Neural Engine, le cerveau de plus en plus puissant des puces Apple

Mickaël Bazoge |

Il faudra sans doute attendre la présentation de la nouvelle gamme d'iPhone, qui pourrait tomber le 13 octobre, pour qu'Apple déballe le paquet sur l'A14 Bionic. Le constructeur a levé une partie du voile avec l'iPad Air 4 qui intègre la puce, mais il reste encore quelques inconnues notamment sur le plan des performances (heureusement, on peut compter sur les benchmarks officieux).

Le constructeur a toutefois livré quelques informations sur son dernier système-sur-puce (SoC), en particulier sur le Neural Engine, qui comprend 16 cœurs pouvant traiter la bagatelle de 11 000 milliards d'opérations par seconde — à comparer aux 600 milliards d'opérations de la puce neuronale intégrée au plus près du SoC de l'iPhone 8 et X, l'A11 (dont le sobriquet « Bionic » est tiré du Neural Engine) et aux 5 000 milliards de l'A12 et de l'A13.

Des accélérateurs sont également présents dans le processeur central pour accélérer la vitesse de calcul. L'A14 affiche une accélération x10 par rapport au processeur de l'A12, qui comptait deux accélérateurs (tout comme l'A13, qui affichait une accélération x6 par rapport à l'A12). Le traitement des tâches liées à l'apprentissage automatique est deux fois plus rapide avec l'A14 par rapport à l'A12.

Les apps qui s'appuient sur le framework Core ML pour certaines de leurs fonctions vont filer à toute allure. « Ça me coupe le souffle quand je vois ce que les gens peuvent faire avec la puce A14 », s'exclame Tim Millet dans le Stern allemand. Le vice-président d'Apple en charge de l'architecture des plateformes explique qu'Apple met tout en œuvre pour que cette technologie soit mise à disposition du plus grand nombre de développeurs.

Nous travaillons en étroite collaboration avec notre équipe logicielle tout au long du développement pour nous assurer que nous ne construisons pas seulement une technologie utile pour quelques-uns. Nous voulons nous assurer que des milliers et des milliers de développeurs iOS puissent en faire quelque chose.

Apple a beaucoup investi pour s'assurer qu'elle ne se contente pas simplement d'« emballer des transistors » qui ne serviraient pas. « Nous voulons que tout le monde puisse y accéder », assure le dirigeant. Bien sûr, Apple n'a pas inventé les réseaux de neurones artificiels, une technologie qui existe depuis des années. Mais Millet relève qu'il manquait jusqu'à ces dernières années deux choses pour que les techniques de l'apprentissage automatique donnent le meilleur d'elles mêmes : « un manque de données et de puissance de calcul pour développer des modèles complexes pouvant également traiter une grande quantité de données ».

C'est grâce au travail des équipes de Jony Srouji et aux évolutions apportées à la finesse des gravures de ses puces que l'A14 est aussi bien taillé pour les tâches d'apprentissage automatique, ce qu'il faudra vérifier sur pièce, évidemment (lire : La puce A11 Bionic en développement depuis l’iPhone 6).

L'A14 est gravée en 5 nm.

Face ID fait partie de ces fonctions qui font un grand usage du Neural Engine, mais comme chacun a pu s'en rendre compte, le système de reconnaissance faciale d'Apple est désarmé quand on porte un masque. Tim Millet s'en excuse : « Il est difficile de voir quelque chose qu'on ne peut pas voir », en parlant de la partie du visage couverte. Des possibilités sont envisageables comme la reconnaissance du haut du visage, mais « vous perdrez certaines des spécificités qui rendent votre usage unique », décrit-il. Potentiellement, quelqu'un pourrait déverrouiller votre iPhone plus facilement.

Le problème est donc « délicat », convient le vice-président. « Les utilisateurs veulent la sécurité, mais ils veulent aussi la commodité », et Apple cherche à s'assurer que les données sont en sécurité. La solution finalement pourrait être de combiner Face ID avec Touch ID, mais pour le moment c'est fromage ou dessert. Même si Apple continue de développer sa technologie de reconnaissance des empreintes digitales (lire : Intégrer Touch ID au bouton d’allumage de l’iPad Air 4 n’a pas été facile).

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#A14
avatar IceWizard | 

@Grek0497
"C’est quand même beaucoup du marketing tout ça. Au final l’iPhone n’est pas fondamentalement différent d’un Samsung ou autre. "

Très marketing ce propos. Au final le réseau neuronal d'un Grek0497 n'est pas fondamentalement différent de celui d'un singe, devant un distributeur automatique.

avatar ClownWorld 🤡 | 

Cette critique que Face ID ne reconnaisse pas les visages masqués: vous voulez être reconnus avec des masques de gardien de hockey 🥅 🏒 aussi?

avatar lulubotine | 

Quand on voit les propositions de mots pour écrire un texte. Elle est vraiment con leur intelligence 😂

Si jamais tu veux mettre une citation en anglais c’est même galère. Genre le titre d’une chanson.

Du coup ça me fait penser à la même rapidité d’avant le t9.

Donc je sais pas ce qu’apporte ce pseudo avantage.

avatar raoolito | 

@lulubotine

Si vous avez les claviers anglais et français activés il fait de la reco vocale dans les deux langues et propose les noms dans chaque langue sans sourciller chez moi
Et pourtant je tourne a l’anglais plus que mes journées

avatar Marcos Ickx | 

« Le constructeur a toutefois livré quelques informations sur son dernier système-sur-puce (SoC), en particulier sur le Neural Engine, qui comprend 16 cœurs pouvant traiter la bagatelle de 11 000 milliards d'opérations par seconde — à comparer aux 600 milliards d'opérations de la puce neuronale intégrée au plus près du SoC de l'iPhone 8 et X, l'A11 et 5 000 milliards de l'A12. Des accélérateurs sont également présents dans le Neural Engine pour accélérer (x10 !) la vitesse de calcul, tandis que le traitement des tâches liées à l'apprentissage automatique est deux fois plus rapide. »

Quelques imprécisions :

1. C’est x10 par rapport à l’A12, sachant que l’A13 c’était x6 par rapport à l’A12, et 1 000 milliards d’ops/sec pour les 2 accélérateurs de l’A13.

2. Les accélérateurs sont présent au niveau processeur central et non au niveau Neural Engine.

Voir https://www.apple.com/befr/newsroom/2019/09/apple-introduces-dual-camera...

pour les 1 000 milliards d’ops/sec et la présence des accélérateurs au niveau processeurs central.

« La puce A13 Bionic a été conçue pour l’apprentissage automatique, avec un Neural Engine plus rapide pour l’analyse en temps réel des photos et des vidéos, et de nouveaux accélérateurs d’apprentissage automatique permettant au processeur central d’effectuer plus de 1 000 milliards d’opérations à la seconde. »

Voir https://www.apple.com/befr/newsroom/2020/04/iphone-se-a-powerful-new-sma...
pour savoir que l’A13 tout comme l’A12 a un Neural Engine 8 cœurs, et qu’on trouve deux accélérateurs d’apprentissage automatique sur le processeur central pour l’A12 et l’A13 (aucune idée du nombre pour l’A14)

« La puce A13 Bionic a été conçue en mettant l’accent sur l’apprentissage automatique, avec un Neural Engine huit cœurs dédié, capable de réaliser cinq mille milliards d’opérations à la seconde, deux accélérateurs d’apprentissage automatique sur le processeur central et un nouveau contrôleur d’apprentissage automatique pour équilibrer performances et efficacité énergétique. Ensemble, la puce A13 Bionic et iOS 13 ouvrent la voie à de nouvelles apps intelligentes exploitant l’apprentissage automatique et Core ML. »

Voir https://www.apple.com/befr/iphone-11-pro/
pour apprendre que les 2 nouveaux accélérateurs d’apprentissage intégré au processeur central de la puce A13 exécutent les calculs matriciels jusqu’à 6 fois plus vite, effectuant 1 000 milliards d’ops /sec.

« Accéléra­teurs
d’apprentissage automatique
Deux nouveaux accélérateurs d’apprentissage automatique intégrés au processeur central exécutent jusqu’à six fois plus vite les calculs matriciels, ce qui permet d’effectuer plus de mille milliards d’opérations à la seconde. »

Du coup, il faut comparer
- les 16 cœurs de l’A14 et ses 11 000 milliards d’opérations à la secondes avec

-les 8 cœurs de l’A12 et l’A13 qui permettaient/permettent d’atteindre 5 000 milliards d’opérations à la seconde.

Des accélérateurs (Il y en avait 2 dans l’A12 et l’A13) sont également présents dans le processeur central pour accélérer la vitesse de calcul matriciel :
x10 (1 000 %) par rapport à l’A12!
Mais sachant que l’A13 c’était x6 (600 %) par rapport à l’A12 et atteignait 1 000 milliards d’opérations à la seconde, les x10 deviennent plus que x5/3 (166 %) par rapport à l’A13.

avatar reborn | 

@Marcos Ickx

Et en ce qui concerne le GPU ?

Finalement Apple n’a qu’a multiplier le nombre de coeurs pour être au niveau d’AMD, si de base ils ont déja une bonne architecture.

avatar Marcos Ickx | 

@reborn

Pour le GPU, il y avait une discussion à ce propose dans cet autre article

https://www.igen.fr/ipad/2020/10/premier-benchmark-de-la-puce-a14-de-lip...

Édit
Ce que @vincentn écrivait :

« On voit bien que cette année outre le gain lié à la finesse de gravure, Apple s’est surtout focalisé, comme elle a pu le dire, sur la partie Neural Engine. Mais nous avons aussi du progrès côté partie graphique.

En comparant avec l’A13 de l’iPhone 11 Pro, doté de la même capacité RAM, on constate tout de même une belle progression au niveau du score Metal :

https://browser.geekbench.com/v5/compute/1581541

On passe de 7407 pour l’A13 à 12571 pour l’A14, score légèrement supérieur au A12Z de l’iPad pro, tout en ayant moins de cœurs.

Nous sommes tout de même avec ses résultats pour l’A14, en brut, et dans tous les domaines, dans des performances supérieures au MacBook Pro 13 pouces core i5 de 2020, pour une enveloppe thermique et une consommation largement moindre. Ne l’oublions pas. »

avatar reborn | 

@Marcos Ickx

J’ai lu aussi qu’iOS 14 améliorait le score Metal

avatar malcolmZ07 | 

On pourrait imaginer l'addition d'une camera ""x-ray"" comme sur le dernier One plus pour voir derrière le masque est donner un modèle plus ou moins plus correcte ?
(je sais ça semble et sonne absurde)
Sinon je pense que google est beaucoup plus loin en terme de neural engine et machine learning.
Il s'appuie non seulement sur la puce intégrée au samrtphone + virtuellement les milliards d'opération que font leur server sur le cloud

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