M4'ün Neural Engine performansı Google'ın Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar) ile karşılaştırıldığında nasıldır?

M4 Sinir Motoru Performansı

M4 yongası, saniyede 38 trilyon işlemi (TOPS) işleyebilen 16 çekirdekli Neural Engine içerir; bu, Apple'ın donanım serisinde[3] önemli bir gelişmedir[3][6]. Bu motor öncelikle çıkarım görevleri için tasarlanmıştır ve makine öğrenimi modellerinin iPad Pro gibi cihazlarda hızlı bir şekilde yürütülmesine olanak tanır. Apple, bu Neural Engine'in, AI PC'lerdeki mevcut herhangi bir sinir işleme biriminden daha güçlü olduğunu vurguluyor ve karmaşık hesaplamaları verimli bir şekilde yönetme yeteneğini sergiliyor[3].

M4'ün mimarisi, tümü makine öğrenimi hızlandırıcılarıyla donatılmış dört performans çekirdeği ve altı verimlilik çekirdeği içerir. Bu hibrit konfigürasyon, yüksek performanslı görevler ile enerji tasarruflu operasyonlar arasında etkili kaynak tahsisine olanak tanıyarak onu hem zorlu uygulamalar hem de günlük kullanım için uygun hale getiriyor[3]. Neural Engine'in diğer işlem birimleriyle (CPU ve GPU) entegrasyonu, özellikle görüntü tanıma ve doğal dil işleme[5] içeren görevlerde genel performansı artırır.

Google Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar)

Buna karşılık Google'ın TPU'ları, özellikle eğitim ve çıkarıma odaklanan, makine öğrenimi görevleri için özel olarak tasarlanmış özel donanım hızlandırıcılardır. TPU'lar, genellikle karmaşık yapay zeka modellerini eğitmek için veri merkezlerinde kullanılan büyük ölçekli dağıtımlarda öne çıkıyor. Örneğin, Apple'ın yapay zeka modellerini eğitmek için Google'ın TPU'larını kullandığı bildiriliyor; bu da onların kapsamlı hesaplama yüklerini karşılamadaki sağlamlığını gösteriyor[4].

Google'ın TPU mimarisi daha düşük hassasiyetli hesaplamalar için optimize edilmiştir; bu, birçok yapay zeka uygulamasında doğruluğu korurken daha yüksek işlem hızlarına olanak tanır. TPU'ların en son yinelemeleri, Google'ın makine öğrenimi çerçevesi TensorFlow ile verimli bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve geliştiricilerin hem eğitim hem de çıkarım görevleri için donanımın tüm potansiyelinden yararlanmasına olanak tanır[1].

Karşılaştırmalı Analizler

1. Kullanım Durumları:
- M4 Neural Engine, cihaz içi uygulamalar için özel olarak tasarlanmış olup, doğrudan mobil cihazlarda kullanıcı deneyimlerini geliştiren gerçek zamanlı çıkarım yetenekleri sağlar.
- TPU'lar bulut tabanlı eğitim ve geniş ölçekte çıkarımlar için daha uygundur; bu da onları büyük miktarda verinin işlendiği kurumsal düzeydeki uygulamalar için ideal kılar.

2. Performans Ölçümleri:
- M4'ün 38 TOPS'u, makine öğrenimi modellerini mobil bağlamda verimli bir şekilde yürütme konusundaki gücünü vurguluyor.
- TPU'lar, derin öğrenme görevleri için özel olarak tasarlanmış mimarileri sayesinde daha büyük veri kümelerini ve daha karmaşık modelleri işleyebilir.

3. Ekosistem Entegrasyonu:
- Apple'ın Neural Engine'i ekosistemiyle sorunsuz bir şekilde bütünleşerek geliştiricilerin CPU, GPU ve Neural Engine'in birleşik gücünden yararlanan Core ML araçlarını kullanarak uygulamaları optimize etmesine olanak tanır.
- Google'ın TPU'ları TensorFlow içinde belirli optimizasyonlar gerektirir ancak bulut ortamlarında doğru şekilde kullanıldığında güçlü performans sağlar.

Özetle, hem M4'ün Neural Engine'i hem de Google'ın TPU'ları kendi başlarına güçlü olsa da, yapay zeka ortamındaki farklı ihtiyaçları karşılıyorlar. M4, verimli çıkarıma odaklanarak mobil ve uç bilişim için optimize edilirken TPU'lar, bulut altyapıları içindeki büyük ölçekli eğitim ve çıkarım görevlerinde üstün performans sergiliyor.

Alıntılar:
[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

M4 ve Google'ın TPU'larındaki Neural Engine mimarisindeki temel farklar nelerdir?

Apple'ın M4 Neural Engine ve Google'ın Tensör İşleme Birimlerinin (TPU'lar) mimarisi, tasarım, amaç ve operasyonel yetenekler açısından önemli farklılıklar ortaya koyuyor.

Apple M4 Sinir Motoru Mimarisi

1. Çekirdek Tasarım: M4, çıkarım görevleri için optimize edilmiş 16 çekirdekli bir Neural Engine içerir. Temel olarak INT8 hassasiyetini kullanarak saniyede 38 trilyon işlem (TOPS) ile en yüksek performansla çalışır. Bu tasarım, makine öğrenimi modellerinin iPad Pro gibi mobil cihazlarda verimli bir şekilde yürütülmesine, görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi gerçek zamanlı uygulamaların geliştirilmesine odaklanıyor[1] [6].

2. Diğer Çekirdeklerle Entegrasyon: M4'ün mimarisi, tümü makine öğrenimi hızlandırıcılarıyla donatılmış dört performans çekirdeği ve altı verimlilik çekirdeği içerir. Bu hibrit tasarım, Neural Engine'in CPU ve GPU ile birlikte çalışmasına olanak tanıyarak enerji verimliliğini korurken çeşitli görevler için kaynak tahsisini optimize eder[6].

3. Çıkarım Optimizasyonu: Neural Engine, eğitimden çok çıkarım için özel olarak tasarlanmıştır; bu da onu karmaşık model eğitimi görevleri için daha az uygun hale getirir. Mimarisi çok çeşitli sinir ağı modellerini işleyecek şekilde tasarlanmıştır ancak programlanabilirlik açısından TPU'lar kadar esnek değildir[1].

Google Tensör İşleme Birimi Mimarisi

1. Amaca Yönelik Tasarım: TPU'lar Uygulamaya Özel Entegre Devrelerdir (ASIC'ler), özellikle eğitim ve çıkarıma odaklanarak makine öğrenimi görevleri için özel olarak tasarlanmıştır. Sinir ağlarında temel bir işlem olan yüksek verimli matris çarpımlarına olanak tanıyan bir sistolik dizi mimarisini kullanırlar[2] [4] [5].

2. Yüksek Verim ve Esneklik: TPU'lar, yüksek aktarım hızıyla daha düşük hassasiyetli hesaplamalar yapabilme kapasitesine sahiptir; bu da onları veri merkezlerinde büyük ölçekli dağıtımlar için uygun hale getirir. Programlanabilir bir talimat seti aracılığıyla çeşitli sinir ağı mimarilerini destekleyerek farklı model türlerini verimli bir şekilde yürütmelerine olanak tanır[2] [4].

3. Bellek ve Bant Genişliği: TPU'lar genellikle M4'ün Neural Engine'iyle karşılaştırıldığında daha yüksek bellek bant genişliğine sahiptir ve bu da onların daha büyük tensör işlemlerini daha etkili bir şekilde yürütmesine olanak tanır. Bununla birlikte, GPU'lar gibi diğer mimarilere göre daha düşük toplam belleğe sahip olabilirler ve bu da bazı senaryolarda uygulamalarını sınırlayabilir[2][5].

Temel Farklılıklar

- Çıkarıma ve Eğitime Odaklanma: M4 Neural Engine öncelikle mobil cihazlarda çıkarım için optimize edilirken TPU'lar hem eğitim hem de geniş ölçekte çıkarım için tasarlanmıştır.
- Mimari Türü: M4, diğer işlem birimleriyle entegre edilmiş daha genel amaçlı bir mimari kullanırken TPU'lar, tensör işlemlerinde üstün olan özel bir sistolik dizi mimarisi kullanır.
- Performans Ölçümleri: M4, mobil uygulamalar için etkileyici bir performans elde ederken, TPU'lar, Google'ın bulut hizmetlerinde kapsamlı makine öğrenimi görevleri için önemli ölçüde daha yüksek watt başına performans ve aktarım hızı sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.

Özetle, M4 Neural Engine, Apple'ın ekosistemi içinde verimli cihaz içi çıkarım için özel olarak tasarlanırken Google'ın TPU'ları, bulut ortamlarındaki yüksek performanslı makine öğrenimi görevleri için tasarlandı ve farklı hesaplama bağlamlarında ilgili güçlü yönlerini sergiliyor.

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

M4'teki Neural Engine, karmaşık makine öğrenimi görevlerini Google'ın TPU'ları kadar etkili bir şekilde gerçekleştirebilir mi?

Apple'ın M4 çipindeki Neural Engine ve Google'ın Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar), farklı uygulamalar için tasarlanmıştır ve karmaşık makine öğrenimi görevlerini yerine getirme konusunda farklı yetenekler sergiler.

Performans ve Yetenekler

1. M4 Sinir Motoru: M4, saniyede 38 trilyon işlem (TOPS) gerçekleştirme kapasitesine sahip, öncelikli olarak çıkarım görevleri için optimize edilmiş 16 çekirdekli bir Sinir Motoru içerir. Bu, onu mobil cihazlardaki görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi gerçek zamanlı uygulamalar için oldukça etkili kılar. Ancak mimarisi, TPU'lara kıyasla karmaşık modellerin eğitimi için daha az uygundur; çünkü eğitim için gereken kapsamlı hesaplamaları gerçekleştirmek yerine, önceden eğitilmiş modelleri verimli bir şekilde yürütmek üzere tasarlanmıştır.

2. Google TPU'ları: Buna karşılık Google'ın TPU'ları, sinir ağlarının hem eğitimi hem de çıkarımı için özel olarak tasarlanmış özel donanım hızlandırıcılarıdır. Çıkarım görevleri sırasında 92 TOPS'a kadar sunabilirler; bu da ham hesaplama gücü açısından M4'ten önemli ölçüde daha iyi performans gösterir. TPU'lar, büyük paralel hesaplamaları verimli bir şekilde gerçekleştirmelerine olanak tanıyan sistolik dizi mimarisinden yararlanır ve bu da onları Google'ın bulut hizmetlerindeki büyük ölçekli makine öğrenimi uygulamaları için ideal kılar.

Mimari Farklılıklar

- Tasarım Odağı: M4'ün Nöral Motoru, enerji verimliliğine ve gerçek zamanlı performansa vurgu yaparak mobil uygulamalar için özel olarak tasarlanmıştır. Buna karşılık TPU'lar, makine öğrenimi görevleri için verimi en üst düzeye çıkarmaya odaklanan ve daha büyük veri kümeleri üzerinde daha karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmelerine olanak tanıyan Uygulamaya Özel Entegre Devreler (ASIC'ler) olarak oluşturulmuştur.

- Esneklik: TPU'lar programlanabilirlik açısından daha fazla esneklik sunar ve hem eğitim hem de çıkarım için kullanılabilir; M4'ün Neural Engine'i ise öncelikle önceden eğitilmiş modellerde çıkarım için optimize edilmiştir.

Çözüm

M4 Neural Engine, mobil cihazlarda çıkarım görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirme konusunda mükemmel olsa da, kapsamlı eğitim veya büyük ölçekli veri işleme gerektiren karmaşık makine öğrenimi görevlerini yerine getirme konusunda Google'ın TPU'larının yetenekleriyle eşleşmiyor. Mimari farklılıklar, her birinin amaçlanan kullanım durumuna göre optimize edildiğini vurgulamaktadır: cihaz içi uygulamalar için M4 ve yüksek performanslı bulut tabanlı makine öğrenimi çözümleri için TPU'lar.