M4 的神经引擎性能与 Google 的张量处理单元 (TPU) 相比如何

M4 神经引擎性能

M4 芯片具有 16 核神经引擎，能够处理每秒 38 万亿次操作 (TOPS)，这是 Apple 硬件阵容的重大进步[3][6]。该引擎主要设计用于推理任务，支持在 iPad Pro 等设备上快速执行机器学习模型。 Apple 强调，该神经引擎比 AI PC 中当前的任何神经处理单元都更强大，展示了其有效处理复杂计算的能力[3]。

M4的架构包括四个性能核心和六个效率核心，全部配备机器学习加速器。这种混合配置允许在高性能任务和节能操作之间进行有效的资源分配，使其适合要求苛刻的应用和日常使用[3]。神经引擎与其他处理单元（CPU 和 GPU）的集成增强了整体性能，特别是对于涉及图像识别和自然语言处理的任务[5]。

Google 张量处理单元 (TPU)

相比之下，谷歌的 TPU 是专门为机器学习任务设计的专用硬件加速器，特别关注训练和推理。 TPU 擅长大规模部署，通常在数据中心用于训练复杂的人工智能模型。例如，据报道，苹果公司使用谷歌的 TPU 来训练其人工智能模型，表明它们在处理大量计算负载方面具有鲁棒性[4]。

谷歌的 TPU 架构针对较低精度的计算进行了优化，可以实现更快的处理速度，同时保持许多人工智能应用程序的准确性。 TPU 的最新迭代旨在与 Google 的机器学习框架 TensorFlow 高效配合，使开发人员能够充分利用硬件的潜力来完成训练和推理任务[1]。

比较见解

1. 用例：
- M4 神经引擎专为设备上应用程序量身定制，提供实时推理功能，可直接增强移动设备上的用户体验。
- TPU 更适合基于云的大规模训练和推理，使其成为处理大量数据的企业级应用程序的理想选择。

2. 性能指标：
- M4 的 38 TOPS 凸显了其在移动环境中高效执行机器学习模型的优势。
- TPU 的架构专为深度学习任务而设计，因此可以处理更大的数据集和更复杂的模型。

3. 生态系统整合：
- Apple 的神经引擎与其生态系统无缝集成，允许开发人员使用 Core ML 工具优化应用程序，这些工具充分利用 CPU、GPU 和神经引擎的综合能力。
- Google 的 TPU 需要在 TensorFlow 中进行特定优化，但在云环境中正确使用时可提供强大的性能。

总而言之，虽然 M4 的神经引擎和 Google 的 TPU 本身都很强大，但它们可以满足人工智能领域的不同需求。 M4 针对移动和边缘计算进行了优化，专注于高效推理，而 TPU 擅长云基础设施内的大规模训练和推理任务。

引用：
[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 和 Google TPU 中神经引擎架构的主要区别是什么

Apple 的 M4 神经引擎和 Google 的张量处理单元 (TPU) 的架构揭示了设计、用途和操作能力方面的显着差异。

Apple M4 神经引擎架构

1. 核心设计：M4 具有 16 核神经引擎，针对 推理任务 进行了优化。它以每秒 38 万亿次操作 (TOPS) 的峰值性能运行，主要使用 INT8 精度。该设计专注于在 iPad Pro 等移动设备上高效执行机器学习模型，增强图像识别和自然语言处理等实时应用程序[1][6]。

2. 与其他核心集成：M4的架构包括四个性能核心和六个效率核心，均配备机器学习加速器。这种混合设计允许神经引擎与 CPU 和 GPU 协同工作，优化各种任务的资源分配，同时保持能源效率[6]。

3. 推理优化：神经引擎是专门为推理而不是训练而定制的，因此不太适合复杂的模型训练任务。其架构旨在处理各种神经网络模型，但在可编程性方面不如 TPU 灵活[1]。

Google 张量处理单元架构

1. 专用设计：TPU 是专为机器学习任务而设计的 专用集成电路 (ASIC)，特别关注 训练和推理。它们利用脉动阵列架构，该架构允许高效的矩阵乘法——神经网络中的核心运算[2][4][5]。

2. 高吞吐量和灵活性：TPU能够以高吞吐量执行较低精度的计算，使其适合数据中心的大规模部署。它们通过可编程指令集支持各种神经网络架构，使它们能够有效地执行不同类型的模型[2][4]。

3. 内存和带宽：与 M4 的神经引擎相比，TPU 通常具有更高的内存带宽，使它们能够更有效地处理更大的张量运算。然而，它们的可用总内存可能比 GPU 等其他架构低，这可能会限制它们在某些场景中的应用[2][5]。

主要区别

- 关注推理与训练：M4 神经引擎主要针对移动设备上的推理进行优化，而 TPU 则专为大规模训练和推理而设计。
- 架构类型：M4 使用与其他处理单元集成的更通用的架构，而 TPU 采用擅长张量运算的专用脉动阵列架构。
- 性能指标：虽然 M4 为移动应用程序实现了令人印象深刻的性能，但 TPU 的构建目的是为 Google 云服务中的广泛机器学习任务提供显着更高的每瓦性能和吞吐量。

总而言之，M4 神经引擎专为苹果生态系统内的高效设备端推理而定制，而谷歌的 TPU 则专为云环境中的高性能机器学习任务而设计，在不同的计算环境中展示了各自的优势。

引用：
[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-compressive-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-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

M4 中的神经引擎能否像 Google 的 TPU 一样有效地处理复杂的机器学习任务

Apple M4 芯片和 Google 张量处理单元 (TPU) 中的神经引擎专为不同的应用而设计，在处理复杂的机器学习任务时表现出不同的功能。

性能和功能

1. M4 神经引擎：M4 具有16 核神经引擎，能够实现每秒 38 万亿次运算 (TOPS)，主要针对 推理任务 进行优化。这使得它对于移动设备上的实时应用程序非常有效，例如图像识别和自然语言处理。然而，与 TPU 相比，它的架构不太适合训练复杂的模型，因为它旨在有效地执行预训练的模型，而不是处理训练所需的大量计算。

2. Google TPU：相比之下，Google 的 TPU 是专门为神经网络的训练和推理而设计的专用硬件加速器。它们在推理任务期间可提供高达 92 TOPS，在原始计算能力方面显着优于 M4。 TPU 利用脉动阵列架构，使它们能够有效地执行大规模并行计算，使其成为跨 Google 云服务的大规模机器学习应用程序的理想选择。

架构差异

- 设计重点：M4 的神经引擎专为移动应用程序量身定制，强调能源效率和实时性能。相比之下，TPU 被构建为专用集成电路 (ASIC)，专注于最大限度地提高机器学习任务的吞吐量，使它们能够在更大的数据集上处理更复杂的计算。

- 灵活性：TPU 在可编程性方面提供了更大的灵活性，可用于训练和推理，而 M4 的神经引擎主要针对预训练模型的推理进行了优化。

＃＃ 结论

虽然 M4 神经引擎擅长在移动设备上高效执行推理任务，但在处理需要大量训练或大规模数据处理的复杂机器学习任务时，它的能力无法与 Google TPU 相媲美。架构差异凸显了每种架构都针对其预期用例进行了优化：M4 用于设备上应用程序，TPU 用于高性能基于云的机器学习解决方案。