Hogyan hasonlít az M4 neurális motorja a Google tenzor feldolgozó egységeihez (TPU)?

M4 neurális motor teljesítménye

Az M4 chip egy 16 magos neurális motorral rendelkezik, amely 38 billió műveletet képes feldolgozni másodpercenként (TOPS), ami jelentős előrelépés az Apple hardverkínálatában[3][6]. Ezt a motort elsősorban következtetési feladatokhoz tervezték, lehetővé téve a gépi tanulási modellek gyors végrehajtását olyan eszközökön, mint az iPad Pro. Az Apple hangsúlyozza, hogy ez a neurális motor erősebb, mint bármely jelenlegi neurális feldolgozó egység a mesterséges intelligencia PC-kben, ami megmutatja, hogy képes hatékonyan kezelni az összetett számításokat[3].

Az M4 architektúrája négy teljesítménymagot és hat hatékonysági magot tartalmaz, amelyek mindegyike gépi tanulási gyorsítókkal van felszerelve. Ez a hibrid konfiguráció lehetővé teszi az erőforrások hatékony elosztását a nagy teljesítményű feladatok és az energiahatékony műveletek között, így alkalmas mind az igényes alkalmazásokra, mind a mindennapi használatra[3]. A Neural Engine integrálása más feldolgozó egységekkel (CPU és GPU) javítja az általános teljesítményt, különösen a képfelismerést és a természetes nyelvi feldolgozást magában foglaló feladatoknál[5].

Google Tensor feldolgozó egységek (TPU-k)

Ezzel szemben a Google TPU-i speciális hardveres gyorsítók, amelyeket kifejezetten gépi tanulási feladatokhoz terveztek, különösen a tanításra és a következtetésre összpontosítva. A TPU-k kiválóak a nagy léptékű telepítésekben, gyakran használják adatközpontokban összetett AI-modellek betanítására. Például az Apple állítólag a Google TPU-it használta mesterséges intelligencia-modelljei betanításához, ami azt jelzi, hogy robusztusak a nagy számítási terhelések kezelésében[4].

A Google TPU architektúráját alacsonyabb pontosságú számításokhoz optimalizálták, ami gyorsabb feldolgozási sebességet tesz lehetővé, miközben számos AI-alkalmazásban megőrzi a pontosságot. A TPU-k legújabb iterációit úgy tervezték, hogy hatékonyan működjenek együtt a TensorFlow-val, a Google gépi tanulási keretrendszerével, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy a hardverben rejlő teljes potenciált kiaknázzák mind a képzési, mind a következtetési feladatokhoz[1].

Összehasonlító betekintések

1. Használati esetek:
- Az M4 Neural Engine az eszközön lévő alkalmazásokhoz lett szabva, és valós idejű következtetési képességeket biztosít, amelyek közvetlenül a mobileszközökön javítják a felhasználói élményt.
- A TPU-k jobban megfelelnek a felhő alapú oktatáshoz és a nagyszabású következtetésekhez, így ideálisak vállalati szintű alkalmazásokhoz, ahol hatalmas mennyiségű adatot dolgoznak fel.

2. Teljesítménymutatók:
- Az M4 38 TOPS kiemeli erősségét a gépi tanulási modellek hatékony végrehajtásában mobil környezetben.
- A TPU-k nagyobb adatkészleteket és összetettebb modelleket is képesek kezelni, köszönhetően a kifejezetten mély tanulási feladatokhoz tervezett architektúrájának.

3. Ökoszisztéma-integráció:
- Az Apple Neural Engine zökkenőmentesen integrálódik ökoszisztémájába, lehetővé téve a fejlesztők számára az alkalmazások optimalizálását Core ML eszközök segítségével, amelyek kihasználják a CPU, a GPU és a Neural Engine együttes erejét.
- A Google TPU-i speciális optimalizálást igényelnek a TensorFlow-n belül, de robusztus teljesítményt nyújtanak, ha megfelelően használják felhőkörnyezetben.

Összefoglalva, bár az M4 neurális motorja és a Google TPU-i önmagukban is erősek, az AI-környezeten belül különböző igényeket elégítenek ki. Az M4 mobil és éles számítástechnikára lett optimalizálva, a hatékony következtetésre összpontosítva, míg a TPU-k kiválóan teljesítenek a felhőinfrastruktúrákon belüli nagyszabású képzési és következtetési feladatokban.

Idézetek:
[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

Melyek a fő különbségek az M4 és a Google TPU-inak neurális motorjának architektúrájában

Az Apple M4 Neural Engine és a Google Tensor Processing Units (TPU) architektúrája jelentős különbségeket mutat a tervezésben, a célban és a működési képességekben.

Apple M4 neurális motor architektúra

1. Core Design: Az M4 egy 16 magos neurális motorral rendelkezik, amely következtetési feladatokra van optimalizálva. 38 billió művelet/másodperc (TOPS) csúcsteljesítményen működik, elsősorban INT8 pontossággal. Ez a kialakítás a gépi tanulási modellek hatékony végrehajtására összpontosít olyan mobileszközökön, mint az iPad Pro, javítva a valós idejű alkalmazásokat, például a képfelismerést és a természetes nyelvi feldolgozást[1][6].

2. Integráció más magokkal: Az M4 architektúrája négy teljesítménymagot és hat hatékony magot tartalmaz, amelyek mindegyike gépi tanulási gyorsítókkal van felszerelve. Ez a hibrid kialakítás lehetővé teszi, hogy a Neural Engine párhuzamosan működjön a CPU-val és a GPU-val, optimalizálva az erőforrások elosztását a különböző feladatokhoz, miközben megőrzi az energiahatékonyságot[6].

3. Következtetés-optimalizálás: A neurális motort kifejezetten következtetésekre szabták, nem pedig betanításra, így kevésbé alkalmas összetett modellképzési feladatokra. Architektúráját úgy tervezték, hogy a neurális hálózati modellek széles skáláját kezelje, de programozhatósága szempontjából nem olyan rugalmas, mint a TPU-k[1].

Google Tensor Processing Unit Architecture

1. Célra épített tervezés: A TPU-k alkalmazásspecifikus integrált áramkörök (ASIC-k), amelyeket kifejezetten gépi tanulási feladatokhoz terveztek, különös tekintettel a tanításra és a következtetésre. szisztolés tömbarchitektúrát használnak, amely rendkívül hatékony mátrixszorzást tesz lehetővé – ez a neurális hálózatok alapvető művelete[2][4][5].

2. Nagy áteresztőképesség és rugalmasság: A TPU-k kisebb pontosságú számítások elvégzésére képesek nagy áteresztőképesség mellett, így alkalmasak adatközpontokban történő nagyszabású telepítésekre. Programozható utasításkészleten keresztül támogatják a különféle neurális hálózati architektúrákat, lehetővé téve számukra a különböző típusú modellek hatékony végrehajtását[2][4].

3. Memória és sávszélesség: A TPU-k általában nagyobb memória sávszélességgel rendelkeznek, mint az M4 neurális motorja, ami lehetővé teszi a nagyobb tenzorműveletek hatékonyabb kezelését. Előfordulhat azonban, hogy kisebb a rendelkezésre álló teljes memóriájuk, mint más architektúráknak, például a GPU-knak, ami bizonyos esetekben korlátozhatja az alkalmazásukat[2][5].

Főbb különbségek

- Fókuszban a következtetésre, illetve a képzésre: Az M4 Neural Engine elsősorban mobileszközökön történő következtetésre lett optimalizálva, míg a TPU-kat mind a betanításra, mind a nagyszabású következtetésekre tervezték.
- Architektúra típusa: Az M4 általánosabb célú architektúrát használ más feldolgozó egységekkel integrálva, míg a TPU-k speciális szisztolés tömb architektúrát alkalmaznak, amely kiválóan teljesít a tenzorműveletek terén.
- Teljesítménymutatók: Míg az M4 lenyűgöző teljesítményt ér el a mobilalkalmazásokban, a TPU-kat úgy építették meg, hogy lényegesen nagyobb wattonkénti teljesítményt és átvitelt biztosítsanak a kiterjedt gépi tanulási feladatokhoz a Google felhőszolgáltatásaiban.

Összefoglalva, az M4 Neural Engine az Apple ökoszisztémáján belüli hatékony eszközön történő következtetésre lett szabva, míg a Google TPU-it nagy teljesítményű gépi tanulási feladatokra tervezték felhőkörnyezetekben, bemutatva erősségeiket különböző számítási kontextusokban.

Idézetek:
[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

Az M4-ben lévő Neural Engine olyan hatékonyan képes kezelni az összetett gépi tanulási feladatokat, mint a Google TPU-i

Az Apple M4 chipjében található Neural Engine és a Google Tensor Processing Units (TPU) különböző alkalmazásokhoz készült, és eltérő képességekkel rendelkezik, amikor összetett gépi tanulási feladatokról van szó.

Teljesítmény és képességek

1. M4 Neural Engine: Az M4 egy 16 magos neurális motorral rendelkezik, amely 38 billió művelet/másodperc (TOPS) elérésére képes, elsősorban következtetési feladatokra optimalizálva. Ez rendkívül hatékonyvá teszi a mobileszközök valós idejű alkalmazásaihoz, például a képfelismeréshez és a természetes nyelvi feldolgozáshoz. Architektúrája azonban kevésbé alkalmas összetett modellek betanítására, mint a TPU-k, mivel úgy tervezték, hogy az előre betanított modelleket hatékonyan hajtsa végre, ahelyett, hogy a betanításhoz szükséges kiterjedt számításokat kezelné.

2. Google TPU-k: Ezzel szemben a Google TPU-i speciális hardveres gyorsítók, amelyeket kifejezetten a neurális hálózatok tanítására és következtetésekre terveztek. A következtetési feladatok során akár 92 TOPS teljesítményt is képesek leadni, ami a nyers számítási teljesítményt tekintve jelentősen felülmúlja az M4-et. A TPU-k szisztolés tömbarchitektúrát használnak, amely lehetővé teszi hatalmas párhuzamos számítások hatékony végrehajtását, így ideálisak nagyméretű gépi tanulási alkalmazásokhoz a Google felhőszolgáltatásaiban.

Építészeti különbségek

- Design Focus: Az M4 neurális motorját mobil alkalmazásokhoz szabták, hangsúlyozva az energiahatékonyságot és a valós idejű teljesítményt. Ezzel szemben a TPU-k alkalmazásspecifikus integrált áramkörökként (ASIC) épülnek, amelyek a gépi tanulási feladatok átviteli sebességének maximalizálására összpontosítanak, lehetővé téve számukra, hogy bonyolultabb számításokat végezzenek nagyobb adatkészleteken.

- Rugalmasság: A TPU-k nagyobb rugalmasságot kínálnak a programozhatóság tekintetében, és mind tanításra, mind következtetésre használhatók, míg az M4 neurális motorja elsősorban az előre betanított modelleken történő következtetésekre van optimalizálva.

Következtetés

Míg az M4 Neural Engine kiváló a következtetési feladatok hatékony végrehajtásában mobileszközökön, nem egyezik a Google TPU-inak képességeivel, ha olyan összetett gépi tanulási feladatokat kell kezelni, amelyek kiterjedt képzést vagy nagyszabású adatfeldolgozást igényelnek. Az építészeti különbségek rávilágítanak arra, hogy mindegyik a rendeltetésszerű felhasználási esetre van optimalizálva: az M4 az eszközön lévő alkalmazásokhoz, a TPU-k pedig a nagy teljesítményű felhőalapú gépi tanulási megoldásokhoz.