iPhone 15 Pro Max, prestazioni IA significativamente migliorate con iOS 18
Con l'arrivo di iOS 18 ci saranno novità molto interessanti in ambito IA, con Apple Intelligence. Queste novità verranno accompagnate da un significativo aumento delle prestazioni del Neural Engine, grazie a ottimizzazioni software e all'introduzione di nuove tecnologie come MLTensor.
di Nino Grasso pubblicata il 18 Giugno 2024, alle 13:01 nel canale AppleAppleiOSiPhone
iPhone 15 Pro Max potrà beneficiare di un notevole salto in avanti nelle prestazioni del Neural Engine grazie all'aggiornamento a iOS 18. I primi benchmark condotti dagli utenti che hanno installato la beta del nuovo sistema operativo rivelano un aumento delle prestazioni fino al 25% per le attività legate al machine learning.
After iOS 18 update,
— INIYSA (@lafaiel) June 16, 2024
Geekbench machine learning score has greatly improved
(CoreML / Neural Engine Backend) pic.twitter.com/23cZm4qYCI
L'aumento nelle prestazioni è stato misurato attraverso i punteggi di Geekbench per il Core ML Neural Engine Inference Score. Con iOS 17.5.1, il risultato del test si attestava a poco più di 6000, ma dopo l'installazione di iOS 18 è stato misurato un picco di 7816.
iOS 18 migliora (molto) le prestazioni nei calcoli di machine learning
Il salto nelle prestazioni può essere attribuito in parte alle ottimizzazioni apportate da Apple al software per il proprio SoC, tuttavia, un fattore chiave sembra essere l'introduzione di una nuova tecnologia chiamata MLTensor, che abilita il calcolo per matrici multidimensionali. MLTensor promette, insomma, di ottimizzare il modo in cui il machine learning viene eseguito sui dispositivi Apple, consentendo prestazioni superiori rispetto al passato.
La stessa Apple aveva indicato che MLTensor dovrebbe consegnare miglioramenti significativi nell'uso di specifici modelli di apprendimento automatico, con incrementi che vanno dal 2% per MobileNet v3 fino a un aumento di ben 7 volte per SSD MobileVit v2. Un aumento così deciso nelle prestazioni dovrebbe portare non solo un miglioramento nell'esperienza d'uso per le attività che fanno uso dell'IA, come l'elaborazione delle immagini e il riconoscimento vocale, ma può aprire nuove strade per applicazioni più complesse negli ambiti dell'IA e del machine learning.










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