Công cụ thần kinh trên máy Mac Apple Silicon dùng để làm gì?

Khi Apple chuyển từ bộ vi xử lý Intel sang giải pháp riêng của mình dưới dạng chip Apple Silicon cho máy tính của mình, nó đã cải thiện đáng kể hiệu suất và mức tiêu thụ năng lượng. Ngay cả trong buổi thuyết trình, anh ấy đã nhấn mạnh các bộ xử lý chính, chúng cùng nhau tạo thành con chip tổng thể và nằm đằng sau khả năng của nó. Tất nhiên, về mặt này, chúng tôi muốn nói đến CPU, GPU, Neural Engine và những thứ khác. Mặc dù vai trò của CPU và GPU thường được biết đến nhưng một số người dùng Apple vẫn chưa rõ Neural Engine thực sự được sử dụng để làm gì.

Gã khổng lồ Cupertino tại Apple Silicon dựa trên chip dành cho iPhone (A-Series), được trang bị bộ xử lý gần như giống nhau, bao gồm cả Neural Engin đã nói ở trên. Tuy nhiên, thậm chí không có một thiết bị nào hoàn toàn rõ ràng nó thực sự được sử dụng để làm gì và tại sao chúng ta lại cần nó. Mặc dù chúng tôi khá rõ ràng về điều này đối với CPU và GPU, nhưng thành phần này ít nhiều bị ẩn đi, trong khi nó vẫn đảm bảo các quá trình tương đối quan trọng ở chế độ nền.

Tại sao có một Neural Engine lại tốt

Nhưng chúng ta hãy làm sáng tỏ một thực tế thiết yếu hoặc thực sự tốt là máy Mac có chip Apple Silicon của chúng tôi được trang bị bộ xử lý Neural Engine đặc biệt. Như bạn có thể biết, phần này dành riêng để làm việc với trí tuệ nhân tạo và học máy. Nhưng bản thân điều đó không cần phải tiết lộ quá nhiều. Tuy nhiên, nếu tóm tắt lại một cách tổng thể, chúng ta có thể nói rằng bộ xử lý giúp tăng tốc các tác vụ liên quan, giúp công việc của GPU cổ điển dễ dàng hơn đáng kể và tăng tốc mọi công việc của chúng ta trên máy tính nhất định.

Đây là cách Apple trình làng chip M1

mpv-shot0102

mpv-shot0104

mpv-shot0106

mpv-shot0108

mpv-shot0109

mpv-shot0113

mpv-shot0115

mpv-shot0117

Cụ thể, Neural Engine được sử dụng cho các nhiệm vụ liên quan, thoạt nhìn, chúng không khác biệt gì so với các nhiệm vụ thông thường. Đây có thể là phân tích video hoặc nhận dạng giọng nói. Trong những trường hợp như vậy, học máy sẽ phát huy tác dụng, điều này đòi hỏi hiệu suất và mức tiêu thụ năng lượng một cách dễ hiểu. Vì vậy, chắc chắn sẽ không có hại gì khi có một trợ lý thực tế tập trung rõ ràng vào vấn đề này.

Chip M1 và các thành phần chính của nó

Cộng tác với Core ML

Khung Core ML của Apple cũng đi đôi với chính bộ xử lý. Thông qua đó, các nhà phát triển có thể làm việc với các mô hình học máy và tạo ra các ứng dụng thú vị, sau đó sẽ sử dụng tất cả các tài nguyên có sẵn cho chức năng của chúng. Trên những chiếc iPhone và máy Mac hiện đại có chip Apple Silicon, Neural Engine sẽ giúp chúng thực hiện việc này. Xét cho cùng, đây cũng là một trong những lý do (không phải duy nhất) tại sao máy Mac lại hoạt động tốt và mạnh mẽ trong lĩnh vực làm việc với video. Trong trường hợp như vậy, họ không chỉ dựa vào hiệu suất của bộ xử lý đồ họa mà còn nhận được sự trợ giúp từ Neural Engine hoặc các công cụ truyền thông khác để tăng tốc video ProRes.

Khung Core ML cho máy học được sử dụng trong nhiều ứng dụng

Công cụ thần kinh trong thực tế

Ở trên, chúng tôi đã phác thảo sơ lược công dụng thực sự của Neural Engine. Ngoài các ứng dụng hoạt động với máy học, các chương trình chỉnh sửa video hoặc nhận dạng giọng nói, chúng tôi sẽ hoan nghênh các khả năng của nó, chẳng hạn như trong ứng dụng gốc Ảnh. Nếu bạn thỉnh thoảng sử dụng chức năng Văn bản trực tiếp, nơi bạn có thể sao chép văn bản bằng văn bản từ bất kỳ hình ảnh nào, thì Công cụ thần kinh sẽ đứng đằng sau nó.