LarNovas pesquisas revelam capacidades ocultas no chip M4 e no sistema Claude
Durante anos, o Neural Engine (ANE) da Apple permaneceu oculto por meio de restrições rigorosas voltadas exclusivamente para tarefas de inferência. No entanto, a partir de 2026, essas barreiras foram removidas. Recentemente, o engenheiro Manjeet Singh, em parceria com a Claude AI, conseguiu realizar engenharia reversa do funcionamento interno do ANE do chip M4, demonstrando à comunidade tecnológica mundial que um Mac mini é muito mais do que apenas um dispositivo para tarefas cotidianas — ele também pode ser usado diretamente para treinar modelos Transformer.
A chave para essa conquista está em contornar a estrutura tradicional do CoreML. Com o apoio da Claude AI, Manjeet Singh estudou a estrutura da linguagem MIL e os formatos binários E5, permitindo controle direto sobre o hardware do ANE. Os resultados dos experimentos são notáveis: executar um modelo Transformer de camada única no chip M4 alcança uma eficiência energética máxima de até 6,6 TFLOPS por watt, valor 80 vezes maior que o das GPUs profissionais A100 e mais de 50 vezes superior ao das GPUs H100.
Anteriormente, o setor acreditava amplamente que os chips NPU eram incapazes de lidar com tarefas de treinamento devido à insuficiência em recursos de hardware. No entanto, esse esforço de engenharia reversa revelou uma realidade diferente — o hardware não era o verdadeiro obstáculo; na verdade, as restrições de software da Apple eram o principal impedimento. Atualmente, os desenvolvedores já conseguem realizar o treinamento completo do modelo Stories110M em um Mac mini, com todo o sistema consumindo menos de um watt de energia.
Esse desenvolvimento está redefinindo o cenário da revolução da IA. Os altos custos associados às soluções de computação tradicionais, que antes chegavam a dezenas de milhares de dólares, agora parecem insignificantes diante da excepcional eficiência energética do chip M4. Para desenvolvedores independentes e laboratórios domésticos, clusters de GPUs caros já não são mais a única opção viável. O dispositivo compacto em cima da mesa está se transformando em um supercomputador poderoso capaz de permitir iterações de modelos em larga escala a baixo custo.
Embora ainda haja espaço para melhorias em termos de eficiência de utilização e diversos desafios técnicos persistam, essa conquista abriu novas possibilidades. Como observam os desenvolvedores, esse tipo de exploração colaborativa entre humanos e máquinas sinaliza a chegada do treinamento de IA em ambientes periféricos. No futuro, um MacBook nas suas mãos pode deixar de ser apenas um dispositivo consumidor e se tornar uma unidade de computação pessoal capaz de evoluir continuamente, a qualquer hora e em qualquer lugar.
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