सार:
Apple की नवीनतम A20 प्रो चिप ऑन-डिवाइस कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अपनी वास्तविक क्षमता का प्रदर्शन कर रही है। एक नवीनतम वास्तविक परीक्षण से पता चलता है कि A20 प्रो से लैस iPhone 18 Pro स्थानीय रूप से 27 बिलियन मापदंडों के साथ एक बड़े AI मॉडल को चला सकता है, और इसकी पीढ़ी की गति पिछली पीढ़ी के iPhone 17 Pro की तुलना में दोगुनी है, जिससे मोबाइल फोन की स्थानीय AI क्षमताओं के बारे में बाहरी दुनिया का ध्यान आकर्षित हो रहा है।
यह परीक्षण डेवलपर एड्रियन ग्रोनडिन द्वारा आयोजित किया गया था। प्रदर्शन में, iPhone 18 Pro ने बोनसाई 27B नामक 27 बिलियन पैरामीटर मॉडल चलाया। क्लाउड सर्वर पर भरोसा किए बिना, डिवाइस सीधे स्थानीय स्तर पर अनुमान कार्यों को पूरा करता है और प्रतिक्रिया गति प्रदर्शित करता है जो पिछली पीढ़ी के उत्पादों से कहीं अधिक है।
इस प्रदर्शन छलांग को चलाने वाला मुख्य कारक A20 प्रो के नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता हार्डवेयर आर्किटेक्चर से आता है। पिछले Apple चिप्स के विपरीत, जो केवल 16-कोर न्यूरल नेटवर्क इंजन के एक सेट से लैस थे, A20 प्रो पहली बार दोहरे 16-कोर न्यूरल नेटवर्क इंजन डिज़ाइन को अपनाता है, जिसमें कुल 32 न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसिंग कोर होते हैं। यह Apple के स्व-विकसित चिप्स के इतिहास में दोहरे तंत्रिका नेटवर्क इंजन आर्किटेक्चर को अपनाने का भी पहला मौका है।
तंत्रिका नेटवर्क इकाई के उन्नयन के अलावा, मेमोरी सिस्टम भी प्रदर्शन सुधार का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। iPhone 18 Pro और iPhone 18 Pro Max दोनों 12GB, 96-बिट चौड़ी LPDDR5X मेमोरी से लैस हैं, जिसमें पिछली पीढ़ी के उत्पादों की तुलना में उच्च ट्रांसमिशन गति और अधिक डेटा थ्रूपुट क्षमता है।
परीक्षण के नतीजे बताते हैं कि बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल चलाते समय, नया तंत्रिका नेटवर्क इंजन और तेज़ मेमोरी सिस्टम एक तालमेल बनाते हैं, जिससे A20 प्रो को टोकन पीढ़ी की गति में स्पष्ट लाभ मिलता है। एआई अनुप्रयोगों के लिए जो स्थानीय तर्क पर भरोसा करते हैं, इसका मतलब है तेज़ प्रतिक्रिया समय और एक सहज इंटरैक्टिव अनुभव।
हालाँकि, इस सफलता का मतलब यह नहीं है कि स्मार्टफ़ोन पहले से ही सभी बड़े मॉडलों को बिना किसी सीमा के चला सकते हैं।
शोधकर्ताओं ने बताया कि हालांकि A20 प्रो ने सफलतापूर्वक iPhone को 27 बिलियन पैरामीटर मॉडल युग में पहुंचा दिया है, लेकिन स्थानीय AI अभी भी मेमोरी क्षमता से बाधित है। उदाहरण के लिए, 2-बिट क्वांटिज़ेशन संपीड़न का उपयोग करने के बाद भी, नया जारी बोनसाई 2 मॉडल अभी भी बहुत बड़ा है और इसे आईफोन 18 प्रो के स्थानीय मेमोरी स्पेस में पूरी तरह से लोड नहीं किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन में गिरावट आई है।
यह मोबाइल फोन एआई के वर्तमान विकास में एक व्यावहारिक समस्या को भी दर्शाता है: कंप्यूटिंग शक्ति तेजी से बढ़ रही है, लेकिन मेमोरी क्षमता और मॉडल आकार के बीच विरोधाभास अभी भी मौजूद है। भले ही चिप के प्रदर्शन में सुधार जारी रहे, अगर मॉडल को पूरी तरह से डिवाइस मेमोरी में लोड नहीं किया जा सकता है, तो भी यह वास्तविक ऑपरेटिंग दक्षता को प्रभावित करेगा।
इसके विपरीत, पहली पीढ़ी का बोनसाई 1-बिट परिमाणीकरण मॉडल है और इसमें संसाधन की आवश्यकताएं काफी कम हैं। डेवलपर्स का कहना है कि इस प्रकार का मॉडल केवल 4GB मेमोरी वाले डिवाइस पर भी चल सकता है, और 8GB या 12GB मेमोरी प्लेटफॉर्म पर उच्च प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है।
हार्डवेयर विशिष्टताओं के परिप्रेक्ष्य से, A20 प्रो न केवल दोहरे तंत्रिका नेटवर्क इंजन से सुसज्जित है, बल्कि इसमें 115.2GB/s तक की एकीकृत मेमोरी बैंडविड्थ भी है। कुछ परीक्षणों से पता चलता है कि तंत्रिका नेटवर्क के लिए अनुकूलित वर्कलोड में, तंत्रिका नेटवर्क इंजन की चरम थ्रूपुट क्षमता चिप के अंदर 7-कोर जीपीयू से भी अधिक है।
यह परिणाम दर्शाता है कि Apple अपनी "डिवाइस-साइड AI" रणनीति में तेजी ला रहा है। क्लाउड डेटा केंद्रों पर भरोसा करने के विपरीत, स्थानीय AI तेज़ प्रतिक्रिया समय, बेहतर गोपनीयता सुरक्षा और ऑफ़लाइन उपलब्धता ला सकता है, जो कि विकास की दिशाएँ हैं जिन पर Apple ने हाल के वर्षों में जोर दिया है।
जैसे-जैसे जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस धीरे-धीरे स्मार्टफोन की एक महत्वपूर्ण विशेषता बन रही है, मोबाइल फोन निर्माताओं के बीच प्रतिस्पर्धा भी इमेजिंग प्रदर्शन और प्रोसेसर बेंचमार्क से स्थानीय एआई तर्क क्षमताओं की ओर स्थानांतरित हो रही है। A20 प्रो के प्रदर्शन का मतलब है कि स्मार्टफ़ोन में अरबों या यहां तक कि दसियों अरबों पैरामीटर मॉडल चलाने की क्षमता होनी शुरू हो गई है।
हालाँकि, जैसे-जैसे मॉडल का आकार बढ़ता जा रहा है, मेमोरी क्षमता अभी भी भविष्य के विकास के लिए एक प्रमुख सीमित कारक बन सकती है। विश्लेषकों का मानना है कि अगर Apple भविष्य में iPhones की मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन में और सुधार करता है, तो बड़े पैमाने पर AI मॉडल चलाने की डिवाइस की क्षमता में सुधार जारी रहने की उम्मीद है, और स्वतंत्र AI कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के रूप में मोबाइल फोन की भूमिका तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएगी।
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