Apple Silicon Mac の Neural Engine は何のためにありますか?

Apple が自社のコンピュータ用に Intel プロセッサから Apple Silicon チップという独自のソリューションに切り替えたところ、パフォーマンスとエネルギー消費が大幅に向上しました。プレゼンテーション自体でも、チップ全体を形成し、その機能を支えているメインプロセッサを強調しました。もちろん、これに関しては、CPU、GPU、ニューラル エンジンなどを意味します。 CPU と GPU の役割は一般に知られていますが、一部の Apple ユーザーは、Neural Engine が実際に何に使用されるのかをまだよくわかっていません。

クパチーノの巨人である Apple Silicon は、同社の iPhone (A シリーズ) 用チップをベースにしており、前述の Neural Engin など、実質的に同じプロセッサを搭載しています。しかし、実際に何に使用されるのか、なぜそれが必要なのかを完全に明確にしているデバイスは 1 つもありません。 CPU と GPU については明確に説明されていますが、このコンポーネントは多かれ少なかれ隠されていますが、比較的重要なプロセスはバックグラウンドで実行されます。

ニューラル エンジンを搭載することが良い理由

しかし、Apple Silicon チップを搭載した Mac には特別な Neural Engine プロセッサが搭載されているという重要な点、または実際に良い点について少し光を当ててみましょう。ご存知のとおり、このセクションは特に人工知能と機械学習を扱うためのものです。しかし、それ自体はそれほど多くを明らかにする必要はありません。ただし、一般的に要約すると、プロセッサは関連タスクを高速化する役割を果たし、これによりクラシック GPU の作業が著しく容易になり、特定のコンピュータでのすべての作業が高速化されると言えます。

これがAppleがM1チップを発表した方法です

mpv-shot0102

mpv-shot0104

mpv-shot0106

mpv-shot0108

mpv-shot0109

mpv-shot0113

mpv-shot0115

mpv-shot0117

具体的には、ニューラル エンジンは、一見すると通常のタスクと何ら変わらない関連タスクに使用されます。これはビデオ分析または音声認識です。このような場合、機械学習が活躍しますが、当然のことながら、パフォーマンスとエネルギー消費に大きな負担がかかります。したがって、この問題に明確に焦点を当てた実践的なアシスタントを雇うことは間違いなく害にはなりません。

M1チップとその主要コンポーネント

Core ML とのコラボレーション

Apple の Core ML フレームワークは、プロセッサ自体とも連携しています。これを通じて、開発者は機械学習モデルを操作し、機能に利用可能なすべてのリソースを使用する興味深いアプリケーションを作成できます。 Apple Silicon チップを搭載した最新の iPhone と Mac では、Neural Engine がこれに役立ちます。結局のところ、これが、Mac がビデオ操作の分野で非常に優れており強力である理由 (それだけではありません) の 1 つでもあります。このような場合、グラフィックス プロセッサのパフォーマンスのみに依存するのではなく、ProRes ビデオ アクセラレーションのために Neural Engine やその他のメディア エンジンの支援も受けます。

機械学習用の Core ML フレームワークはさまざまなアプリケーションで使用されています

ニューラルエンジンの実践

上で、Neural Engine が実際に何に使用されるかを簡単に説明しました。機械学習を使用したアプリケーション、ビデオ編集プログラムや音声認識に加えて、ネイティブ アプリケーションである写真などの機能も歓迎します。 Live Text 機能を時々使用すると、任意の画像から書かれたテキストをコピーできるようになりますが、その背後には Neural Engine が組み込まれています。