete jaoks loodud arhitektuurile.

3. Ökosüsteemi integreerimine:
- Apple'i närvimootor integreerub sujuvalt oma ökosüsteemiga, võimaldades arendajatel optimeerida rakendusi, kasutades Core ML-i tööriistu, mis võimendavad CPU, GPU ja Neural Engine'i kombineeritud võimsust.
- Google'i TPU-d nõuavad TensorFlow spetsiifilist optimeerimist, kuid pilvekeskkondades õigesti kasutamisel tagavad need tugeva jõudluse.

Kokkuvõtteks võib öelda, et kuigi nii M4 närvimootor kui ka Google'i TPU-d on omaette võimsad, rahuldavad need tehisintellekti maastikul erinevaid vajadusi. M4 on optimeeritud mobiilseks ja servaarvutuseks, keskendudes tõhusale järeldusele, samas kui TPU-d on suurepärased suuremahuliste koolituste ja järelduste tegemisel pilveinfrastruktuurides.

Tsitaadid:
[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

Millised on peamised erinevused M4 ja Google'i TPU-de närvimootori arhitektuuris

Apple'i M4 Neural Engine'i ja Google'i Tensor Processing Units (TPU) arhitektuur näitab olulisi erinevusi disainis, eesmärgis ja töövõimetes.

Apple M4 närvimootori arhitektuur

1. Tuumdisain: M4-l on 16-tuumaline närvimootor, mis on optimeeritud järeldusülesannete jaoks. See töötab tippjõudlusega 38 triljonit toimingut sekundis (TOPS), kasutades peamiselt INT8 täpsust. See disain keskendub masinõppemudelite tõhusale rakendamisele mobiilseadmetes, nagu iPad Pro, täiustades reaalajas rakendusi, nagu pildituvastus ja loomuliku keele töötlemine[1][6].

2. Integreerimine teiste tuumadega: M4 arhitektuur sisaldab nelja jõudlust ja kuut tõhusat südamikku, mis kõik on varustatud masinõppe kiirenditega. See hübriidkonstruktsioon võimaldab närvimootoril töötada koos CPU ja GPU-ga, optimeerides ressursside jaotamist erinevate ülesannete jaoks, säilitades samal ajal energiatõhususe[6].

3. Järelduste optimeerimine: närvimootor on spetsiaalselt kohandatud järelduste tegemiseks, mitte treenimiseks, muutes selle keerukate mudelitreeningu ülesannete jaoks vähem sobivaks. Selle arhitektuur on loodud käsitlema laia valikut närvivõrgu mudeleid, kuid ei ole programmeeritavuse osas nii paindlik kui TPU-d[1].

Google'i tensori töötlemisüksuse arhitektuur

1. Sihtotstarbeline disain: TPU-d on rakendusspetsiifilised integraallülitused (ASIC-id), mis on loodud spetsiaalselt masinõppe ülesannete jaoks, keskendudes eelkõige nii koolitusele kui ka järeldustele. Nad kasutavad süstoolse massiivi arhitektuuri, mis võimaldab väga tõhusat maatriksikorrutamist – närvivõrkude põhitoimingut[2][4][5].

2. Kõrge läbilaskevõime ja paindlikkus: TPU-d on võimelised tegema väiksema täpsusega arvutusi suure läbilaskevõimega, mistõttu need sobivad suuremahuliseks kasutuselevõtuks andmekeskustes. Need toetavad erinevaid närvivõrgu arhitektuure programmeeritava käsukomplekti kaudu, võimaldades neil tõhusalt käivitada erinevat tüüpi mudeleid[2][4].

3. Mälu ja ribalaius: TPU-del on tavaliselt suurem mälu ribalaius võrreldes M4 närvimootoriga, mis võimaldab neil suuremate tensoritoimingutega tõhusamalt hakkama saada. Siiski võib nende kogumälu olla väiksem kui teistel arhitektuuridel, näiteks GPU-del, mis võib mõne stsenaariumi korral piirata nende kasutamist[2][5].

Peamised erinevused

- Keskenduge järeldustele vs. treenimine: M4 närvimootor on peamiselt optimeeritud mobiilseadmetes järelduste tegemiseks, samas kui TPU-d on mõeldud nii treenimiseks kui ka mastaabis järelduste tegemiseks.
- Arhitektuuri tüüp: M4 kasutab üldisema otstarbega arhitektuuri, mis on integreeritud teiste töötlemisüksustega, samas kui TPU-d kasutavad spetsiaalset süstoolse massiivi arhitektuuri, mis sobib suurepäraselt tensoroperatsioonidega.
- Jõudlusmõõdikud: kuigi M4 saavutab mobiilirakenduste jaoks muljetavaldava jõudluse, on TPU-d loodud pakkuma oluliselt suuremat jõudlust vati kohta ja läbilaskevõimet ulatuslike masinõppeülesannete jaoks Google'i pilveteenustes.

Kokkuvõtteks võib öelda, et M4 Neural Engine on kohandatud Apple'i ökosüsteemis tõhusaks seadmesiseseks järelduseks, samas kui Google'i TPU-d on loodud suure jõudlusega masinõppeülesannete jaoks pilvekeskkondades, mis näitavad nende vastavaid tugevusi erinevates arvutuslikes kontekstides.

Tsitaadid:
[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

Kas M4 närvimootor saab keerukate masinõppeülesannetega sama tõhusalt hakkama kui Google'i TPU-d

Apple'i M4 kiibis olev närvimootor ja Google'i Tensor Processing Units (TPU-d) on loodud erinevate rakenduste jaoks ja neil on keerukate masinõppeülesannete käsitlemisel erinevad võimalused.

Jõudlus ja võimalused

1. M4 närvimootor: M4-l on 16-tuumaline närvimootor, mis suudab saavutada 38 triljonit operatsiooni sekundis (TOPS), mis on peamiselt optimeeritud järeldusülesannete jaoks. See muudab selle väga tõhusaks mobiilseadmete reaalajas rakenduste jaoks, nagu pildituvastus ja loomuliku keele töötlemine. Selle arhitektuur on aga TPU-dega võrreldes vähem sobilik keeruliste mudelite koolitamiseks, kuna see on mõeldud eelkoolitatud mudelite tõhusaks täitmiseks, mitte treenimiseks vajalike ulatuslike arvutuste tegemiseks.

2. Google'i TPU-d: Google'i TPU-d on seevastu spetsiaalsed riistvarakiirendid, mis on loodud spetsiaalselt nii närvivõrkude koolitamiseks kui ka järelduste tegemiseks. Need suudavad järeldustoimingute ajal edastada kuni 92 TOPS-i, ületades töötlemata arvutusvõimsuse osas oluliselt M4. TPU-d võimendavad süstoolse massiivi arhitektuuri, mis võimaldab neil tõhusalt sooritada suuri paralleelseid arvutusi, muutes need ideaalseks suuremahuliste masinõpperakenduste jaoks Google'i pilveteenustes.

Arhitektuurilised erinevused

- Disaini fookus: M4 närvimootor on kohandatud mobiilsete rakenduste jaoks, rõhutades energiatõhusust ja reaalajas jõudlust. Seevastu TPU-d on ehitatud rakendusspetsiifiliste integraallülitustena (ASIC), mis keskenduvad masinõppeülesannete läbilaskevõime maksimeerimisele, võimaldades neil käsitleda keerukamaid arvutusi suuremate andmehulkade puhul.

- Paindlikkus: TPU-d pakuvad programmeeritavuse osas suuremat paindlikkust ja neid saab kasutada nii treenimiseks kui ka järelduste tegemiseks, samas kui M4 närvimootor on peamiselt optimeeritud eelkoolitatud mudelite järeldamiseks.

Järeldus

Kuigi M4 Neural Engine on suurepärane mobiilseadmetes järelduste tegemisel, ei vasta see Google'i TPU-de võimalustele keerukate masinõppeülesannete käsitlemisel, mis nõuavad ulatuslikku koolitust või suuremahulist andmetöötlust. Arhitektuursed erinevused rõhutavad, et igaüks on optimeeritud selle kavandatud kasutusjuhtumi jaoks: M4 seadmesiseste rakenduste jaoks ja TPU-d suure jõudlusega pilvepõhiste masinõppelahenduste jaoks.