Apple'ın Sinir Motoru Nedir ve Nasıl Çalışır?

iPhone, iPad, Mac ve Apple TV'niz, CPU veya GPU'dan çok daha hızlı ve enerji açısından daha verimli olan Apple Neural Engine (ANE) adlı özel bir nöral işleme biriminden yararlanır.

ANE, buluta dokunmadan veya aşırı güç kullanmadan doğal dil işleme ve görüntü analizi gibi gelişmiş cihaz üstü özellikleri mümkün kılar.

Apple platformlarında sağladığı çıkarım ve zeka dahil olmak üzere ANE'nin nasıl çalıştığını ve gelişimini ve geliştiricilerin bunu üçüncü taraf uygulamalarda nasıl kullanabileceğini keşfedelim.

Apple Neural Engine (ANE) Nedir?

Apple Neural Engine, Apple aygıtlarında derin sinir ağlarının enerji tasarruflu yürütülmesi için optimize edilmiş, son derece uzmanlaşmış bilgi işlem çekirdekleri kümesinin pazarlama adıdır. Ana CPU veya GPU'ya göre muazzam hız, bellek ve güç avantajları sunarak makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) algoritmalarını hızlandırır.

ANE, en yeni iPhone'ların, iPad'lerin, Mac'lerin ve Apple TV'lerin duyarlı olmasının ve ağır makine öğrenimi ve yapay zeka hesaplamaları sırasında ısınmamasının büyük bir parçasıdır. Ne yazık ki, tüm Apple cihazlarında ANE yoktur; Apple Watch, Intel tabanlı Mac'ler ve 2016'dan eski cihazlarda ANE yoktur.

2017'de iPhone X'te Apple'ın A11 çipinde kullanıma sunulan ilk ANE, Face ID ve Animoji'yi destekleyecek kadar güçlüydü. Karşılaştırıldığında, A15 Bionic çipteki en yeni ANE, ilk sürümden 26 kat daha hızlı. Günümüzde ANE, çevrimdışı Siri gibi özellikleri etkinleştiriyor ve geliştiriciler, daha önce eğitilmiş makine öğrenimi modellerini çalıştırmak için bunu kullanarak CPU ve GPU'nun kendilerine daha uygun görevlere odaklanmasını sağlıyor.

Apple'ın Neural Engine'i Nasıl Çalışıyor?

ANE, çarpma gibi kapsamlı bilgi işlem işlemlerini gerçekleştirmek için optimize edilmiş kontrol ve aritmetik mantık sağlar. Görüntü sınıflandırması, medya analizi, makine çevirisi gibi makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarında yaygın olarak kullanılan birikim ve Daha.

Buna göre Apple'ın patenti "Nöral İşlemci için Çok Modlu Düzlemsel Motor" başlıklı ANE, birkaç sinir motoru çekirdeğinden ve bir veya daha fazla çok modlu düzlemsel devreden oluşur.

Tasarım, trilyonlarca yinelemede çalışan matris çarpımları gibi birçok işlemin aynı anda gerçekleştirilmesi gereken paralel hesaplama için optimize edilmiştir.

AI algoritmalarında çıkarımı hızlandırmak için ANE tahmine dayalı modeller kullanır. Ayrıca, ANE'nin kendi önbelleği vardır ve yalnızca birkaç veri türünü destekler, bu da performansı en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olur.

ANE Tarafından Desteklenen Yapay Zeka Özellikleri

İşte ANE'nin mümkün kıldığı, aşina olabileceğiniz bazı cihaz üstü özellikler.

• Doğal dil işleme: Dikte ve Siri için daha hızlı, daha güvenilir ses tanıma; Çeviri uygulamasında ve sistem genelinde iyileştirilmiş doğal dil öğrenimi; Fotoğraflar, Kamera ve diğer iPhone uygulamalarında anında metin çevirisi.
• Bilgisayar görüşü: Fotoğraflar uygulamasını veya Spotlight aramasını kullanarak görüntülerdeki yer işaretleri, evcil hayvanlar, bitkiler, kitaplar ve çiçekler gibi nesneleri bulma; hakkında ek bilgi alma Görsel Arama kullanılarak tanınan nesneler Safari, Mail ve Mesajlar gibi yerlerde.
• Arttırılmış gerçeklik: AR uygulamalarında kişi kapatma ve hareket izleme.
• video analizi: Final Cut Pro gibi uygulamalarda videodaki yüzlerin ve nesnelerin algılanması.
• Kamera efektleri: Orta Aşama ile otomatik kırpma; FaceTime görüntülü görüşmeleri sırasında arka plan bulanıklığı.
• Oyunlar: 3D video oyunlarında fotogerçekçi efektler.
• Canlı Metin: Kamera ve Fotoğraflar'da optik karakter tanıma (OCR) sağlayarak el yazısını veya Wi-Fi şifresi veya adres gibi metinleri resimlerden kolayca kopyalamanıza olanak tanır.
• hesaplamalı fotoğrafçılık: Deep Fusion, uygun olduğunda Akıllı HDR'den yararlanarak daha iyi gürültü azaltma, daha geniş dinamik aralık ve gelişmiş otomatik pozlama ve beyaz dengesi için pikselleri analiz eder; Sığ alan derinliği fotoğrafçılığı, Gece Modu portreleri çekmek dahil; Derinlik Kontrolü ile arka plan bulanıklığının seviyesini ayarlama.
• bilgiler: ANE aynı zamanda Kamera uygulamasında Fotoğraf Stilleri, Fotoğraflar'da Anılar iyileştirme ve stilistik efektler için de kullanılır. duvar kağıdı önerileri, VoiceOver resim alt yazısı, resim kopyalarını bulma gibi kişiselleştirilmiş öneriler Fotoğraflar vb.

Görüntü tanıma gibi yukarıda belirtilen özelliklerden bazıları ANE olmadan da çalışır ancak çok daha yavaş çalışır ve cihazınızın pilini yorar.

Apple Neural Engine'in Kısa Tarihi: iPhone X'ten M2 Mac'lere

2017'de Apple, iPhone X'in A11 çipinde iki özel çekirdek biçimindeki ilk ANE'sini konuşlandırdı. Bugünün standartlarına göre, saniyede sadece 600 milyar işlemle nispeten yavaştı.

İkinci nesil ANE, 2018'de A12 çipinin içinde dört kat daha fazla çekirdeğe sahip olarak ortaya çıktı. Saniyede beş trilyon işlemle derecelendirilen bu ANE, neredeyse dokuz kat daha hızlıydı ve selefinin gücünün onda birini kullanıyordu.

2019'un A13 yongası, aynı sekiz çekirdekli ANE'ye sahipti, ancak TSMC'nin gelişmiş 7nm yarı iletken düğümünün bir ürünü olan %15 daha az güç kullanırken beşte bir oranında daha hızlı çalışıyordu. TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company), Apple tasarımı çipler üretiyor.

Apple Neural Engine'in Evrimi

Ertesi yıl Apple A14, ANE çekirdeği sayısını 8'den 16'ya çıkararak ANE performansını neredeyse ikiye katlayarak saniyede 11 trilyon işleme çıkardı. 2021'de A15 Bionic, TSMC'nin ANE performansını daha fazla çekirdek eklemeden saniyede 15,8 trilyon işleme çıkaran ikinci nesil 5 nm sürecinden yararlandı.

İlk Mac'e bağlı M1, M1 Pro ve M1 Max yongaları, A14 ile aynı ANE'ye sahipti ve gelişmiş, donanım hızlandırmalı ML ve yapay zekayı ilk kez macOS platformuna getirdi.

2022'de M1 Ultra, Apple'ın UltraFusion adlı özel ara bağlantısını kullanarak iki M1 Max yongasını tek bir pakette birleştirdi. İki kat ANE çekirdeği (32) ile M1 Ultra, ANE performansını ikiye katlayarak saniyede 22 trilyon işleme çıkardı.

2022'de Apple A16, TSMC'nin geliştirilmiş N4 düğümü kullanılarak üretildi ve A15'in ANE'sine kıyasla yaklaşık %8 daha hızlı ANE performansı (saniyede 17 trilyon işlem) sağladı.

ANE özellikli ilk iPad'ler, beşinci nesil iPad mini (2019), üçüncü nesil iPad Air (2019) ve sekizinci nesil iPad'dir (2020). O zamandan beri piyasaya sürülen tüm iPad'lerde bir ANE var.

Geliştiriciler ANE'yi Uygulamalarda Nasıl Kullanabilir?

Birçok üçüncü taraf uygulaması, başka türlü mümkün olmayacak özellikler için ANE'yi kullanır. Örneğin, görüntü düzenleyici Pixelmator Pro, ML Super Resolution ve ML Enhance gibi araçlar sağlar. Ve djay Pro'da ANE, bir kayıttan vuruşları, enstrümanları ve vokal parçalarını ayırır.

Ancak, üçüncü taraf geliştiriciler, ANE'ye düşük düzeyde erişim sağlayamaz. Bunun yerine, tüm ANE çağrılarının Apple'ın makine öğrenimi yazılım çerçevesi Core ML'den geçmesi gerekir. Core ML ile geliştiriciler, ML modellerini doğrudan cihaz üzerinde oluşturabilir, eğitebilir ve çalıştırabilir. Böyle bir model daha sonra yeni girdi verilerine dayalı tahminler yapmak için kullanılır.

Core ML genel bakışına göre, "Bir model bir kullanıcının cihazına yüklendikten sonra, Core ML'yi o kullanıcının verileriyle cihazda yeniden eğitmek veya ince ayar yapmak için kullanabilirsiniz." Apple web sitesi.

ML ve AI algoritmalarını hızlandırmak için Core ML, yalnızca ANE'den değil aynı zamanda CPU ve GPU'dan da yararlanır. Bu, Core ML'nin ANE mevcut olmasa bile bir modeli çalıştırmasına izin verir. Ancak bir ANE mevcutsa Core ML çok daha hızlı çalışacak ve pil o kadar çabuk bitmeyecek.

Birçok Apple Özelliği ANE Olmadan Çalışmaz

Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının hızlı işlenmesi ve ANE'nin masaya getirdiği en aza indirilmiş bellek alanı ve güç tüketimi olmadan birçok cihaz üstü özellik mümkün olmazdı. Apple'ın sihri, bu görevleri buluttaki sunuculara yüklemek yerine sinir ağlarını özel olarak cihazda çalıştırmak için özel bir yardımcı işlemciye sahip olmasıdır.

ANE ile hem Apple hem de geliştiriciler, derin sinir ağlarını uygulayabilir ve hızlandırılmış makine çevirisi, nesne algılama, görüntü sınıflandırma gibi çeşitli tahmine dayalı modeller için makine öğrenimi, vesaire.