Tensorチップ、AI処理性能でA15 Bionicに負ける～Geekbench - iPhone Mania
この総合性能（Total）のスコアを単純に比較すると、A15 BionicはTensorチップに対してAI処理性能が約71％高いということになります。 AIにおいて処理性能とユーザー体験は別物 ただし、CPUやGPUと異なり、AIでは処理性能とユーザー体験は別物です。 たとえ素晴らしいAI処理性能を備えていたとしても、それを活かす応用がなければ意味がありません。 また、AI処理は使用するモデルが重要であり、そのモデルを効率的に演算処理できるかどうかがAIアクセラレータの肝となります。 その意味で、AIに関して膨大なノウハウを持ち、その知見に基づいたハードウェアになっているであろうTensorチップは、Geekbenchの結果だけではA15 Bionicに対してAI処理の観点で劣っているとはいえません。 GoogleもTensorチップに関して、「ベンチマーク性能ではなく体験を重視した設計」
Pixel 6 ProのTensor、iPhone13のA15よりCPUが40％遅い - iPhone Mania
AppleのiPhone13シリーズに搭載されたA15 Bionicと比べると、シングルコアで約41％、マルチコアで約39％劣るスコアとなっています。 過去のAppleのAシリーズと比較すると、3年前の製品であるiPhone XS/XRに搭載されたA12 Bionicが1,117.5/2814.5となっており、Tensorチップに近いスコアです。 一方、Android向けフラッグシップSoC同士で比べると、シングルコア性能については1,014.63ポイントと、QualcommのSnapdragon 888やSamsungのExynos 2100と同等です。 しかしながら、マルチコア性能は2,788.5ポイントと、Snapdragon 888の3,599ポイントやExynos 2100の3,392ポイントに大きく水をあけられる結果となっています。 TensorチップのCPU構成は、高速コアに
Appleの「M1」搭載Macに最適化されたAI向けライブラリ「TensorFlow」の最新バージョンがリリースされる
オープンソースの機械学習(ML)向けソフトウェアライブラリ「TensorFlow」の最新バージョンが2020年11月18日にAppleからリリースされました。TensorFlowはこのバージョンで、Appleが発表するや否や複数のベンチマーク結果で高スコアをたたき出して絶賛を浴びている「M1」チップに正式対応し、その性能をフル活用できるようになっています。 apple/tensorflow_macos: TensorFlow for macOS 11.0+ accelerated using Apple's ML Compute framework. https://github.com/apple/tensorflow_macos Leveraging ML Compute for Accelerated Training on Mac - Apple Machine Learning
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