Vratislav Holub Toe Apple van Intel-verwerkers na sy eie oplossing in die vorm van Apple Silicon-skyfies vir sy rekenaars oorgeskakel het, het dit werkverrigting en energieverbruik aansienlik verbeter. Selfs tydens die aanbieding self het hy die hoofverwerkers uitgelig, wat saam die algehele skyfie vorm en agter sy vermoëns is. Natuurlik bedoel ons in hierdie verband SVE, GPU, Neurale Enjin en meer. Alhoewel die rol van die SVE en GPU algemeen bekend is, is sommige Apple-gebruikers steeds onduidelik waarvoor die neurale enjin eintlik gebruik word.
Dit kan wees jou interesseer
Pavel Jelic Die Cupertino-reus by Apple Silicon is gebaseer op sy skyfies vir die iPhone (A-reeks), wat toegerus is met feitlik dieselfde verwerkers, insluitend die voorgenoemde Neural Engin. Nie eens een toestel is egter heeltemal duidelik waarvoor dit eintlik gebruik word en hoekom ons dit hoegenaamd nodig het nie. Alhoewel ons redelik duidelik is hieroor vir die SVE en GPU, is hierdie komponent min of meer versteek, terwyl dit relatief belangrike prosesse in die agtergrond verseker.
Waarom dit goed is om 'n neurale enjin te hê
Maar kom ons werp 'n bietjie lig op die noodsaaklike, of eintlik goeie, feit dat ons Macs met Apple Silicon-skyfies toegerus is met 'n spesiale Neural Engine-verwerker. Soos u dalk weet, is hierdie afdeling spesifiek vir die werk met kunsmatige intelligensie en masjienleer. Maar dit op sigself hoef nie soveel te verklap nie. As ons dit egter in die algemeen sou opsom, kan ons sê dat die verwerker dien om die relevante take te versnel, wat die werk van die klassieke GPU merkbaar makliker maak en al ons werk op die gegewe rekenaar bespoedig.
Dit is hoe Apple die M1-skyfie aangebied het
Spesifiek, die Neurale Enjin word gebruik vir verwante take, wat met die eerste oogopslag nie op enige manier van normale take verskil nie. Dit kan video-analise of stemherkenning wees. In sulke gevalle kom masjienleer ter sprake, wat verstaanbaar veeleisend is op werkverrigting en energieverbruik. Dit maak dus beslis nie skade om 'n praktiese assistent te hê met 'n duidelike fokus op hierdie kwessie nie.
Samewerking met Core ML
Apple se Core ML-raamwerk gaan ook hand aan hand met die verwerker self. Daardeur kan ontwikkelaars met masjienleermodelle werk en interessante toepassings skep wat dan alle beskikbare hulpbronne vir hul funksionaliteit sal gebruik. Op moderne iPhones en Macs met Apple Silicon-skyfies sal die Neurale Enjin hulle hiermee help. Dit is immers ook een van die redes (nie die enigste nie) waarom Mac's so goed en kragtig is op die gebied van werk met video. In so 'n geval maak hulle nie net staat op die werkverrigting van die grafiese verwerker nie, maar kry ook hulp van die Neural Engine of ander media-enjins vir ProRes-videoversnelling.
Neurale enjin in die praktyk
Hierbo het ons reeds liggies geskets waarvoor die Neurale Enjin eintlik gebruik word. Benewens toepassings wat met masjienleer werk, programme vir die redigering van video's of stemherkenning, sal ons die vermoëns daarvan verwelkom, byvoorbeeld in die inheemse toepassing Foto's. As jy van tyd tot tyd die Live Text-funksie gebruik, wanneer jy geskrewe teks vanaf enige prent kan kopieer, is die Neurale Enjin daaragter.
Dit kan wees jou interesseer
