Vratislav Holub Toen Apple overstapte van Intel-processors naar een eigen oplossing in de vorm van Apple Silicon-chips voor zijn computers, verbeterde het de prestaties en het energieverbruik aanzienlijk. Zelfs tijdens de presentatie zelf benadrukte hij de belangrijkste processors, die samen de algehele chip vormen en achter de mogelijkheden ervan staan. In dit opzicht bedoelen we natuurlijk CPU, GPU, Neural Engine en andere. Hoewel de rol van de CPU en GPU algemeen bekend is, weten sommige Apple-gebruikers nog steeds niet waarvoor de Neural Engine eigenlijk wordt gebruikt.
Het zou kunnen interesseer je
Pavel Jelic De Cupertino-gigant bij Apple Silicon baseert zich op zijn chips voor de iPhone (A-Serie), die zijn uitgerust met vrijwel dezelfde processors, waaronder de eerder genoemde Neural Engin. Bij geen enkel apparaat is echter helemaal duidelijk waar het eigenlijk voor wordt gebruikt en waarom we het überhaupt nodig hebben. Hoewel we hier vrij duidelijk over zijn voor de CPU en GPU, is dit onderdeel min of meer verborgen, terwijl het voor relatief belangrijke processen op de achtergrond zorgt.
Waarom het goed is om een neurale motor te hebben
Maar laten we wat licht werpen op het essentiële of eigenlijk goede dat onze Macs met Apple Silicon-chips zijn uitgerust met een speciale Neural Engine-processor. Zoals u wellicht weet, is deze sectie specifiek bedoeld voor het werken met kunstmatige intelligentie en machine learning. Maar dat hoeft op zichzelf niet zoveel te verklappen. Als we het echter in het algemeen zouden samenvatten, kunnen we zeggen dat de processor dient om de relevante taken te versnellen, wat het werk van de klassieke GPU merkbaar eenvoudiger maakt en al ons werk op de gegeven computer versnelt.
Dit is hoe Apple de M1-chip presenteerde
Concreet wordt de Neural Engine gebruikt voor gerelateerde taken, die op het eerste gezicht op geen enkele manier verschillen van normale taken. Dit kan videoanalyse of stemherkenning zijn. In dergelijke gevallen komt machinaal leren in beeld, wat begrijpelijkerwijs veeleisend is voor de prestaties en het energieverbruik. Het kan dus zeker geen kwaad om een praktijkassistent te hebben met een duidelijke focus op dit vraagstuk.
Samenwerking met CoreML
Het Core ML-framework van Apple gaat ook hand in hand met de processor zelf. Hierdoor kunnen ontwikkelaars met machine learning-modellen werken en interessante applicaties creëren die vervolgens alle beschikbare bronnen voor hun functionaliteit zullen gebruiken. Op moderne iPhones en Macs met Apple Silicon-chips zal de Neural Engine hen hierbij helpen. Dit is immers ook één van de redenen (niet de enige) waarom Macs zo goed en krachtig zijn op het gebied van het werken met video. In zo’n geval vertrouwen ze niet alleen op de prestaties van de grafische processor, maar krijgen ze ook hulp van de Neural Engine of andere media-engines voor ProRes-videoversnelling.
Neurale motor in de praktijk
Hierboven hebben we al een beetje geschetst waar de Neural Engine eigenlijk voor wordt gebruikt. Naast applicaties die werken met machine learning, programma's voor het bewerken van video's of stemherkenning, verwelkomen we de mogelijkheden ervan, bijvoorbeeld in de native applicatie Foto's. Als je af en toe de Live Text-functie gebruikt, waarmee je geschreven tekst uit elke afbeelding kunt kopiëren, zit de Neural Engine erachter.
Het zou kunnen interesseer je
