Apple Neural Engine 역공학 하기: LLM의 병목은 연산보다 데이터 이동

Apple Neural Engine의 LLM 성능 한계를 분석한 기사.

이 글에서는 Apple Neural Engine(ANE)의 내부 구조와 메모리 전송 실험을 통해 ANE가 LLM 실행에서 GPU보다 불리한 이유를 탐구합니다. ANE의 연산기는 트랜스포머 필요한 계산을 수행할 수 있지만, 주변 구조가 이미지 처리에서 사용되는 신경망에 최적화되어 있다는 점을 강조합니다. 이로 인해 LLM에 필요한 데이터 이동에서 병목 현상이 발생한다고 설명합니다.

Article analyzing the performance limits of Apple Neural Engine for LLM.

This article explores why the Apple Neural Engine (ANE) performs less favorably than GPUs for LLM execution by examining its internal structure and memory transfer experiments. It highlights that while the ANE's computing unit can perform calculations necessary for transformers, its surrounding architecture is optimized for image processing neural networks. This design leads to bottlenecks in data movement required for LLMs.