Vratislav Holub Da Apple gikk over fra Intel-prosessorer til sin egen løsning i form av Apple Silicon-brikker for sine datamaskiner, forbedret det ytelsen og energiforbruket betydelig. Selv under selve presentasjonen fremhevet han hovedprosessorene, som til sammen utgjør den overordnede brikken og står bak dens evner. Selvfølgelig mener vi i denne forbindelse CPU, GPU, Neural Engine og andre. Mens rollen til CPU og GPU er generelt kjent, er noen Apple-brukere fortsatt uklare om hva Neural Engine faktisk brukes til.
Det kan være interesserer deg
Pavel Jelic Cupertino-giganten hos Apple Silicon er basert på brikkene for iPhone (A-serien), som er utstyrt med praktisk talt de samme prosessorene, inkludert den nevnte Neural Engin. Imidlertid er ikke en eneste enhet helt klar over hva den faktisk brukes til og hvorfor vi trenger den i det hele tatt. Mens vi er ganske tydelige på dette for CPU og GPU, er denne komponenten mer eller mindre skjult, samtidig som den sørger for relativt viktige prosesser i bakgrunnen.
Hvorfor det er bra å ha en nevrale motor
Men la oss kaste lys over det vesentlige eller faktisk gode ved at Mac-ene våre med Apple Silicon-brikker er utstyrt med en spesiell Neural Engine-prosessor. Som du kanskje vet, er denne delen spesielt for arbeid med kunstig intelligens og maskinlæring. Men det i seg selv trenger ikke røpe så mye. Men hvis vi skulle oppsummere det generelt, kan vi si at prosessoren tjener til å akselerere de relevante oppgavene, noe som gjør arbeidet til den klassiske GPU merkbart enklere og øker hastigheten på alt arbeidet vårt på den gitte datamaskinen.
Slik presenterte Apple M1-brikken
Spesifikt brukes Neural Engine til relaterte oppgaver, som ved første øyekast ikke skiller seg på noen måte fra vanlige. Dette kan være videoanalyse eller stemmegjenkjenning. I slike tilfeller spiller maskinlæring inn, noe som forståelig nok er krevende for ytelse og energiforbruk. Så det skader definitivt ikke å ha en praktisk assistent med tydelig fokus på denne problemstillingen.
Samarbeid med Core ML
Apples Core ML-rammeverk går også hånd i hånd med selve prosessoren. Gjennom den kan utviklere jobbe med maskinlæringsmodeller og lage interessante applikasjoner som deretter vil bruke alle tilgjengelige ressurser for funksjonaliteten deres. På moderne iPhone og Mac med Apple Silicon-brikker vil Neural Engine hjelpe dem med dette. Tross alt er dette også en av grunnene (ikke den eneste) til at Mac-maskiner er så gode og kraftige når det gjelder å jobbe med video. I et slikt tilfelle stoler de ikke bare på ytelsen til grafikkprosessoren, men får også hjelp fra Neural Engine eller andre mediemotorer for ProRes videoakselerasjon.
Neural Engine i praksis
Ovenfor har vi allerede lett skissert hva Neural Engine faktisk brukes til. I tillegg til applikasjoner som jobber med maskinlæring, programmer for redigering av videoer eller stemmegjenkjenning, vil vi ønske mulighetene velkommen, for eksempel i den opprinnelige applikasjonen Bilder. Hvis du bruker Live Text-funksjonen fra tid til annen, hvor du kan kopiere skrevet tekst fra et hvilket som helst bilde, står Neural Engine bak.
Det kan være interesserer deg
