Ответ на вопрос
Neural Engine
Neural Engine — серия ускорителей искусственного интеллекта, разработанных компанией Apple для задач машинного обучения. Neural Engine впервые был представлен вместе с системой на кристалле A11 Bionic, использовавшейся в смартфонах iPhone 8, iPhone 8 Plus и iPhone X с 2017 года[1]. В 2020 году компания Apple представила процессор M1 для компьютеров Mac[2], который также включает Neural Engine. Каждый процессор серий A и M с 2017 года оснащается этим ускорителем[3]. В поколениях чипов M5 и A19 (2025—2026 годы) архитектура обработки искусственного интеллекта была расширена за счёт интеграции дополнительных нейронных ускорителей непосредственно в графический процессор[4][5].
Сервисы Apple, такие как виртуальный ассистент Siri, идентификация по лицу Face ID и функции искусственного интеллекта Apple Intelligence, используют возможности Neural Engine[6], при этом обработка идёт непосредственно на устройстве, что способствует сохранности пользовательских данных[7].
История развития
Эволюция ускорителя Apple Neural Engine характеризуется последовательным ростом производительности и количества вычислительных ядер:
- В первом поколении, интегрированном в чип A11 Bionic (2017), использовалось 2 ядра с производительностью 0,6 триллиона операций в секунду (TOPS)[8].
- В процессоре A12 Bionic (2018) количество ядер увеличилось до 8, а производительность возросла до 5 TOPS.
- Начиная с чипов A14 Bionic и M1 (2020), стандартом стали 16 ядер, обеспечивающих 11 TOPS[9].
- В поколениях 2024 года производительность значительно выросла при сохранении 16-ядерной архитектуры: для процессоров линейки A18 она составляет 35 TOPS[10], а для семейства M4 достигает 38 TOPS[11].
Архитектура
Базовым блоком архитектуры является выделенный 16-ядерный нейронный процессор (Neural Engine)[12]. В чипах M5 и A19 произошло радикальное архитектурное изменение: помимо основного Neural Engine, в каждое ядро графического процессора (GPU) были интегрированы специализированные «нейронные ускорители» (Neural Accelerators). Это создаёт распределённую систему для параллельной обработки задач искусственного интеллекта с минимальными задержками[4][5].
Применение
Neural Engine применяется для задач искусственного интеллекта в режиме реального времени, таких как Face ID, Siri и дополненная реальность (AR). Он также обеспечивает работу функций вычислительной фотографии, включая Smart HDR и ночной режим, обрабатывая большие объёмы данных сенсоров для мгновенного улучшения изображений[6].
В 2024 году компания Apple представила набор функций искусственного интеллекта Apple Intelligence для iPhone, iPad и Mac, включающий усовершенствования Siri, инструменты для генерации изображений (Image Playground) и редактирования текста (Writing Tools)[13].
Архитектура Neural Engine обеспечивает локальный запуск больших языковых моделей (LLM) непосредственно на устройстве[14]. Это позволяет реализовать механизмы контекстной осведомлённости для Siri, включая анализ личного контекста и происходящего на экране без выгрузки данных на серверы[15]. Кроме того, новые нейронные ускорители, интегрированные в графические процессоры чипов серии M5, значительно повышают производительность функций дополненной реальности и вычислительной фотографии (например, Photonic Engine)[4].
Энергоэффективность и приватность
Neural Engine отличается высокой энергоэффективностью, что позволяет выполнять задачи искусственного интеллекта в реальном времени при минимальном расходе заряда батареи[13]. Обработка информации на устройстве обеспечивает выполнение чувствительных задач, таких как распознавание лиц и голосовые команды, локально, сохраняя пользовательские данные в безопасности[7]. В рамках системы Apple Intelligence применяется гибридная модель вычислений. Большинство задач выполняется локально с помощью Neural Engine, однако для более сложных запросов задействуется облачная инфраструктура Private Cloud Compute. Она обрабатывает данные на серверах с процессорами Apple без их сохранения и передачи компании[15].
Инструменты для разработчиков
Neural Engine полностью интегрирован с фреймворком Core ML, который позволяет разработчикам запускать модели машинного обучения непосредственно на устройстве. Такая интеграция поддерживает приложения для распознавания объектов, обработки естественного языка и распознавания жестов[16].
Фреймворк Core ML был оптимизирован для работы с генеративным искусственным интеллектом и локальными языковыми моделями через фреймворк Foundation Models[17].
Для чипов серии M5 разработчики получили прямой низкоуровневый доступ к нейронным ускорителям в графическом процессоре через новые Tensor API в составе фреймворка Metal 4[18].
Производительность
По заявлениям Apple, 16-ядерный Neural Engine, которым оснащена вся линейка процессоров M4 (включая модификации Pro и Max), способен выполнять до 38 триллионов операций в секунду (TOPS), что является заметным улучшением по сравнению с 18 TOPS у M3[19][20][11]. В чипах поколения Apple M5 производительность выделенного Neural Engine выросла до 60 TOPS[21]. Кроме того, благодаря встроенным нейронным ускорителям, пиковая вычислительная мощность графического процессора (GPU) в задачах искусственного интеллекта увеличилась более чем в 4 раза по сравнению с поколением M4[22][23].