Разработчики обошли программные ограничения Apple и успешно разблокировали вычислительную мощность AI-чипа M4 в 15,8 терафлопс.

ИТ-домой Согласно новостям от 16 июня, нейронная сеть в M4 и других чипах Apple изначально была открыта только для логического использования. В результате разработчики могут запускать предварительно обученные модели ИИ, но не могут напрямую использовать их для обучения новых моделей. Однако пользователь X @0x0SojalSec утверждает, что обошел программные ограничения M4 и завершил реверс-инжиниринг M4 SoC.

весь процессПоместите все данные в оперативную память и запуститепоэтому скорость очень высокая, а процесс довольно плавный.

Also Read

Исследование: почти 80% центров обработки данных по всему миру подвергаются повышенному риску климатических катастроф, таких как наводнения и пожары – IT Home

Changan Automobile ускоряет свою европейскую стратегию: с опорой на Испанию, в 2028 году продажи достигнут 300 000 автомобилей – IT Home

Xiaomi GetApps присоединяется к реализации проверки разработчиков Android от Google

Сегодня рано утром @0x0SojalSec поделился базой кода GitHub на X, чтобы показать, какРаскройте весь потенциал вашего M4. Apple не открыла полномочия для прямого взаимодействия с этими чипами, поэтому она не использует инструменты Apple, такие как Core ML и Metal, и не вызывает графический процессор, ноРазработал индивидуальный MIL с нуля.((Примечание IT Home: Model Medium Language), используйте этот набор инструментов для связи с M4.

Поскольку соответствующие аппаратные возможности M4 «заблокированы», весь процесс требует некоторых обходных путей. Например, если процесс обучения заблокирован и его необходимо сбросить, прежде чем он сможет продолжиться, пользовательский MIL вызовет команду «exec()», чтобы перезапустить процесс и продолжить обучение. Таким образом, программа может обновить текущее состояние и избежать прямого сбоя, продолжая при этом обучение.

@0x0SojalSec сказал, что для повышения скорости процесс разблокировки M4Запись во флэш-память NAND вообще не производится.. Флэш-память NAND записывается медленнее, но ОЗУ быстрее, поэтому весь процесс может выполняться на высокой скорости. После преодоления ограничений программирования,iPad Или M4 на Mac может достичь 15,8 терафлопс обработки ИИдостаточно, чтобы выполнить задачу обучения модели ИИ.

Следует отметить, что еще не подтверждено, можно ли использовать тот же набор пользовательских MIL на более новом Apple Silicon, а также может ли exec() работать должным образом на новой платформе.

Отказ от ответственности: внешние ссылки перехода (включая, помимо прочего, гиперссылки, QR-коды, пароли и т. д.), содержащиеся в статье, используются для передачи дополнительной информации и экономии времени выбора. Результаты предназначены только для справки. Это утверждение содержится во всех статьях IT House.