القراء مثلك يساعدون في دعم MUO. عند إجراء عملية شراء باستخدام الروابط الموجودة على موقعنا ، فقد نربح عمولة تابعة. اقرأ أكثر.

يستفيد جهاز iPhone و iPad و Mac و Apple TV من وحدة معالجة عصبية متخصصة تسمى Apple Neural Engine (ANE) وهي طريقة أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة من وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات.

تتيح ANE ميزات متقدمة على الجهاز مثل معالجة اللغة الطبيعية وتحليل الصور دون الاستفادة من السحابة أو استخدام الطاقة الزائدة.

دعنا نستكشف كيف تعمل ANE وتطورها ، بما في ذلك الاستدلال والذكاء الذي تشغله عبر منصات Apple وكيف يمكن للمطورين استخدامها في تطبيقات الطرف الثالث.

ما هو محرك Apple العصبي (ANE)؟

Apple Neural Engine هو اسم تسويقي لمجموعة من النوى الحاسوبية المتخصصة للغاية والمُحسَّنة من أجل التنفيذ الموفر للطاقة للشبكات العصبية العميقة على أجهزة Apple. يعمل على تسريع خوارزميات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) ، مما يوفر سرعة هائلة وذاكرة ومزايا طاقة على وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) الرئيسية.

يعد ANE جزءًا كبيرًا من سبب استجابة أحدث أجهزة iPhone و iPad و Mac و Apple TVs وعدم تعرضها للسخونة أثناء حسابات ML و AI الثقيلة. لسوء الحظ ، لا تحتوي جميع أجهزة Apple على ANE — Apple Watch وأجهزة Mac المستندة إلى Intel والأجهزة الأقدم من 2016 تفتقر إلى واحد.

instagram viewer

حقوق الصورة: تفاحة

كانت أول ANE التي ظهرت لأول مرة داخل شريحة Apple A11 في iPhone X لعام 2017 قوية بما يكفي لدعم Face ID و Animoji. وبالمقارنة ، فإن أحدث شريحة ANE في شريحة A15 Bionic أسرع 26 مرة من الإصدار الأول. في الوقت الحاضر ، تتيح ANE ميزات مثل Siri غير المتصلة بالإنترنت ، ويمكن للمطورين استخدامها لتشغيل نماذج ML المدربة مسبقًا ، وتحرير وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات للتركيز على المهام التي تناسبهم بشكل أفضل.

كيف يعمل محرك Apple العصبي؟

يوفر ANE التحكم والمنطق الحسابي الأمثل لأداء عمليات الحوسبة واسعة النطاق مثل الضرب و تراكم ، شائع الاستخدام في خوارزميات ML و AI مثل تصنيف الصور وتحليل الوسائط والترجمة الآلية و أكثر.

وفق براءة اختراع أبل بعنوان "المحرك المستوي متعدد الأوضاع للمعالج العصبي" ، يتكون ANE من عدة نوى للمحرك العصبي وواحدة أو أكثر من الدوائر المستوية متعددة الأوضاع.

تم تحسين التصميم للحوسبة المتوازية ، حيث يجب تنفيذ العديد من العمليات ، مثل مضاعفات المصفوفة التي تعمل في تريليونات من التكرارات ، في وقت واحد.

لتسريع الاستدلال في خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، تستخدم ANE النماذج التنبؤية. بالإضافة إلى ذلك ، تمتلك ANE ذاكرة تخزين مؤقت خاصة بها وتدعم فقط أنواعًا قليلة من البيانات ، مما يساعد على زيادة الأداء إلى الحد الأقصى.

ميزات AI مدعومة من ANE

حقوق الصورة: تفاحة

فيما يلي بعض الميزات الموجودة على الجهاز والتي قد تكون على دراية بها والتي تتيحها ANE.

  • معالجة اللغة الطبيعية: التعرف على الصوت بشكل أسرع وأكثر موثوقية للإملاء و Siri ؛ تحسين تعلم اللغة الطبيعية في تطبيق الترجمة وفي جميع أنحاء النظام ؛ ترجمة نصية فورية في الصور والكاميرا وتطبيقات iPhone الأخرى.
  • رؤية الكمبيوتر: البحث عن كائنات في الصور مثل المعالم والحيوانات الأليفة والنباتات والكتب والزهور باستخدام تطبيق الصور أو بحث Spotlight ؛ الحصول على معلومات إضافية حول التعرف على الكائنات باستخدام البحث المرئي في أماكن مثل Safari والبريد والرسائل.
  • الواقع المعزز: انسداد الأشخاص وتتبع الحركة في تطبيقات AR.
  • تحليل الفيديو: اكتشاف الوجوه والأشياء على الفيديو في تطبيقات مثل Final Cut Pro.
  • تأثيرات الكاميرا: الاقتصاص التلقائي مع مركز المرحلة ؛ تمويه الخلفية أثناء مكالمات الفيديو عبر FaceTime.
  • ألعاب: تأثيرات الصور الواقعية في ألعاب الفيديو ثلاثية الأبعاد.
  • نص مباشر: توفير التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) في الكاميرا والصور ، مما يتيح لك نسخ الكتابة اليدوية أو النصوص بسهولة مثل كلمة مرور Wi-Fi أو عنوان من الصور.
  • التصوير الحسابي: يحلل Deep Fusion وحدات البكسل لتقليل الضوضاء بشكل أفضل ، ومدى ديناميكي أكبر ، وتحسين التعرض التلقائي وتوازن اللون الأبيض ، والاستفادة من Smart HDR عند الاقتضاء ؛ التصوير بعمق المجال الضحل، بما في ذلك التقاط صور الوضع الليلي ؛ ضبط مستوى ضبابية الخلفية باستخدام ميزة ضبط العمق.
  • الحكايات: يستخدم ANE أيضًا لأنماط التصوير الفوتوغرافي في تطبيق الكاميرا ، وتنظيم الذكريات والتأثيرات الأسلوبية في الصور ، توصيات مخصصة مثل اقتراحات الخلفية ، والتعليق على الصور في VoiceOver ، والعثور على صور مكررة بتنسيق الصور ، إلخ.

بعض الميزات المذكورة أعلاه ، مثل التعرف على الصور ، تعمل أيضًا بدون وجود ANE ولكنها ستعمل بشكل أبطأ بكثير وستفرض ضرائب على بطارية جهازك.

تاريخ موجز لمحرك Apple العصبي: من iPhone X إلى M2 Macs

في عام 2017 ، نشرت Apple أول معالج ANE لها في شكل نواتين متخصصين داخل شريحة A11 الخاصة بـ iPhone X. وفقًا لمعايير اليوم ، كان بطيئًا نسبيًا ، حيث بلغ 600 مليار عملية في الثانية فقط.

ظهر الجيل الثاني من ANE داخل شريحة A12 في عام 2018 ، بأربعة أضعاف النوى. تم تقييمه بخمسة تريليونات عملية في الثانية ، وكان هذا ANE أسرع بنحو تسع مرات ويستخدم عُشر قوة سابقه.

تحتوي شريحة A13 لعام 2019 على نفس معالج ANE ثماني النوى ، ولكنها تعمل أسرع بخمس مع استخدام طاقة أقل بنسبة 15٪ ، وهو منتج من عقدة أشباه الموصلات المحسّنة 7 نانومتر من TSMC. تقوم شركة TSMC (شركة تصنيع أشباه الموصلات التايوانية) بتصنيع رقائق من تصميم Apple.

تطور محرك أبل العصبي

أبل سيليكون

عقدة عملية أشباه الموصلات

موعد غداء

النوى

العمليات في الثانية

ملاحظات إضافية

A11 بيونيك

10 نانومتر TSMC FinFET

2017

2

600 مليار

أول ANE من Apple

A12 بيونيك

7nm TSMC FinFET

2018

8

5 تريليون

أسرع 9 مرات من A11 ، واستهلاك أقل للطاقة بنسبة 90٪

A13 بيونيك

7 نانومتر TSMC N7P

2019

8

6 تريليون دولار

20٪ أسرع من A12 ، استهلاك أقل للطاقة بنسبة 15٪

A14 بيونيك

5 نانومتر TSMC N5

2020

16

11 تريليون

أسرع مرتين تقريبًا من A13

A15 بيونيك

5 نانومتر TSMC N5P

2021

16

15.8 تريليون

40٪ أسرع من A14

A16 بيونيك

5 نانومتر TSMC N4

2022

16

17 تريليون

8٪ أسرع من A15 ، كفاءة أفضل في استهلاك الطاقة

م 1

5 نانومتر TSMC N5

2020

16

11 تريليون

نفس ANE مثل A14 Bionic

M1 برو

5 نانومتر TSMC N5

2021

16

11 تريليون

نفس ANE مثل A14 Bionic

M1 ماكس

5 نانومتر TSMC N5

2021

16

11 تريليون

نفس ANE مثل A14 Bionic

M1 الترا

5 نانومتر TSMC N5

2022

32

22 تريليون

أسرع مرتين من M1 / ​​M1 Pro / M1 Max

م 2

5 نانومتر TSMC N5P

2022

16

15.8 تريليون

40٪ أسرع من M1

M2 برو

5 نانومتر TSMC N5P

2023

16

15.8 تريليون

نفس ANE مثل M2

M2 ماكس

5 نانومتر TSMC N5P

2023

16

15.8 تريليون

نفس ANE مثل M2

في العام التالي ، ضاعفت Apple A14 تقريبًا من أداء ANE إلى 11 تريليون عملية في الثانية ، وذلك من خلال زيادة عدد نوى ANE من 8 إلى 16. في عام 2021 ، استفادت A15 Bionic من الجيل الثاني من TSMC لعملية 5 نانومتر ، والتي عززت أداء ANE إلى 15.8 تريليون عملية في الثانية دون إضافة المزيد من النوى.

كانت أول رقائق M1 و M1 Pro و M1 Max مرتبطة بنظام Mac تحتوي على نفس ANE مثل A14 ، مما أدى إلى توفير ML و AI المتقدمين والمسرّعين بالأجهزة إلى نظام macOS الأساسي لأول مرة.

في عام 2022 ، جمعت M1 Ultra شريحتين M1 Max في حزمة واحدة باستخدام اتصال Apple المخصص الذي يطلق عليه UltraFusion. مع ضعف نوى ANE (32) ، ضاعف M1 Ultra أداء ANE إلى 22 تريليون عملية في الثانية.

تم تصنيع Apple A16 في عام 2022 باستخدام عقدة N4 المحسّنة من TSMC ، مما أدى إلى أداء أسرع بنسبة 8٪ من ANE (17 تريليون عملية في الثانية) مقابل A15's ANE.

كانت أجهزة iPad الأولى المزودة بتقنية ANE هي الجيل الخامس من iPad mini (2019) ، والجيل الثالث من iPad Air (2019) ، والجيل الثامن من iPad (2020). جميع أجهزة iPad التي تم إصدارها منذ ذلك الحين تحتوي على ANE.

كيف يمكن للمطورين استخدام ANE في التطبيقات؟

تستخدم العديد من تطبيقات الجهات الخارجية ANE للميزات التي لن تكون مجدية بخلاف ذلك. على سبيل المثال ، يوفر محرر الصور Pixelmator Pro أدوات مثل ML Super Resolution و ML Enhance. وفي djay Pro ، تفصل ANE الإيقاعات والآلات الموسيقية والمسارات الصوتية عن التسجيل.

ومع ذلك ، لا يحصل مطورو الطرف الثالث على وصول منخفض المستوى إلى ANE. بدلاً من ذلك ، يجب أن تمر جميع مكالمات ANE عبر إطار برنامج Apple للتعلم الآلي ، Core ML. مع Core ML ، يمكن للمطورين بناء وتدريب وتشغيل نماذج ML الخاصة بهم مباشرة على الجهاز. ثم يتم استخدام هذا النموذج لعمل تنبؤات بناءً على بيانات الإدخال الجديدة.

"بمجرد أن يكون النموذج على جهاز المستخدم ، يمكنك استخدام Core ML لإعادة تدريبه أو ضبطه على الجهاز ، باستخدام بيانات هذا المستخدم ،" وفقًا لنظرة Core ML على موقع آبل.

لتسريع خوارزميات ML و AI ، لا تستفيد Core ML ليس فقط من ANE ولكن أيضًا وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. يسمح هذا لـ Core ML بتشغيل نموذج حتى في حالة عدم توفر ANE. ولكن مع وجود ANE ، ستعمل Core ML بشكل أسرع ، ولن يتم استنزاف البطارية بهذه السرعة.

لن تعمل العديد من ميزات Apple بدون ANE

لن تكون العديد من الميزات على الجهاز ممكنة بدون المعالجة السريعة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتقليل حجم الذاكرة واستهلاك الطاقة الذي يجلبه ANE إلى الطاولة. يتمثل سحر Apple في وجود معالج مساعد مخصص لتشغيل الشبكات العصبية بشكل خاص على الجهاز بدلاً من تفريغ هذه المهام على الخوادم في السحابة.

مع ANE ، يمكن لكل من Apple والمطورين تنفيذ شبكات عصبية عميقة وجني فوائد التسريع التعلم الآلي للنماذج التنبؤية المختلفة مثل الترجمة الآلية ، واكتشاف الأشياء ، وتصنيف الصور ، إلخ.