iOS 18 verbessert die Apple NPU: iPhone und iPad bekommen mehr KI-Leistung per Update

Dennis Krause
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iOS 18 verbessert die Apple NPU: iPhone und iPad bekommen mehr KI-Leistung per Update
Bild: Apple

Mit iOS 18 setzt Apple zur Offensive an und will mit Apple Intelligence, KI und LLMs in iPhone, iPad und Mac zum Einsatz bringen. Mit dem Update verbessert der Konzern zugleich die KI-Leistung vom Apple Silicon: Die Neural Engine in Apple SoCs wird per Update deutlich schneller.

Apple verspricht mehr Leistung

Die Performance-Zuwächse bestätigt der Konzern selbst in einem Video über das Thema „maschinelles Lernen und KI-Modelle über Apple-Hardware beschleunigen“, das sich an Entwickler richtet. Der Konzern gibt an, dass die KI-Leistung in iOS 18 ohne Anpassung von Code automatisch mit dem Softwareupdate im Herbst auf die Geräte der Nutzer ausgeliefert wird.

Ein Graph zeigt, wie die Vorhersage-Leistung unter iOS 18 auf einem iPhone 15 Pro teilweise im Vergleich zu iOS 17.5.1 enorm ansteigt. Bei GPT 2 spricht Apple von einem Plus von 270 Prozent.

Verbesserungen der KI-Leistung unter iOS 18
Verbesserungen der KI-Leistung unter iOS 18 (Bild: Apple)

Die Leistungszugewinne sollen sich zudem je nach „[KI-]Modell und Hardware“ unterscheiden. Nicht jedes Gerät und zu beschleunigende Aufgabe wird mit den gleichen Zuwächsen bei der KI-Leistung rechnen können.

Benchmarks bestätigen den Zuwachs

In der aktuellen ersten Entwickler-Beta zu iOS 18 kann diese Mehrleistung auch bereits in einem Benchmark abgerufen werden. Der Geekbench ML ist ein Cross-Plattform-KI-Benchmark, der wahlweise CPU, GPU oder NPU mit mehreren KI-Aufgaben auslastet und die Ergebnisse in einen End-Score packt. Der X-Nutzer @lafaiel konnte auf einem iPhone 15 Pro unter iOS 18 seinen NPU-Score von 6.249 auf 7.816 Punkte steigern. Was einem Zuwachs von rund 25 Prozent entspricht.

Leistungszuwächse nicht gleichmäßig

Auffällig: Während einige KI-Aufgaben nur wenig Leistung hinzugewinnen können, explodiert die Punktzahl bei der Textklassifizierung meistens um einige hundert Prozent. Andere Werte wie KI-Upscaling (Super Resolution) oder maschinelle Übersetzung steigen ebenfalls spürbar an. Ebenfalls sticht heraus, dass die Zuwächse sowohl FP32, FP16 als auch INT8 betreffen können. Die Verbesserungen sind also nicht auf eine Präzision begrenzt.

Auch ältere Modelle profitieren

Doch auch ältere iPhones profitieren von dem Update: Unter Lafaiels Post tummeln sich Ergebnisse zum iPhone 13 Pro, welche von 5.169 auf 5.776 steigen. Der Zuwachs beträgt hier mit rund elf Prozent allerdings deutlich weniger. Auf einem iPad Pro mit M4-Chip beträgt der Zuwachs im Benchmark ebenfalls nur rund sieben Prozent.

Benchmarks nur bedingt aussagekräftig

Die Ergebnisse von Geekbench ML sollten allerdings momentan noch mit Vorsicht genossen werden: Zwar ist ziemlich eindeutig, dass die Apple-Chips in bestimmten Bereichen schneller werden, dennoch befindet sich iOS 18 noch in einer Beta und das kann die schlussendliche Leistung in Benchmarks beeinflussen. Wie viel mehr Leistung im Herbst also wirklich zur Verfügung steht, bleibt abzuwarten. Zumal die Leistung beim Nutzer ohnehin nur ankommt, wenn Entwickler diese auch abrufen und mit CoreML ihre KI-Aufgaben beschleunigen, was Apple mit dem Entwickler-Video erreichen möchte.

Neural Engine ist Apples NPU

Die Neural Engine bei Apple ist, was in der Industrie schon länger als Neural Processing Unit (NPU) bekannt ist: Eine dedizierte Recheneinheit für KI-Aufgaben. Eingeführt wurde sie bei Apple mit dem A11 Bionic im iPhone X (Test) aus dem Jahr 2017. Die Einheit schaffte es 2021 auch in Apple Silicon und ist mittlerweile in allen neuen A-Series- (iPhone/iPad), M-Series-SoCs (Mac/iPad) und S-Series-SiPs (Watch) verbaut.

Mac auch mit Leistungssprung

Auch unter macOS Sequoia kann ein Leistungshüpfer aus der Geekbench-Datenbank herausgelesen werden. Ein baugleicher Mac mit M3-Chip hat unter macOS 14.3 noch 8.071 Punkte erreicht, schafft unter macOS 15 nun aber stolze 9.792 – eine Verbesserung von rund 21 Prozent. Auch hier ist die größte Verbesserung bei der Textklassifizierung vorzufinden.

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