Zavřít reklamu

Když Apple u svých počítačů přešel z procesorů od Intelu na vlastní řešení v podobě čipů Apple Silicon, výrazně si tak polepšil na straně výkonu i spotřeby energie. Již při samotném představení navíc vyzdvihoval hlavní procesory, které dohromady tvoří celkový čip a stojí za jeho možnostmi. Samozřejmě v tomto ohledu máme na mysli CPU, GPU, Neural Engine a další. Zatímco role CPU a GPU je obecně známá, někteří jablíčkáři nemají dodnes jasno v tom, k čemu vlastně slouží onen Neural Engine.

Cupertinský gigant u Apple Silicon vychází ze svých čipů pro iPhone (A-Series), které jsou osazeny prakticky stejnými procesory, včetně zmiňovaného Neural Enginu. Ani u jednoho zařízení ale není tak úplně patrné, k čemu vlastně slouží a proč jej vůbec potřebujeme. Zatímco u CPU a GPU v tom máme zcela jasno, tak tento komponent je víceméně skrytý, zatímco na pozadí zajišťuje poměrně důležité procesy.

Proč je dobré mít Neural Engine

Pojďme si už ale posvítit na to zásadní aneb pro je vlastně dobré, že jsou naše Macy s čipy Apple Silicon vybaveny speciálním procesorem Neural Engine. Jak možná víte, tato část konkrétně slouží pro práci s umělou inteligencí a strojovým učením. To ale samo o sobě zase tolik prozrazovat nemusí. Kdybychom to však měli shrnout obecně, můžeme říct, že procesor slouží pro akceleraci patřičných úloh, čímž znatelně usnadňuje práci klasickému GPU a zrychluje celou naši práci na daném počítači.

Konkrétně se pak Neural Engine používá při souvisejících úlohách, které se ale na první pohled od těch normálních vůbec v ničem neliší. Může se přitom jednat o analýzu videa nebo rozpoznání hlasu. V takových případech totiž na scénu přichází strojové učení, které je pochopitelně náročné na výkon i spotřebu energie. Rozhodně tedy není na škodu mít praktického pomocníka s jednoznačným zaměřením na tuto problematiku.

Čip M1 a jeho hlavní součásti Zdroj: Redakce Jablíčkář.cz

Spolupráce s Core ML

Se samotným procesorem jde také ruku v ruce jablečný framework Core ML. Skrze něj mohou vývojáři pracovat s modely strojového učení a tvořit zajímavé aplikace, které pak pro svou funkčnost budou využívat veškeré dostupné prostředky. Na moderních iPhonech a Macích s čipy Apple Silicon jim v tomto pomůže právě Neural Engine. Ostatně to je také jedním z důvodu (ne jediným), proč jsou Macy tak dobré a výkonné v oblasti práce s videem. V takovém případě se totiž nespoléhají pouze na výkon grafického procesoru, ale nechají si pomoct i od Neural Enginu či dalších media enginů pro akceleraci ProRes videa.

Framework Core ML pro strojové učení
Framework Core ML pro strojové učení je použitý v nejrůznějších aplikacích Zdroj: Redakce Jablíčkář.cz

Neural Engine v praxi

Výše jsme si už lehce načrtli, k čemu se se vlastně Neural Engine používá. Mimo aplikací pracujících se strojovým učením, programů pro úpravu videa či rozpoznávání hlasu jeho schopnosti uvítáme například i v nativní aplikaci Fotky. Pokud čas od času použijete funkci Živý text, kdy z jakéhokoliv snímku dokážete zkopírovat psaný text, stojí za tím právě Neural Engine.

Diskuze k článku

celý text





Čtěte více