Vratislav Holub Lorsque Apple est passé des processeurs Intel à sa propre solution sous la forme de puces Apple Silicon pour ses ordinateurs, les performances et la consommation d'énergie ont été considérablement améliorées. Même lors de la présentation elle-même, il a souligné les principaux processeurs qui, ensemble, forment la puce globale et sont à l'origine de ses capacités. Bien sûr, à cet égard, nous entendons le CPU, le GPU, le Neural Engine et plus encore. Bien que le rôle du CPU et du GPU soit généralement connu, certains utilisateurs Apple ne savent toujours pas à quoi sert réellement le Neural Engine.
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Pavel Jelic Le géant de Cupertino chez Apple Silicon s'appuie sur ses puces pour iPhone (Series A), qui sont équipées pratiquement des mêmes processeurs, dont le Neural Engin susmentionné. Cependant, aucun appareil ne sait exactement à quoi il sert réellement et pourquoi nous en avons besoin. Même si nous sommes assez clairs à ce sujet avec le CPU et le GPU, ce composant est plus ou moins caché, alors qu'il assure des processus relativement importants en arrière-plan.
Pourquoi c'est bien d'avoir un moteur neuronal
Mais faisons la lumière sur l'essentiel, voire sur la bonne chose, que nos Mac équipés de puces Apple Silicon soient équipés d'un processeur Neural Engine spécial. Comme vous le savez peut-être, cette section est spécifiquement destinée à travailler avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Mais cela en soi ne doit pas révéler grand-chose. Cependant, si nous devions résumer cela en général, nous pouvons dire que le processeur sert à accélérer les tâches pertinentes, ce qui facilite sensiblement le travail du GPU classique et accélère tout notre travail sur l'ordinateur donné.
C'est ainsi qu'Apple a présenté la puce M1
Plus précisément, le Neural Engine est utilisé pour des tâches connexes qui, à première vue, ne diffèrent pas du tout des tâches normales. Cela peut être une analyse vidéo ou une reconnaissance vocale. Dans de tels cas, l’apprentissage automatique entre en jeu, ce qui est naturellement exigeant en termes de performances et de consommation d’énergie. Cela ne fait donc certainement pas de mal d'avoir un assistant pratique qui se concentre clairement sur cette question.
Collaboration avec Core ML
Le framework Core ML d'Apple va également de pair avec le processeur lui-même. Grâce à lui, les développeurs peuvent travailler avec des modèles d'apprentissage automatique et créer des applications intéressantes qui utiliseront ensuite toutes les ressources disponibles pour leurs fonctionnalités. Sur les iPhones et Mac modernes équipés de puces Apple Silicon, le Neural Engine les y aidera. Après tout, c'est aussi l'une des raisons (pas la seule) pour laquelle les Mac sont si bons et puissants dans le domaine du travail avec la vidéo. Dans un tel cas, ils ne s'appuient pas uniquement sur les performances du processeur graphique, mais bénéficient également de l'aide du Neural Engine ou d'autres moteurs multimédias pour l'accélération vidéo ProRes.
Le moteur neuronal en pratique
Ci-dessus, nous avons déjà légèrement esquissé à quoi sert réellement le Neural Engine. Outre les applications fonctionnant avec le machine learning, les programmes d'édition de vidéos ou de reconnaissance vocale, on saluera ses capacités, par exemple, dans l'application native Photos. Si vous utilisez la fonction Live Text de temps en temps, lorsque vous pouvez copier du texte écrit à partir de n'importe quelle image, le Neural Engine est derrière.
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