játékpénz Apple Silicon a világ legerősebb mobilprocesszorai közé tartoznak. De egyes képességeik rejtve maradnak a fejlesztők elől a hivatalos felhasználói felületek mögött. Applu. De most kiderült, hogy a chipben lévő neurális motor Apple M4 sokkal érdekesebb lehet, mint Apple általában lehetővé teszi a kihasználást. Egy fejlesztő és biztonsági szakértő, akit @0x0SojalSec becenéven ismernek, azt állítja, hogy sikerült megkerülnie a chip gyakori szoftverkorlátait a visszafejtésével. Apple M4 és a Neural Engine sokkal alacsonyabb szinten érhető el, mint amit a standard eszközök lehetővé tesznek Applu. Ennek eredményeként a mesterséges intelligencia gyorsítóját nemcsak kész modellek futtatására, hanem a betanításukkal kapcsolatos igényesebb számításokra is használni lehet.
A neurális motor erős, de Apple kordában tartja őt
Apple Az M4 chip bemutatásakor az Apple azt állította, hogy a Neural Engine másodpercenként akár 38 billió műveletet is képes kezelni. A vállalat a leggyorsabb MI-gyorsítójának nevezte, hangsúlyozva, hogy közvetlenül az eszközön használható MI-feladatokhoz. A Neural Engine az egyik oka annak, hogy... Apple képes bizonyos AI-feladatokat helyben feldolgozni iPaden vagy Macen anélkül, hogy adatokat kellene küldeni cloudA gyakorlatban azonban a neurális motornak egyértelműen meghatározott szerepe van. Apple Elsősorban következtetésre használja, azaz már betanított modellek futtatására nyilvános interfészeken keresztül. Ha egy alkalmazásnak fel kell ismernie egy objektumot egy fotón, át kell írnia egy beszédet, szerkesztenie kell egy képet, vagy gépi tanulási modellt kell futtatnia, a Neural Engine az ideális segítő. Pro modellek közvetlen betanítása azonban Apple általában nem kínál egyszerű és nyílt megközelítést a fejlesztőknek.
A rendelkezésre álló információk szerint a fejlesztő nem a klasszikus utat választotta a Core ML-en vagy a Metalon keresztül. Ehelyett egy saját alacsony szintű réteget kellett volna létrehoznia, amely közvetlenül kommunikálhat a hardverrel. Más szóval: nem arra számított, amit kapni fog. Apple hivatalos eszközökön keresztül lehetővé teszi, de megpróbáltam kideríteni, hogy mire képes a chip a felszín alatt. Ez egy alapvető különbség. A Core ML egy kényelmes és biztonságos módja annak, hogy machine learning a következő alkalmazásokba: iPhone, iPaden vagy Macen. De ugyanakkor a fejlesztőket a saját maga által meghatározott korlátokon belül tartja AppleA reverz engineering (fordított tervezés) megpróbálja megkerülni ezeket az akadályokat, és közelebb kerülni magához a hardverhez.
Érdekelhet
Ha az állítás beigazolódik, akkor nem csupán néhány rajongó technikai kuriózumáról van szó. Ez azt mutatja, hogy az olyan eszközök, mint a iPad Pro vagy az M4 chippel szerelt Mac gépek sokkal nagyobb potenciállal rendelkezhetnek a helyi mesterséges intelligencia számára, mint amilyennek a mindennapi használat során látszik. Manapság sokan a mesterséges intelligencia modellek betanítását főként drága grafikus kártyákkal társítják, cloudszerverek és hardverek innen Nvidia. Apple de évek óta nagyon erős, speciális gyorsítókat árul a létesítményeiben. ProA probléma nem feltétlenül a teljesítmény hiánya. ProA probléma az, hogy Apple nem ad teljes kontrollt a fejlesztőknek felette.
Azonban szükséges megfékezni a túlzott elvárásokat. Az a tény, hogy a Neural Engine fejlettebb számításokhoz is használható, nem jelenti azt, hogy az iPad hirtelen felváltja az óriási MI-szervereket. A kis modellek lokális betanítása, kísérletek, finomhangolás vagy speciális számítások különböznek a nagy, több százmilliárd paraméterrel rendelkező nyelvi modellek betanításától. Ennek a demonstrációnak az igazi jelentősége máshol rejlik. Azt sugallja, hogy Apple olyan hardverrel rendelkezik, amely rendkívül erős lehet a helyi mesterséges intelligencia számára, ha úgy dönt, hogy több lehetőséget nyit meg a fejlesztők előtt.
Photo Gallery
Apple jobban lassítja a szoftvert, mint a hardvert
Az egész eset így újra felveti a régi kérdést arról, hogy Applu. A cég gyakran rendkívül nagy teljesítményű hardvereket gyárt, ugyanakkor nagyon szigorú ellenőrzést gyakorol afelett, hogy a fejlesztők mit tehetnek velük. Ennek megvannak az előnyei a stabilitás, a biztonság és az adatvédelem szempontjából. De a mesterséges intelligenciával ez a korlátozás akadályozó tényező is lehet. Ahogy a mesterséges intelligencia egyre közvetlenebbül beépül az eszközökbe, az olyan chipek, mint az M4, az M5 vagy utódaik, egyre fontosabbá válnak. És a nyomás, hogy... Applehogy megmutassa, vajon a Neural Engine továbbra is nagyrészt zárt része marad-e saját ökoszisztémájának, vagy valóban nyitottabb eszközzé válik a fejlesztők számára.
Érdekelhet
Tehát az egésznek a legfontosabb pontja nem az, hogy valaki „feltörte az iPadet”. Ami érdekesebb, az a felfedezés, hogy Apple Az M4 jelentősen szélesebb körű helyi mesterséges intelligencia képességekkel rendelkezhet, mint ma Apple hivatalosan is kínál. Ha hasonló kísérletek azt mutatják, hogy a Neural Engine többet tud, mint pusztán kész modellek biztonságos futtatását, az kulcsfontosságú hír lehet az iPhone, iPad és Mac mesterséges intelligencia jövője szempontjából. Apple Lehet, hogy már most is olyan hardvereket árul emberek millióinak, amelyek sokkal többet tehetnének. Egyelőre csak zár alatt tartja. A projekt forráskódja, ahol a fejlesztő a chip teljes potenciáljának kiaknázásán dolgozik. Az M4-et megtalálod a Githubon.
Amikor a hírfolyamra kattintok, nem jutok el oda. Ugyanakkor a cikkben sehol sincs hivatkozás a fejlesztőre, a cikkre vagy bármi hasonlóra.
Bocsánat, nem beszélek szlovákul, de ha jól értettem, a forrás linkje itt van - https://github.com/maderix/ANE