ประสิทธิภาพของ Neural Engine ของ M4 เปรียบเทียบกับหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ของ Google อย่างไร

ประสิทธิภาพของเครื่องยนต์ประสาท M4

ชิป M4 มี Neural Engine แบบ 16 คอร์ ที่สามารถประมวลผลได้ 38 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TOPS) ซึ่งเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในกลุ่มผลิตภัณฑ์ฮาร์ดแวร์ของ Apple[3][6] เอ็นจิ้นนี้ออกแบบมาเพื่อ งานอนุมาน เป็นหลัก ซึ่งช่วยให้สามารถดำเนินการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนอุปกรณ์อย่าง iPad Pro ได้อย่างรวดเร็ว Apple เน้นย้ำว่า Neural Engine นี้มีประสิทธิภาพมากกว่าหน่วยประมวลผลประสาทใดๆ ในปัจจุบันในพีซี AI โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ[3]

สถาปัตยกรรมของ M4 ประกอบด้วย คอร์ประสิทธิภาพ 4 คอร์ และคอร์ประสิทธิภาพ 6 คอร์ ซึ่งทั้งหมดมาพร้อมกับตัวเร่งความเร็วการเรียนรู้ของเครื่องจักร การกำหนดค่าแบบไฮบริดนี้ช่วยให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพระหว่างงานที่มีประสิทธิภาพสูงและการดำเนินงานที่ประหยัดพลังงาน ทำให้เหมาะสำหรับทั้งการใช้งานที่มีความต้องการสูงและการใช้งานในชีวิตประจำวัน[3] การรวม Neural Engine เข้ากับหน่วยประมวลผลอื่นๆ (CPU และ GPU) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม โดยเฉพาะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการจดจำภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ[5]

หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ของ Google (TPU)

ในทางตรงกันข้าม TPU ของ Google เป็นตัวเร่งฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่ออกแบบมาสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเน้นไปที่ทั้ง การฝึกอบรมและการอนุมาน TPU เป็นเลิศในการใช้งานขนาดใหญ่ ซึ่งมักใช้ในศูนย์ข้อมูลเพื่อฝึกอบรมโมเดล AI ที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น มีรายงานว่า Apple ได้ใช้ TPU ของ Google เพื่อฝึกโมเดล AI ซึ่งบ่งบอกถึงความแข็งแกร่งในการจัดการโหลดการประมวลผลที่กว้างขวาง[4]

สถาปัตยกรรม TPU ของ Google ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ การคำนวณที่มีความแม่นยำต่ำกว่า ซึ่งช่วยให้ประมวลผลได้เร็วยิ่งขึ้น ขณะเดียวกันก็รักษาความแม่นยำในแอปพลิเคชัน AI จำนวนมาก TPU เวอร์ชันล่าสุดได้รับการออกแบบมาให้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพกับ TensorFlow ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงของ Google ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาใช้ประโยชน์จากศักยภาพของฮาร์ดแวร์ได้อย่างเต็มที่สำหรับทั้งงานฝึกอบรมและการอนุมาน[1]

ข้อมูลเชิงลึกเชิงเปรียบเทียบ

1. กรณีการใช้งาน:
- M4 Neural Engine ได้รับการปรับแต่งสำหรับแอปพลิเคชันบนอุปกรณ์ โดยให้ความสามารถในการอนุมานแบบเรียลไทม์ที่ช่วยยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้บนอุปกรณ์มือถือโดยตรง
- TPU เหมาะสมกว่าสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานบนคลาวด์ในวงกว้าง ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กรที่มีการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล

2. ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ:
- 38 TOPS ของ M4 เน้นย้ำจุดแข็งในการรันโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพภายในบริบทมือถือ
- TPU สามารถรองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เนื่องจากสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะ

3. การบูรณาการระบบนิเวศ:
- Neural Engine ของ Apple ผสานรวมเข้ากับระบบนิเวศได้อย่างราบรื่น ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแอพพลิเคชั่นให้เหมาะสมโดยใช้เครื่องมือ Core ML ที่ใช้ประโยชน์จากพลังรวมของ CPU, GPU และ Neural Engine
- TPU ของ Google ต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะภายใน TensorFlow แต่ให้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งเมื่อใช้อย่างเหมาะสมในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์

โดยสรุป แม้ว่าทั้ง Neural Engine ของ M4 และ TPU ของ Google จะทรงพลังในตัวเอง แต่ก็ตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันภายในภูมิทัศน์ของ AI M4 ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลแบบเคลื่อนที่และ Edge โดยมุ่งเน้นไปที่การอนุมานที่มีประสิทธิภาพ ในขณะที่ TPU เป็นเลิศในงานการฝึกอบรมและการอนุมานขนาดใหญ่ภายในโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์

การอ้างอิง:
[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

อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญในสถาปัตยกรรมของ Neural Engine ใน M4 และ TPU ของ Google

สถาปัตยกรรมของ M4 Neural Engine ของ Apple และหน่วยประมวลผล Tensor (TPU) ของ Google เผยให้เห็นความแตกต่างที่สำคัญในด้านการออกแบบ วัตถุประสงค์ และความสามารถในการปฏิบัติงาน

สถาปัตยกรรมเครื่องยนต์ประสาท Apple M4

1. การออกแบบคอร์: M4 มี เอ็นจิ้นประสาท 16 คอร์ ที่ได้รับการปรับแต่งมาสำหรับ งานอนุมาน ทำงานที่ประสิทธิภาพสูงสุด 38 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TOPS) โดยใช้ความแม่นยำ INT8 เป็นหลัก การออกแบบนี้มุ่งเน้นไปที่การดำเนินการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เช่น iPad Pro ซึ่งปรับปรุงแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น การจดจำรูปภาพ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ[1] [6]

2. การบูรณาการกับคอร์อื่นๆ: สถาปัตยกรรมของ M4 ประกอบด้วย คอร์ประสิทธิภาพ 4 คอร์ และคอร์ประสิทธิภาพ 6 คอร์ ซึ่งทั้งหมดมาพร้อมกับตัวเร่งการเรียนรู้ของเครื่องจักร การออกแบบแบบไฮบริดนี้ช่วยให้ Neural Engine ทำงานควบคู่กับ CPU และ GPU ได้ โดยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรสำหรับงานต่างๆ ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพการใช้พลังงานเอาไว้[6]

3. การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน: Neural Engine ได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษเพื่อการอนุมานมากกว่าการฝึก ซึ่งทำให้ไม่เหมาะกับงานการฝึกโมเดลที่ซับซ้อน สถาปัตยกรรมของมันได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่หลากหลาย แต่ไม่ยืดหยุ่นเท่ากับ TPU ในแง่ของความสามารถในการตั้งโปรแกรม[1]

สถาปัตยกรรมหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ของ Google

1. การออกแบบที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์: TPU คือ วงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC) ที่ออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการมุ่งเน้นไปที่ทั้ง การฝึกอบรมและการอนุมาน พวกเขาใช้ สถาปัตยกรรมอาร์เรย์ซิสโตลิก ซึ่งช่วยให้การคูณเมทริกซ์มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งเป็นการดำเนินการหลักในโครงข่ายประสาทเทียม[2][4][5]

2. ปริมาณงานสูงและความยืดหยุ่น: TPU สามารถทำการคำนวณที่มีความแม่นยำต่ำกว่าและมีปริมาณงานสูง ทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูล รองรับสถาปัตยกรรมเครือข่ายนิวรัลต่างๆ ผ่านชุดคำสั่งที่ตั้งโปรแกรมได้ ทำให้สามารถรันโมเดลประเภทต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ[2] [4]

3. หน่วยความจำและแบนด์วิธ: โดยทั่วไปแล้ว TPU จะมีแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับ Neural Engine ของ M4 ทำให้สามารถรองรับการทำงานของเทนเซอร์ที่ใหญ่กว่าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม อาจมีหน่วยความจำรวมต่ำกว่าสถาปัตยกรรมอื่นๆ เช่น GPU ซึ่งสามารถจำกัดการใช้งานได้ในบางสถานการณ์[2][5]

ความแตกต่างที่สำคัญ

- มุ่งเน้นไปที่การอนุมานและการฝึกฝน: M4 Neural Engine ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อการอนุมานบนอุปกรณ์มือถือเป็นหลัก ในขณะที่ TPU ได้รับการออกแบบมาเพื่อทั้งการฝึกและการอนุมานในวงกว้าง
- ประเภทสถาปัตยกรรม: M4 ใช้สถาปัตยกรรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปมากกว่าที่บูรณาการเข้ากับหน่วยประมวลผลอื่นๆ ในขณะที่ TPU ใช้สถาปัตยกรรมอาร์เรย์ซิสโตลิกเฉพาะทางที่มีความเป็นเลิศในการทำงานของเทนเซอร์
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ: แม้ว่า M4 จะได้รับประสิทธิภาพที่น่าประทับใจสำหรับแอปพลิเคชันบนมือถือ แต่ TPU ได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบประสิทธิภาพต่อวัตต์และปริมาณงานที่สูงขึ้นอย่างมากสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องที่ครอบคลุมทั่วทั้งบริการคลาวด์ของ Google

โดยสรุป M4 Neural Engine ได้รับการปรับแต่งเพื่อการอนุมานบนอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพภายในระบบนิเวศของ Apple ในขณะที่ TPU ของ Google ได้รับการออกแบบมาเพื่องานการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพสูงในสภาพแวดล้อมคลาวด์ โดยแสดงให้เห็นถึงจุดแข็งตามลำดับในบริบทการคำนวณที่แตกต่างกัน

การอ้างอิง:
[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-deep-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.nextplatform.com/2017/04/05/first-ledge-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

Neural Engine ใน M4 สามารถจัดการงานแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพเช่นเดียวกับ TPU ของ Google

Neural Engine ในชิป M4 ของ Apple และหน่วยประมวลผล Tensor (TPU) ของ Google ได้รับการออกแบบมาเพื่อการใช้งานที่แตกต่างกัน และแสดงความสามารถที่แตกต่างกันเมื่อต้องจัดการกับงานการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน

ประสิทธิภาพและความสามารถ

1. M4 Neural Engine: M4 มี Neural Engine 16 คอร์ ที่สามารถบรรลุ 38 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TOPS) โดยได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ งานการอนุมานเป็นหลัก ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เช่น การจดจำรูปภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม สถาปัตยกรรมของมันไม่เหมาะกับการฝึกฝนโมเดลที่ซับซ้อนน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ TPU เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อดำเนินการโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าอย่างมีประสิทธิภาพ แทนที่จะจัดการกับการคำนวณที่กว้างขวางซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึก

2. Google TPU: ในทางตรงกันข้าม TPU ของ Google เป็นตัวเร่งฮาร์ดแวร์เฉพาะที่ออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับทั้ง การฝึกอบรมและการอนุมาน ของโครงข่ายประสาทเทียม พวกเขาสามารถส่งมอบได้ถึง 92 TOPS ในระหว่างงานอนุมาน ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า M4 อย่างมากในแง่ของพลังการคำนวณดิบ TPU ใช้ประโยชน์จาก สถาปัตยกรรมอาร์เรย์ซิสโตลิก ซึ่งช่วยให้ทำการคำนวณแบบคู่ขนานขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่ในบริการระบบคลาวด์ของ Google

ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม

- เน้นการออกแบบ: Neural Engine ของ M4 ได้รับการปรับแต่งสำหรับการใช้งานบนมือถือ โดยเน้นประสิทธิภาพการใช้พลังงานและประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ ในทางตรงกันข้าม TPU ถูกสร้างขึ้นเป็นวงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC) ที่มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มปริมาณงานสูงสุดสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้สามารถจัดการกับการคำนวณที่ซับซ้อนมากขึ้นบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ความยืดหยุ่น: TPU ให้ความยืดหยุ่นที่มากกว่าในแง่ของความสามารถในการตั้งโปรแกรม และใช้สำหรับทั้งการฝึกและการอนุมาน ในขณะที่ Neural Engine ของ M4 ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อการอนุมานในโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าเป็นหลัก

บทสรุป

แม้ว่า M4 Neural Engine จะทำหน้าที่อนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ แต่ก็ไม่ตรงกับความสามารถของ TPU ของ Google เมื่อพูดถึงการจัดการงานแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนซึ่งต้องมีการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางหรือการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมเน้นย้ำว่าแต่ละอย่างได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องการ: M4 สำหรับแอปพลิเคชันบนอุปกรณ์และ TPU สำหรับโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องบนคลาวด์ประสิทธิภาพสูง