Apple M4 çipin yapay zeka gücü açığa çıkarıldı: Kısıtlanmış!

Apple M4 çipteki Neural Engine varsayılan olarak tamamen çıkarımla sınırlı. Bu, geliştiricilerin işlemciyi yalnızca önceden eğitilmiş yapay zeka modellerini çalıştırmak için kullanabileceği, sıfırdan yeni modeller eğitmek için kullanamayacağı anlamına geliyor. Ancak, bir geliştirici bu katı yazılım sınırlamalarını tersine mühendislik yoluyla aşmayı başararak, çipin 15.8 TFLOPS’luk gizli yapay zeka işlem gücünü açığa çıkardı. Bu başarıyı etkileyici kılan şey, tamamen Apple’ın resmi geliştirme ekosisteminin dışında yapılmış olması.

M4 Mac ve iPad’de 15.8 TFLOPS’luk gizli yapay zeka işlem gücü

Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!

Apple, bu gelişmiş görevler için Neural Engine ile doğrudan iletişim kurmak için gerekli izin seviyelerini vermediğinden, geliştirici CoreML, Metal gibi standart araçları kullanmadan ve grafik işlem birimine güvenmeden çalışmanın bir yolunu bulmak zorunda kaldı. Bunu başarmak için, sıfırdan özel bir Model Ara Dili (MIL) geliştirdi. Bu özel yazılım, aradaki boşluğu başarıyla kapatarak Apple Neural Engine üzerinde doğrudan tam geri yayılım ve transformatör eğitimine imkan verdi.

Donanım tasarım gereği oldukça kısıtlı olduğundan, geliştirici sistemi kararlı tutmak için birkaç çözüm de kullanmak zorunda kaldı. Örneğin; yoğun eğitim aşamasında bir işlem takılıp kalırsa, özel dil, işlemi yeniden başlatmak için belirli bir yürütme komutu kullanıyor. Bu, sistemin mevcut durumunu yenilemesine ve tüm programı çökertmeden makine öğrenimine yeniden başlamasına olanak tanıyor.

Bu ağır iş yükünün etkili bir şekilde çalıştırılmasında hız da önemli bir faktör. Eğitimin mümkün olduğunca sorunsuz çalışmasını sağlamak için geliştirici, işlemi her şeyi tamamen sistem belleğine yazacak şekilde ayarladı. Çok daha yavaş olan NAND flaş depolama alanından kaçınıldığından, tüm işlem inanılmaz derecede hızlı gerçekleşti.

M4 işlemcili Mac veya iPad kullanan herkes için bu ilgi çekici çözüm, Apple çipin yeteneklerini gizli tutmayı tercih etse bile, ağır yapay zeka eğitim iş yüklerini rahatlıkla kaldırabileceğini gösteriyor.