Apple Silicon Macs හි Neural Engine යනු කුමක් සඳහාද?

Apple විසින් Intel ප්‍රොසෙසර වලින් Apple Silicon chips ආකාරයෙන් තමන්ගේම විසඳුමකට තම පරිගණක සඳහා මාරු වූ විට, එය කාර්ය සාධනය සහ බලශක්ති පරිභෝජනය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි දියුණු කළේය. ඉදිරිපත් කිරීමේදී පවා, ඔහු ප්‍රධාන ප්‍රොසෙසරයන් ඉස්මතු කර පෙන්වූ අතර, ඒවා එක්ව සමස්ත චිපය සාදන අතර එහි හැකියාවන් පිටුපස ඇත. ඇත්ත වශයෙන්ම, මේ සම්බන්ධයෙන් අපි අදහස් කරන්නේ CPU, GPU, Neural Engine සහ වෙනත් අයයි. CPU සහ GPU වල කාර්යභාරය සාමාන්‍යයෙන් දන්නා නමුත්, සමහර Apple පරිශීලකයින් තවමත් Neural Engine භාවිතා කරන්නේ කුමක් සඳහාද යන්න අපැහැදිලි ය.

Apple Silicon හි Cupertino යෝධයා iPhone (A-Series) සඳහා වන චිප්ස් මත පදනම් වී ඇති අතර, ඉහත සඳහන් කළ Neural Engin ඇතුළුව ප්‍රායෝගිකව එකම ප්‍රොසෙසර වලින් සමන්විත වේ. කෙසේ වෙතත්, එක් උපාංගයක් පවා එය ඇත්ත වශයෙන්ම භාවිතා කරන්නේ කුමක් සඳහාද සහ අපට එය අවශ්‍ය වන්නේ ඇයිද යන්න සම්පූර්ණයෙන්ම පැහැදිලි නැත. CPU සහ GPU සඳහා මේ පිළිබඳව අපට මනාව පැහැදිලි වන අතර, මෙම සංරචකය අඩු හෝ වැඩි වශයෙන් සැඟවී ඇති අතර, එය පසුබිමේ සාපේක්ෂව වැදගත් ක්‍රියාවලීන් සහතික කරයි.

Neural Engine එකක් තියෙන එක හොද ඇයි

නමුත් Apple Silicon chips සහිත අපගේ Macs විශේෂ Neural Engine ප්‍රොසෙසරයකින් සමන්විත වන අත්‍යවශ්‍ය හෝ ඇත්ත වශයෙන්ම හොඳ දෙයක් පිළිබඳව යම් ආලෝකයක් හෙළමු. ඔබ දන්නා පරිදි, මෙම කොටස විශේෂයෙන් කෘතිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සමඟ වැඩ කිරීම සඳහා වේ. නමුත් එයම එතරම් හෙළි කළ යුතු නැත. කෙසේ වෙතත්, අපි එය පොදුවේ සාරාංශ කරන්නේ නම්, ප්‍රොසෙසරය අදාළ කාර්යයන් වේගවත් කිරීමට සේවය කරන බව අපට පැවසිය හැකිය, එමඟින් සම්භාව්‍ය GPU හි කාර්යය සැලකිය යුතු ලෙස පහසු වන අතර දී ඇති පරිගණකයේ අපගේ සියලු වැඩ වේගවත් කරයි.

Apple විසින් M1 චිපය ඉදිරිපත් කළේ මෙලෙසිනි

mpv-shot0102

mpv-shot0104

mpv-shot0106

mpv-shot0108

mpv-shot0109

mpv-shot0113

mpv-shot0115

mpv-shot0117

විශේෂයෙන්ම, Neural Engine අදාළ කාර්යයන් සඳහා භාවිතා කරනු ලැබේ, මුලින්ම බැලූ බැල්මට, සාමාන්ය ඒවාට වඩා වෙනස් නොවේ. මෙය වීඩියෝ විශ්ලේෂණය හෝ හඬ හඳුනාගැනීම විය හැකිය. එවැනි අවස්ථාවන්හිදී, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ක්‍රියාත්මක වන අතර, එය කාර්ය සාධනය සහ බලශක්ති පරිභෝජනය මත තේරුම් ගත හැකි ලෙස ඉල්ලා සිටී. එබැවින් මෙම ගැටලුව සම්බන්ධයෙන් පැහැදිලි අවධානයක් ඇති ප්‍රායෝගික සහායකයෙකු සිටීම නිසැකවම හානියක් නොවේ.

M1 චිපය සහ එහි ප්රධාන සංරචක

Core ML සමඟ සහයෝගීතාවය

Apple හි Core ML රාමුවද ප්‍රොසෙසරය සමඟම අත්වැල් බැඳගනී. එය හරහා, සංවර්ධකයින්ට යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති සමඟ වැඩ කළ හැකි අතර ඔවුන්ගේ ක්‍රියාකාරීත්වය සඳහා පවතින සියලු සම්පත් භාවිතා කරන රසවත් යෙදුම් නිර්මාණය කළ හැකිය. ඇපල් සිලිකන් චිප්ස් සහිත නවීන අයිෆෝන් සහ මැක් වල, ස්නායු එන්ජිම මේ සඳහා ඔවුන්ට උපකාර කරනු ඇත. සියල්ලට පසු, වීඩියෝ සමඟ වැඩ කිරීමේ ක්ෂේත්‍රය තුළ Macs මෙතරම් හොඳ සහ බලවත් වීමට මෙයද එක් හේතුවකි (එකම එක නොවේ). එවැනි අවස්ථාවක, ඔවුන් ග්‍රැෆික් ප්‍රොසෙසරයේ ක්‍රියාකාරීත්වය මත පමණක් රඳා නොසිටින අතර, ProRes වීඩියෝ ත්වරණය සඳහා Neural Engine හෝ වෙනත් මාධ්‍ය එන්ජින්වල සහාය ද ලබා ගනී.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සඳහා Core ML රාමුව විවිධ යෙදුම්වල භාවිතා වේ

ප්රායෝගිකව ස්නායු එන්ජිම

ඉහත, අපි දැනටමත් Neural Engine ඇත්ත වශයෙන්ම භාවිතා කරන්නේ කුමක් සඳහාද යන්න සැහැල්ලුවෙන් සටහන් කර ඇත. යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සමඟ වැඩ කරන යෙදුම් වලට අමතරව, වීඩියෝ සංස්කරණය කිරීම සඳහා වැඩසටහන් හෝ හඬ හඳුනාගැනීම, අපි එහි හැකියාවන් සාදරයෙන් පිළිගනිමු, උදාහරණයක් ලෙස, ස්වදේශීය යෙදුම් ඡායාරූප තුළ. ඔබ සජීවී පෙළ ශ්‍රිතය වරින් වර භාවිතා කරන්නේ නම්, ඔබට ඕනෑම රූපයකින් ලිඛිත පෙළ පිටපත් කළ හැකි නම්, එහි පිටුපස ඇත්තේ Neural Engine ය.