Papas fritas Apple Silicon Se encuentran entre los procesadores móviles más potentes del mundo. Sin embargo, algunas de sus capacidades permanecen ocultas para los desarrolladores tras las interfaces oficiales. Applu. Pero ahora resulta que el Neural Engine en el chip Apple M4 puede ser mucho más interesante que Apple Un desarrollador y experto en seguridad que se hace llamar @0x0SojalSec afirma haber logrado sortear las limitaciones de software comunes del chip mediante ingeniería inversa. Apple M4 y acceder al Neural Engine a un nivel mucho más bajo que el que permiten las herramientas estándar. Applu. El resultado debería ser la posibilidad de utilizar el acelerador de IA no solo para ejecutar modelos prefabricados, sino también para cálculos más exigentes asociados con su entrenamiento.
El Neural Engine es potente, pero Apple lo mantiene bajo control
Apple Al presentar el chip M4, Apple dijo que su Neural Engine podía manejar hasta 38 billones de operaciones por segundo. La compañía lo llamó su acelerador de IA más rápido hasta la fecha, enfatizando su uso para tareas de IA directamente en el dispositivo. El Neural Engine es una de las razones por las que Apple puede procesar algunas tareas de IA localmente en un iPad o Mac sin necesidad de enviar datos a cloudPero en la práctica, el Neural Engine tiene un papel claramente definido. Apple Se utiliza principalmente para inferencia, es decir, para ejecutar modelos ya entrenados, a través de interfaces públicas. Si una aplicación necesita reconocer un objeto en una foto, transcribir voz, editar una imagen o ejecutar un modelo de aprendizaje automático, Neural Engine es un asistente ideal. Sin embargo, para entrenar modelos directamente, Apple No suele ofrecer a los desarrolladores un enfoque sencillo y abierto.
Según la información disponible, el desarrollador no optó por la vía clásica mediante Core ML o Metal. En cambio, debía crear su propia capa de bajo nivel que pudiera comunicarse directamente con el hardware. En otras palabras: no se esperaba lo que iba a obtener. Apple permite a través de herramientas oficiales, pero intentó averiguar de qué es realmente capaz el chip bajo la superficie. Esa es una diferencia fundamental. Core ML es una forma conveniente y segura de obtener machine learning en aplicaciones para iPhone, iPad o Mac. Pero al mismo tiempo, mantiene a los desarrolladores dentro de los límites que establece. AppleLa ingeniería inversa intenta sortear estas barreras y acercarse al propio hardware.
Podría interesarle
Si se confirma la afirmación, no se trata solo de una curiosidad técnica para unos pocos entusiastas. Demuestra que dispositivos como iPad Pro o los Mac con el chip M4 pueden tener un potencial mucho mayor para la IA local de lo que parece en el uso cotidiano. Hoy en día, muchas personas asocian el entrenamiento de modelos de IA principalmente con tarjetas gráficas caras, cloudservidores y hardware de Nvidia. Apple pero lleva años vendiendo aceleradores especializados muy potentes en sus dispositivos. El problema no es necesariamente que haya falta de potencia. El problema es que Apple No otorga a los desarrolladores control total sobre ello.
Sin embargo, es necesario moderar las expectativas excesivas. El hecho de que Neural Engine pueda utilizarse para cálculos más avanzados no significa que el iPad vaya a reemplazar repentinamente a los gigantescos servidores de IA. El entrenamiento local de modelos pequeños, los experimentos, el ajuste fino o los cálculos especializados son diferentes del entrenamiento de grandes modelos de lenguaje con cientos de miles de millones de parámetros. La verdadera importancia de esta demostración reside en otro lugar. Sugiere que Apple Dispone de hardware que podría ser extremadamente potente para la IA local si decide ofrecer más opciones a los desarrolladores.
Galería de fotos
Apple Ralentiza más el software que el hardware.
Todo el caso reabre así la vieja cuestión sobre Applu. La empresa suele fabricar hardware extremadamente capaz, pero al mismo tiempo mantiene controles muy estrictos sobre lo que los desarrolladores pueden hacer con él. Esto tiene sus ventajas en términos de estabilidad, seguridad y privacidad. Pero con la IA, tal cierre también puede ser un obstáculo. A medida que la IA se integra más directamente en los dispositivos, chips como el M4, el M5 o sus sucesores adquirirán mayor importancia. Y la presión para Applepara demostrar si Neural Engine seguirá siendo una parte en gran medida cerrada de su propio ecosistema, o si se convertirá en una herramienta verdaderamente más abierta para los desarrolladores.
Podría interesarle
Así que el punto más importante de todo esto no es que alguien "hackeó el iPad". Lo más interesante es el descubrimiento de que Apple M4 podría tener capacidades de inteligencia artificial local significativamente más amplias que las actuales. Apple Ofertas oficiales. Si experimentos similares demuestran que Neural Engine puede hacer más que simplemente ejecutar modelos prefabricados de forma segura, esto podría ser una noticia crucial para el futuro de la IA en iPhone, iPad y Mac. Apple Puede que ya esté vendiendo hardware a millones de personas que podría hacer mucho más. Simplemente lo mantiene bajo llave por ahora. El código fuente del proyecto, donde el desarrollador está trabajando para desbloquear todo el potencial del chip. Puedes encontrar M4 en Github..
Al hacer clic en el enlace, no me lleva al feed. Además, no hay ninguna referencia al desarrollador, al artículo ni a nada similar en ninguna parte del artículo.
Lo siento, no hablo eslovaco, pero si te he entendido correctamente, el enlace a la fuente está aquí. https://github.com/maderix/ANE