Vratislav Holub Când Apple a trecut de la procesoarele Intel la propria soluție sub formă de cipuri Apple Silicon pentru computerele sale, a îmbunătățit semnificativ performanța și consumul de energie. Chiar și în timpul prezentării în sine, el a evidențiat principalele procesoare, care împreună formează cipul general și se află în spatele capacităților sale. Desigur, în acest sens ne referim la CPU, GPU, Neural Engine și altele. Deși rolul procesorului și al GPU-ului este în general cunoscut, unii utilizatori Apple sunt încă neclari pentru ce este folosit de fapt Neural Engine.
Ar putea fi te intereseaza
Pavel Jelic Gigantul din Cupertino de la Apple Silicon se bazează pe cipurile sale pentru iPhone (Seria A), care sunt echipate practic cu aceleași procesoare, inclusiv Neural Engin menționat mai sus. Cu toate acestea, nici măcar un dispozitiv nu este complet clar pentru ce este folosit de fapt și de ce avem nevoie de el. Deși avem destul de clar acest lucru pentru CPU și GPU, această componentă este mai mult sau mai puțin ascunsă, în timp ce asigură procese relativ importante în fundal.
De ce este bine să ai un motor neural
Dar să aruncăm puțină lumină asupra faptului esențial, sau de fapt bun, că Mac-urile noastre cu cipuri Apple Silicon sunt echipate cu un procesor special Neural Engine. După cum probabil știți, această secțiune este special pentru lucrul cu inteligența artificială și învățarea automată. Dar asta în sine nu trebuie să dezvăluie atât de multe. Cu toate acestea, dacă ar fi să-l rezumăm în general, putem spune că procesorul servește la accelerarea sarcinilor relevante, ceea ce face ca munca GPU-ului clasic să fie considerabil mai ușoară și ne accelerează toată munca pe computerul dat.
Așa a prezentat Apple cipul M1
Mai exact, Neural Engine este folosit pentru sarcini conexe, care, la prima vedere, nu diferă în niciun fel de cele normale. Aceasta poate fi analiza video sau recunoașterea vocii. În astfel de cazuri, intervine învățarea automată, ceea ce necesită, în mod înțeles, performanța și consumul de energie. Deci, cu siguranță nu strica să ai un asistent practic cu un accent clar pe această problemă.
Colaborare cu Core ML
Cadrul Core ML de la Apple merge, de asemenea, mână în mână cu procesorul însuși. Prin intermediul acestuia, dezvoltatorii pot lucra cu modele de învățare automată și pot crea aplicații interesante care vor folosi apoi toate resursele disponibile pentru funcționalitatea lor. Pe iPhone-urile și Mac-urile moderne cu cipuri Apple Silicon, Neural Engine îi va ajuta în acest sens. La urma urmei, acesta este și unul dintre motivele (nu singurul) pentru care Mac-urile sunt atât de bune și puternice în domeniul lucrului cu video. Într-un astfel de caz, aceștia nu se bazează doar pe performanța procesorului grafic, ci primesc și ajutor de la Neural Engine sau alte motoare media pentru accelerarea video ProRes.
Neural Engine în practică
Mai sus, am schițat deja ușor pentru ce este folosit de fapt Neural Engine. Pe lângă aplicațiile care funcționează cu învățare automată, programe pentru editarea videoclipurilor sau recunoașterea vocii, vom saluta capabilitățile acesteia, de exemplu, în aplicația nativă Photos. Dacă utilizați din când în când funcția Live Text, unde puteți copia text scris din orice imagine, Neural Engine este în spatele ei.
Ar putea fi te intereseaza
