Google đã tạo các chip đào tạo các mô hình AI của mình và Apple như thế nào?

Google và Apple đều phát triển các chip riêng để hỗ trợ đào tạo và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) của họ, nhưng cách tiếp cận và công nghệ của hai công ty có sự khác biệt.

Google

• Tensor Processing Units (TPUs): Google đã phát triển TPUs, một loại chip chuyên dụng cho các tác vụ học máy. TPUs được tối ưu hóa cho các phép toán ma trận lớn và thường được sử dụng trong việc đào tạo và triển khai các mô hình học sâu. Chúng được tích hợp trong Google Cloud và hỗ trợ các dịch vụ như Google AI và TensorFlow, giúp giảm thời gian đào tạo mô hình và tăng hiệu suất.

Apple

• Apple Neural Engine (ANE): Apple phát triển ANE, một phần của chip A-series và M-series. ANE được thiết kế để xử lý các tác vụ machine learning trên thiết bị cầm tay như iPhone và iPad. ANE giúp tăng cường hiệu suất cho các ứng dụng sử dụng AI, từ nhận diện hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Apple không chỉ sử dụng ANE cho việc đào tạo mà còn cho việc chạy các mô hình AI đã được huấn luyện trên thiết bị.

So sánh

• Mục tiêu: Google tập trung vào việc cung cấp hạ tầng mạnh mẽ cho đào tạo AI trên quy mô lớn, trong khi Apple chú trọng vào việc tích hợp AI vào trải nghiệm người dùng trên các thiết bị của họ.
• Nền tảng: Google cung cấp dịch vụ cloud mạnh mẽ cho các nhà phát triển, trong khi Apple tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất trên thiết bị cầm tay.

Cả hai công ty đều đang nỗ lực cải thiện khả năng AI, nhưng với các mục tiêu và phương thức khác nhau.