El Neural Engine del A20 Pro supera a su GPU, pero con matices

El A20 Pro podría tener más capacidad de cálculo punta en su Neural Engine que en su GPU de 7 núcleos. Esto ocurriría solo al ejecutar cargas diseñadas para la unidad neuronal. Además, el iPhone 18 Pro incorporaría un Neural Engine con una NPU capaz de superar a su GPU en tareas de inteligencia artificial gracias a un procesador de 2nm. La comparación procede de un comentario publicado en X por Max Weinbach, y todavía no se ha podido comprobar con el producto final.

El dato se refiere a una configuración con dos Neural Engine de 16 núcleos cada uno. En el caso del A20 Pro, esa combinación podría superar el rendimiento máximo de la GPU cuando el trabajo se distribuye correctamente entre las unidades neuronales. No significa que el Neural Engine sustituya a la GPU en cualquier escenario. De hecho, los gráficos exigentes y determinadas animaciones no encajan con este tipo de procesamiento.

La ventaja aparece con modelos de IA pequeños y procesamiento de indicaciones

Weinbach también relaciona esta capacidad con el A20 Pro y el M6. Según explica, las ganancias de rendimiento de sus Neural Engine de 16 núcleos pueden ser superiores a las de sus respectivas GPU cuando las tareas están preparadas para aprovechar la NPU.

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Uno de los casos mencionados es la ejecución local de modelos de inteligencia artificial con 3.000 millones de parámetros, conocidos como modelos 3B. El procesamiento de indicaciones también se ajusta a este bloque. Además, el Neural Engine podría encargarse de esas operaciones mientras deja más margen disponible para la CPU y la GPU.

En concreto, la fase de prellenado —prefill— de modelos de IA cuantizados representa otro ejemplo. Su procesamiento de indicaciones puede asignarse directamente a las canalizaciones del Neural Engine. Por tanto, este componente asumiría una parte del trabajo antes de que comience la generación de respuestas.

La consecuencia práctica depende del tipo de carga. Si una aplicación utiliza una operación diseñada para la unidad neuronal, el A20 Pro tendría más capacidad de cálculo punta disponible en ese bloque que en su GPU. En cambio, trasladar gráficos o animaciones al Neural Engine no ofrecería el mismo resultado.

El iPhone 18 Pro podría incorporar un procesador de 2nm para potenciar su Neural Engine en reconocimiento de voz, cámara y audio con NPU

La lista de tareas adecuadas para el Neural Engine no termina en los modelos de IA. El reconocimiento de voz ejecutado en el dispositivo y las mejoras de audio en tiempo real son cargas específicamente adaptadas a una NPU. Lo mismo sucede con varias funciones de visión por ordenador:

• Estimación de profundidad de la cámara en tiempo real.
• Desenfoque del fondo.
• Reconocimiento de texto.
• Segmentación de imágenes.

Otros trabajos, sin embargo, seguirán recurriendo a la CPU y a la GPU. La fuente cita como ejemplos las operaciones de coma flotante FP32 o de 64 bits sin cuantizar. Además, menciona los tensores cuya forma cambia dinámicamente. En esos casos, la tarea no se ajusta de forma directa a las canalizaciones del Neural Engine.

La generación de modelos de lenguaje también tiene una limitación concreta. La creación de texto token a token puede sufrir el coste de enviar cada operación al Neural Engine. Por tanto, la sobrecarga haría más apropiado utilizar la CPU o la GPU para ese trabajo.

Los primeros iPhone 18 Pro todavía no han empezado sus envíos

Los envíos de las primeras unidades del iPhone 18 Pro, el iPhone 18 Pro Max y el iPhone Duo aún no han comenzado. Por ahora, el análisis se basa en la información disponible sobre el A20 Pro. También se apoya en las tareas que podrían aprovechar su diseño con dos Neural Engine de 16 núcleos.

La familia A20 Pro se ha relacionado con una CPU de hasta 4,90 GHz, una GPU de 7 núcleos y una fabricación de 2nm. También se han mencionado mejoras del 27 % frente al A19 Pro y el M3 en pruebas multinúcleo. De hecho, los gráficos serían un 40 % más rápidos, el rendimiento de CPU subiría un 20 %, y habría un aumento del 50 % en el ancho de banda al combinar los Neural Engine. Esos datos forman parte de las especificaciones rumoreadas y de la información previa sobre el chip. No son una confirmación oficial del teléfono terminado.

El iPhone 18 Pro ya se ha asociado también con novedades de cámara, como la apertura variable que analizamos en la cámara del iPhone 18 Pro. En el caso del Neural Engine, la prueba decisiva llegará cuando existan tareas reales ejecutándose en el dispositivo. Entonces podrán medirse sus tiempos frente a la CPU y la GPU.

Hasta entonces, la afirmación queda limitada a cargas concretas: modelos locales pequeños, prellenado de modelos cuantizados, reconocimiento de voz, audio y funciones de visión. Para operaciones gráficas, matemáticas FP32 o FP64, y generación de texto token a token, el reparto puede favorecer a los otros procesadores.

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