Vratislav Holub Apple-k Intel prozesadoreetatik bere konponbidera aldatu zuenean bere ordenagailuetarako Apple Silicon txip moduan, errendimendua eta energia-kontsumoa nabarmen hobetu zituen. Aurkezpenean bertan ere, prozesadore nagusiak nabarmendu zituen, elkarrekin txip orokorra osatzen dutenak eta bere gaitasunen atzean daudenak. Noski, zentzu honetan CPU, GPU, Neural Engine eta gehiago esan nahi dugu. PUZaren eta GPUren rola orokorrean ezaguna den arren, Appleko erabiltzaile batzuek oraindik ez dute argi Neural Engine zertarako erabiltzen den.
Izan liteke interesatzen zaizu
Pavel Jelic Apple Silicon-eko Cupertino erraldoia iPhonerako (A-Series) bere txipetan oinarritzen da, prozesadore ia berdinez hornituta baitaude, aipatutako Neural Engin barne. Hala ere, gailu batek ere ez du guztiz argi zertarako erabiltzen den eta zergatik behar dugun. CPUrako eta GPUrako hori nahiko argi badugu ere, osagai hau gutxi gorabehera ezkutatuta dago, atzeko planoan prozesu nahiko garrantzitsuak bermatzen dituen bitartean.
Zergatik da ona Motor Neural bat izatea
Baina argitu dezagun Apple Silicon txipdun gure Mac-ek Neural Engine prozesadore berezi batekin hornituta daudela funtsezkoa edo benetan ona. Jakingo duzuenez, atal hau adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoa lantzeko da bereziki. Baina horrek, berez, ez du horrenbeste agerian utzi behar. Hala ere, orokorrean laburbilduko bagenu, esan genezake prozesadoreak zeregin garrantzitsuak bizkortzeko balio duela, eta horrek GPU klasikoaren lana nabarmen errazten du eta emandako ordenagailuan gure lan guztia bizkortzen du.
Horrela aurkeztu zuen Applek M1 txipa
Zehazki, Neural Engine erabiltzen da erlazionatutako zereginetarako, eta horiek, lehen begiratuan, ez dira inolaz ere bereizten ohikoekin. Hau bideo-analisia edo ahots-ezagutza izan daiteke. Kasu horietan, ikaskuntza automatikoa sartzen da jokoan, eta hori ulergarria da errendimenduan eta energia-kontsumoan. Beraz, zalantzarik gabe, ez du kalterik egiten gai honetan arreta argia duen laguntzaile praktiko bat izatea.
Core ML-rekin lankidetza
Appleren Core ML esparrua ere prozesadorearekin batera doa. Horren bidez, garatzaileek ikaskuntza automatikoko ereduekin lan egin dezakete eta aplikazio interesgarriak sor ditzakete, gero erabilgarri dauden baliabide guztiak erabiliko dituzten funtzionaltasunerako. Apple Silicon txipdun iPhone eta Mac modernoetan, Neural Engine-k lagunduko die horretan. Azken finean, hau da (ez bakarra) Macak bideoarekin lan egiteko alorrean hain onak eta indartsuak izatearen arrazoietako bat (ez bakarra). Halako batean, ez dute soilik prozesadore grafikoaren errendimenduan oinarritzen, Neural Engine-ren edo beste multimedia motor batzuen laguntza ere lortzen dute ProRes bideo-azeleraziorako.
Neural Engine praktikan
Goian, Neural Engine benetan zertarako erabiltzen den zirriborratu dugu dagoeneko. Ikaskuntza automatikoarekin lan egiten duten aplikazioez gain, bideoak editatzeko edo ahotsa ezagutzeko programez gain, bere gaitasunei ongi etorria emango diegu, adibidez, Argazkiak jatorrizko aplikazioan. Testu zuzeneko funtzioa noizean behin erabiltzen baduzu, edozein iruditatik idatzitako testua kopiatu dezakezunean, Neural Engine dago atzean.
Izan liteke interesatzen zaizu
