Nhân xử lý Neural Engine là gì và quan trọng ra sao đối với các sản phẩm của Apple?

Con chip A11 Bionic ra mắt vào năm 2017 đánh dấu một bước ngoặc của Apple về công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) với sự góp mặt của nhân xử lý Neural Engine. Với việc tích hợp trực tiếp chip này vào một số dòng sản phẩm của mình, Apple đã mang đến một số lượng lớn các tính năng trí tuệ nhân tạo cho người dùng, từ nhận dạng khuôn mặt đến các nhiệm vụ khác nhau liên quan tới trí tuệ nhân tạo.

Neural Engine là gì?

Apple Neural Engine là một hệ thống lõi tính toán chuyên dụng, được thiết kế để tối ưu hiệu quả năng lượng khi xử lý các mô hình Deep Neural Network trên các thiết bị của Apple. Nó cung cấp khả năng tăng tốc cho các thuật toán Machine Learning (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI), mang lại lợi thế về tốc độ, bộ nhớ và sức mạnh to lớn hơn so với CPU hoặc GPU truyền thống.

Việc tích hợp ANE đã cải thiện đáng kể hiệu suất của các sản phẩm Apple mới nhất như iPhone, iPad, Mac và Apple TV, giúp tăng tốc và giảm thời gian phản hồi khi xử lý các tác vụ nặng về ML và AI. Điều này giúp người dùng có trải nghiệm sử dụng mượt mà và không bị ảnh hưởng bởi sự quá tải và nóng của hệ thống khi xử lý dữ liệu lớn.

Quá trình phát triển của Neural Engine

Neural Engine đã trở thành một phần không thể thiếu trong chip của Apple từ khi được giới thiệu vào năm 2017. Đầu tiên là với Apple A11 “Bionic” với hai lõi và khả năng thực hiện 600 tỷ thao tác mỗi giây để hỗ trợ các tính năng như Animoji và Face ID. Với Apple A12 “Bionic”, công cụ thần kinh được mở rộng lên tám lõi, có thể xử lý tới 5 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây.

Apple A13, được giới thiệu vào năm 2019, sử dụng Neural Engine 8 lõi và tăng tốc độ xử lý 20% trong khi sử dụng ít năng lượng hơn 15%. Sau đó, Apple A14 được giới thiệu vào năm 2020 với số lượng lõi Neural Engine tăng gấp đôi lên 16, mang lại khả năng thực hiện tới 11 nghìn tỷ phép tính mỗi giây.

 

Với Apple M1 ra mắt vào cuối năm 2020, hiệu suất năng lượng được cải thiện, nhưng nhân xử lý Neural Engine gần như không thay đổi so với A14. Tuy nhiên, Apple A15 được công bố vào năm 2021, mang đến khả năng thực hiện tới 15,8 nghìn tỷ phép tính mỗi giây, vượt qua khả năng của các phiên bản trước đó.

Vào năm 2022, Apple đã giới thiệu Apple M2 với 16 lõi Neural Engine và hiệu suất nhanh hơn 40% so với Apple M1. Vào tháng 9 năm 2022, Apple A16 cũng được giới thiệu, với 16 lõi Neural Engine trên quy trình 4 nm mới có thể xử lý gần 17 nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Công nghệ Neural Engine tiếp tục phát triển mạnh mẽ và trở thành một phần quan trọng của các thiết bị Apple trong việc hỗ trợ các tính năng thông minh và tăng cường hiệu suất.

Nguyên lý hoạt động của Neural Enigne

Nguyên lý hoạt động của Apple Neural Engine là dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo và các thuật toán học sâu. Các lõi của Neural Engine được chuyên dụng để tính toán các phép toán ma trận và phép tích vô hướng, với khả năng xử lý hàng tỷ phép tính mỗi giây. Những phép tính này được sử dụng để xử lý các tác vụ học sâu như phân loại ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Tính năng đáng chú ý khác của Neural Engine là khả năng học tập và tinh chỉnh liên tục. Điều này cho phép các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học sâu được cải thiện theo thời gian và trở nên chính xác hơn và hiệu quả hơn.

Khả năng của Neural Engine

Cụ thể, Neural Engine có khả năng thực hiện các chức năng liên quan đến trí tuệ nhân tạo AI và ML, từ đó cải thiện các tính năng như nhận diện khuôn mặt, xác định vị trí địa lý, dịch thuật, và xử lý hình ảnh. Bên cạnh đó, Neural Engine còn giúp tối ưu hoá hiệu suất, tiết kiệm năng lượng và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Dưới đây là một số các khả năng của Neural Enigne:

1. Tăng hiệu suất: Apple Neural Engine được thiết kế để xử lý các thuật toán ML nhanh hơn và hiệu quả hơn, giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu và tăng hiệu suất của các thiết bị.
2. Tiết kiệm năng lượng: Vì Neural Engine là một phần của con chip nên nó giúp tiết kiệm năng lượng hơn so với việc sử dụng phần cứng ngoài để xử lý thông tin, đồng thời giúp kéo dài thời lượng pin của thiết bị.
3. Cải thiện trải nghiệm người dùng: Nhờ có Neural Engine, các tính năng như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng trong ảnh, nhận dạng giọng nói và phản hồi giọng nói có thể được thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng.
4. Nâng cao bảo mật: Công nghệ Apple Neural Engine được tích hợp vào các tính năng bảo mật như Face ID và Touch ID, đảm bảo tính bảo mật cao cho người dùng.
5. Hỗ trợ cho các ứng dụng Machine Learning: Nhờ có Neural Engine, các nhà phát triển có thể thiết kế và triển khai các ứng dụng máy học dựa trên nền tảng iOS và macOS, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng hiệu suất ứng dụng.

Nhìn chung, Neural Engine không chỉ quan trọng cho các sản phẩm của Apple, mà còn quan trọng đối với sự phát triển của công nghệ AI và ứng dụng của nó trên các thiết bị thông minh trong tương lai.