Ограничения Apple M4 обошли через обратную разработку приватных API

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Новость | Платформа ПК

Apple Neural Engine в чипах M-серии обычно используется для вывода уже обученных моделей, а не для полноценного обучения. Но независимый разработчик показал эксперимент, в котором ограничения M4 удалось обойти через обратную разработку приватных механизмов Apple. В результате Neural Engine задействовали для задач, которые Apple официально не открывает разработчикам.

Проект опубликован на GitHub и описывает запуск прямого и обратного прохода для transformer-модели прямо на Apple Neural Engine. Автор пишет, что использовал приватные API _ANEClient и _ANECompiler, а также собственную реализацию MIL — промежуточного формата модели. При этом в эксперименте не применялись стандартные инструменты Apple вроде Core ML, Metal или GPU-вычислений.

Автор: grok.com Источник: grok.com

Главная интрига здесь в том, что M4 имеет заявленный потенциал около 15,8 TFLOPS в FP16 для Neural Engine, но этот блок в обычной экосистеме Apple закрыт под сценарии инференса. То есть разработчики могут запускать готовые модели, но не получают нормального публичного доступа к обучению. Эксперимент показывает, что железо технически способно на большее, чем разрешает официальный программный слой.

Автор также отмечает, что данные старались держать в оперативной памяти, не опираясь на запись во внутренний накопитель. Такой подход снижает задержки и помогает удерживать процесс быстрее. В проекте описаны и нестандартные приёмы для восстановления состояния, когда обучение прерывается или требует перезапуска, но это всё ещё выглядит как исследовательская работа, а не готовый инструмент для обычного пользователя.

Для Apple эта история неудобна не из-за одного конкретного результата, а из-за самого вопроса доступа к вычислительным блокам. В Mac и iPad уже стоят мощные Neural Engine, но их возможности жёстко направлены через официальные фреймворки. Теперь разработчики снова обсуждают, должна ли Apple шире открывать ANE для локального обучения моделей или продолжать держать этот блок под своим контролем.

Источник: https://wccftech.com

Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)

0 комментариев

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Как гиена разгрызает кости, которые не поддаются льву: в чём секрет её челюстей?

Когда лев завершает трапезу, на земле остаются фрагменты скелета, которые для большинства хищников представляют лишь несъедобный остаток. Бедренная кость антилопы гну или ребро зебры не поддаются...

Механическая клавиатура, которая отлично подружилась с MacBook Neo: обзор VAIVER Leaf V3

Механических клавиатур сейчас огромное количество, и на бумаге многие из них выглядят практически одинаково: переключатели, несколько вариантов подключения, подсветка, компактный корпус. Но когда...

Зачем раньше в деревнях на заборы вешали глиняные горшки и бутылки

В любом деревенском пейзаже раньше да и иногда и сегодня можно было увидеть стеклянные бутылки или банки, насаженные на колья изгороди, и глиняные крынки, висящие на плетне. Но для чего же...

Великая Каменная стена вдоль реки Лены: чем знамениты Ленские Столбы и почему их точно стоит увидеть

Пока туристы штурмуют Китай, желая полюбоваться Великой Китайской стеной, в глубине Якутии вдоль русла реки Лены стоит своя неприступная стена из каменных столбов. Кто их построил? Неведомые...

Всего 1,8 см воды: как солончак Уюни превращается в крупнейшее зеркало на Земле

Каждый год в декабре на высокогорном плато Альтиплано в Боливии начинается трансформация, которая превращает самый большой солончак планеты в непрерывную оптическую поверхность. Спутники NASA и ESA...

Почему люди не высаживались на Луне с 1972 года и когда планируют вернуться

После первых лунных экспедиций продолжение казалось естественным: новые посадки, более долгие поездки по поверхности, возможно, постоянная база. Но за последним стартом с Луны последовали...