Враціслаў Голуб Калі Apple перайшла з працэсараў Intel на ўласнае рашэнне ў выглядзе чыпаў Apple Silicon для сваіх кампутараў, гэта значна палепшыла прадукцыйнасць і энергаспажыванне. Нават падчас самой прэзентацыі ён вылучыў асноўныя працэсары, якія разам складаюць агульны чып і стаяць за яго магчымасцямі. Вядома, у гэтым плане мы маем на ўвазе CPU, GPU, Neural Engine і іншыя. Нягледзячы на тое, што роля CPU і GPU агульнавядомая, некаторым карыстальнікам Apple усё яшчэ незразумела, для чаго на самай справе выкарыстоўваецца Neural Engine.
Гэта можа быць зацікавіць вас
Павел Еліч Гігант Apple Silicon з Куперціна заснаваны на сваіх чыпах для iPhone (серыі A), якія абсталяваны практычна аднолькавымі працэсарамі, уключаючы вышэйзгаданы Neural Engin. Аднак ні адна прылада не да канца зразумела, для чаго яна насамрэч патрэбна і навошта яна нам наогул патрэбна. Нягледзячы на тое, што для працэсара і графічнага працэсара мы цалкам ясныя, гэты кампанент больш-менш схаваны, але забяспечвае адносна важныя працэсы ў фонавым рэжыме.
Чаму добра мець Neural Engine
Але давайце пральем крыху святла на тое, што нашы Mac з чыпамі Apple Silicon абсталяваны адмысловым працэсарам Neural Engine. Як вы, магчыма, ведаеце, гэты раздзел прызначаны спецыяльна для працы са штучным інтэлектам і машынным навучаннем. Але гэта само па сабе не павінна раскрываць так шмат. Аднак калі рэзюмаваць гэта ў агульных рысах, то можна сказаць, што працэсар служыць для паскарэння адпаведных задач, што прыкметна палягчае працу класічнага GPU і паскарае ўсю нашу працу на дадзеным кампутары.
Так Apple прадставіла чып M1
У прыватнасці, Neural Engine выкарыстоўваецца для сумежных задач, якія, на першы погляд, нічым не адрозніваюцца ад звычайных. Гэта можа быць аналіз відэа ці распазнаванне голасу. У такіх выпадках у гульню ўваходзіць машыннае навучанне, якое, зразумела, патрабавальна да прадукцыйнасці і спажывання энергіі. Так што мець практычнага памочніка з дакладнай арыентацыяй на гэтае пытанне дакладна не перашкодзіць.
Супрацоўніцтва з Core ML
Фреймворк Apple Core ML таксама ідзе рука аб руку з самім працэсарам. Праз яго распрацоўшчыкі могуць працаваць з мадэлямі машыннага навучання і ствараць цікавыя прыкладанні, якія затым будуць выкарыстоўваць усе даступныя рэсурсы для сваёй функцыянальнасці. На сучасных iPhone і Mac з чыпамі Apple Silicon ім у гэтым дапаможа Neural Engine. У рэшце рэшт, гэта таксама адна з прычын (не адзіная), чаму Mac такія добрыя і магутныя ў галіне працы з відэа. У такім выпадку яны спадзяюцца не толькі на прадукцыйнасць графічнага працэсара, але таксама атрымліваюць дапамогу ад Neural Engine або іншых медыя-рухавікоў для паскарэння відэа ProRes.
Neural Engine на практыцы
Вышэй мы ўжо крыху накідалі, для чаго насамрэч выкарыстоўваецца Neural Engine. Акрамя прыкладанняў, якія працуюць з машынным навучаннем, праграм для рэдагавання відэа ці распазнання голасу, мы будзем вітаць яго магчымасці, напрыклад, у родным дадатку Photos. Калі вы час ад часу выкарыстоўваеце функцыю Live Text, дзе вы можаце скапіяваць напісаны тэкст з любой выявы, Neural Engine стаіць за гэтым.
Гэта можа быць зацікавіць вас
