Neural Engine Là Gì? Tính Năng Nổi Bật Của Neural Engine

Neural Engine là gì? Trong thế kỷ 21, công nghệ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy trong các thiết bị di động và máy tính đã phát triển mạnh mẽ và trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Vì vậy, các công ty công nghệ hàng đầu luôn tìm cách để cải thiện hiệu suất và khả năng xử lý của các thiết bị di động và máy tính.

Một trong những tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực này là “Neural Engine – thành phần quan trọng trong các sản phẩm của Apple”. Trong bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ giới thiệu chi tiết hơn về Neural Engine, hãy xem để biết thêm nhé!

Neural Engine là gì?

Neural Engine là cụm nhóm các nhân xử lý chuyên dụng cao cấp được tối ưu hóa để thực hiện các mạng neural sâu một cách hiệu quả về năng lượng trên các thiết bị của Apple. Nó tăng tốc các thuật toán máy học (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI), cung cấp tốc độ, bộ nhớ và tiết kiệm năng lượng đáng kể so với CPU hoặc GPU chính.

ANE là một phần quan trọng giúp các sản phẩm iPhone, iPad, Mac và Apple TV mới nhất trở nên nhanh nhạy và không bị nóng trong quá trình thực hiện tính toán ML và AI nặng. Thật không may, không phải tất cả các thiết bị Apple đều có ANE – Apple Watch, máy Mac dựa trên chip Intel và các thiết bị sản xuất trước năm 2016 không có ANE.

ANE đầu tiên xuất hiện trong vi xử lý A11 của Apple trên iPhone X năm 2017 đã mạnh đủ để hỗ trợ Face ID và Animoji. So với đó, ANE mới nhất trên vi xử lý A15 Bionic mạnh hơn 26 lần so với phiên bản đầu tiên. Ngày nay, ANE cho phép các tính năng như Siri offline và các nhà phát triển có thể sử dụng nó để chạy các mô hình học máy đã được huấn luyện trước đó, giải phóng tài nguyên CPU và GPU để tập trung vào các nhiệm vụ phù hợp với họ hơn.

Sự phát triển của Neural Engine Apple

Tìm hiểu Neural Engine là gì, bạn cũng nên biết về sự phát triển của Neural Engine Apple:

	Node xử lý bán dẫn	Thời gian ra mắt	Số nhân ANE	Hoạt động mỗi giây	Ghi chú bổ sung
A11 Bionic	10nm TSMC FinFET	2017	2	600 tỷ	ANE đầu tiên của Apple.
A12 Bionic	7nm TSMC FinFET	2018	8	5 nghìn tỷ	Nhanh hơn 9 lần so với A11, tiêu thụ điện năng thấp hơn 90%.
A13 Bionic	7nm TSMC N7P	2019	8	6 nghìn tỷ	Nhanh hơn 20% so với A12, tiêu thụ điện năng thấp hơn 15%.
A14 Bionic	5nm TSMC N5	2020	16	11 nghìn tỷ	Nhanh hơn gần gấp đôi so với A13.
A15 Bionic	5nm TSMC N5P	2021	16	15.8 nghìn tỷ	Nhanh hơn 40% so với A14.
A16 Bionic	5nm TSMC N4	2022	16	17 nghìn tỷ	Nhanh hơn 8% so với A15, tiết kiệm điện năng tốt hơn.
M1	5nm TSMC N5	2020	16	11 nghìn tỷ	Tương tự ANE A14 Bionic.
M1 Pro	5nm TSMC N5	2021	16	11 nghìn tỷ	Tương tự ANE A14 Bionic.
M1 Max	5nm TSMC N5	2021	16	11 nghìn tỷ	Tương tự ANE A14 Bionic.
M1 Ultra	5nm TSMC N5	2022	32	22 nghìn tỷ	Nhanh hơn gấp 2 lần so với M1/M1 Pro/M1 Max.
M2	5nm TSMC N5P	2022	16	15.8 nghìn tỷ	Nhanh hơn 40% so với M1.
M2 Pro	5nm TSMC N5P	2023	16	15.8 nghìn tỷ	Giống ANE M2
M2 Max	5nm TSMC N5P	2023	16	15.8 nghìn tỷ	Giống ANE M2

Tầm quan trọng của Neural Engine là gì?

Nhiều tính năng trên thiết bị không thể hoạt động được nếu không có khả năng xử lý nhanh chóng của các thuật toán trí tuệ nhân tạo và học máy cũng như giảm thiểu dung lượng bộ nhớ và mức tiêu thụ điện năng mà ANE mang đến. Điều đặc biệt ở Apple chính là việc sở hữu một bộ xử lý phụ chuyên dụng để chạy các mạng neural một cách riêng tư trên thiết bị thay vì chuyển các nhiệm vụ đó lên máy chủ trên đám mây.

Với ANE, cả Apple và các nhà phát triển có thể triển khai các mạng neural sâu và tận dụng lợi ích từ học máy tăng tốc cho nhiều mô hình dự đoán khác nhau như dịch máy, nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh,…

Những tính năng chính của Neural Engine

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Nhận dạng giọng nói nhanh hơn, đáng tin cậy hơn cho Dictation và Siri; Cải thiện quá trình học ngôn ngữ tự nhiên trong ứng dụng Translate và trên toàn hệ thống; Dịch văn bản ngay lập tức trong ảnh, Camera và các ứng dụng khác trên iPhone.
• Thị giác máy tính: Tìm hiểu những tính năng của Neural Engine là gì ta thấy tìm kiếm các đối tượng trong hình ảnh như các địa điểm nổi bật, thú cưng, cây cỏ, sách và hoa bằng ứng dụng Photos hoặc tìm kiếm Spotlight; Nhận thêm thông tin về các đối tượng được nhận dạng bằng Visual Look Up trong các ứng dụng như Safari, Mail và Messages.
• Thực tế tăng cường: Theo dõi chuyển động và ẩn người trong các ứng dụng thực tế tăng cường.
• Phân tích video: Nhận dạng khuôn mặt và đối tượng trên video trong các ứng dụng như Final Cut Pro.
• Hiệu ứng máy ảnh: Tự động cắt ảnh với tính năng Center Stage; Làm mờ nền trong cuộc gọi video FaceTime.
• Trò chơi: Hiệu ứng hình ảnh giống thực tế trong trò chơi video 3D.
• Văn bản trực tiếp: Cung cấp việc nhận diện ký tự quang học (OCR) trong Camera và Photos, cho phép bạn dễ dàng sao chép viết tay hoặc văn bản như mật khẩu Wi-Fi hoặc địa chỉ từ hình ảnh.
• Nhiếp ảnh điện toán: Deep Fusion phân tích các pixel để giảm nhiễu tốt hơn, tăng phạm vi động động lớn hơn và cải thiện cân bằng sáng tự động và trắng, sử dụng Smart HDR khi thích hợp; Nhiếp ảnh có độ sâu hạn hẹp, bao gồm chụp ảnh chế độ ban đêm; Điều chỉnh mức độ làm mờ nền với Depth Control.
• Chi tiết nhỏ: ANE cũng được sử dụng cho Photographic Styles trong ứng dụng Camera, việc chọn và hiệu ứng theo phong cách trong ứng dụng Photos, các gợi ý cá nhân như đề xuất hình nền, VoiceOver image captioning, tìm hình ảnh trùng lặp trong Photos,…

Neural Engine Apple hoạt động như thế nào?

Biết Neural Engine là gì hãy nhớ Apple Neural Engine (ANE) hoạt động dựa trên các thuật toán. ANE được tạo thành từ nhiều lõi, các lõi này được sử dụng để tính toán các phép toán ma trận và vô hướng trong mặt phẳng tọa độ không gian. Các lõi ANE này có khả năng thực hiện song song hàng nghìn tỷ phép tính mỗi giây và cứ lặp đi lặp lại như thế.

Kết quả của mỗi phép nhân ma trận sẽ được sử dụng cho các phép nhân tiếp theo cho đến khi thu thập đủ dữ liệu. Kết quả cuối cùng sẽ là tổng của tất cả các kết quả thu được bằng cách nhân dữ liệu cần ước lượng với dữ liệu cần tham chiếu, sau đó cộng chúng lại với nhau.

Một số tác vụ ML và AI sẽ được áp dụng các phép tính Apple Neural Engine. Phân tích media, dịch máy, nhận dạng giọng nói, phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên… là những ví dụ phổ biến. Hơn nữa, để tăng tốc độ suy luận, lõi xử lý AI của Apple còn sử dụng mô hình dự đoán để phân tích dữ liệu trong quá khứ và hiện tại từ đó phát triển mô hình dự đoán trong tương lai.

Sự khác biệt giữa Neural Engine và CPU

Xem phần dưới đây để biết sự khác biệt giữa CPU và Neural Engine là gì:

Chức năng chính:

• Neural Engine: Là một phần của vi xử lý chuyên biệt được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy. Nó tập trung vào thực hiện các phép tính neural network một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• CPU: Là bộ xử lý chính của máy tính hoặc thiết bị, chịu trách nhiệm thực hiện nhiều loại công việc khác nhau, từ quản lý hệ thống đến thực thi các ứng dụng và tác vụ chung.

Hiệu suất và tốc độ:

• Neural Engine: Nhanh hơn trong việc thực hiện các phép tính neural network so với CPU thông thường. Nó có khả năng xử lý hàng loạt dữ liệu đồng thời, giúp tăng cường hiệu suất trong các ứng dụng AI.
• CPU: Dù có thể mạnh mẽ, nhưng thường không hiệu quả như Neural Engine trong việc xử lý các tác vụ AI và học máy.

Tiêu thụ năng lượng:

• Neural Engine: Tiêu thụ ít năng lượng hơn so với CPU trong quá trình thực hiện các tác vụ AI, giúp kéo dài thời lượng pin của thiết bị.
• CPU: Tiêu thụ năng lượng nhiều hơn trong quá trình xử lý các tác vụ AI và học máy.

Lời kết

Trong bài viết này chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu Neural Engine là gì, tầm quan trọng cũng như các tính năng nổi bật của nó. Có thể thấy, Neural Engine không chỉ đơn giản là một phần của các thiết bị của Apple, mà còn là một phần quan trọng của tương lai công nghệ AI và học máy. 

Đừng ngần ngại đặt thêm câu hỏi hoặc nghiên cứu thêm về Neural Engine để tận dụng tối đa sức mạnh của nó cho các ứng dụng và trải nghiệm sắp tới của bạn. Hãy xem thêm các bài viết khác của Máy Chủ Sài Gòn tại Website hoặc Fanpage ngay nào!