iPhone X的神经引擎 引擎盖隔热棉有必要吗吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-09 11:24 标签： iphone 神经网络引擎
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苹果A11芯片深度解析：无敌CPU+自研GPU+AI神经引擎
23:55:04&&出处：&&作者：小言
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苹果神经引擎芯片A11 Bionic有什么用？详细解释一下
“新A11 Bionic神经引擎采用多核设计，实时处理速度最高每秒可以达到6000亿次。A11 Bionic神经引擎主要是面向特定机器学习算法、Face ID、Animoji及其它一些功能设计的。”
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要提高机器学习的运算性能与效率，将数据存放在本地也很关键。总线中传输的数据越少，能耗越低。为了构建一个“低能耗网络”，企业们花了很多精力研究。之所以想为设备引进AI与机器学习技术也是出于这个原因，因为电能有限，提高效率至关重要，它还可以为AI、HPC留下发展空间。如果能够构建低能耗网络，未来可以轻松将CPU放进更大的设备，或者提高CPU的运行速度，但是不会产生更多的热量。要提高机器学习的运算性能与效率，将数据存放在本地也很关键。总线中传输的数据越少，能耗越低。目前我们看到的架构全都是高度并行的架构，它们同步计算大型数据集，目标不是提高频率、减少线程。为什么现在推出？在过去几年里，许多企业开始研究深度学习、机器学习、AI。当中一些用来执行特殊任务，比如让无人驾驶汽车行驶。为什么会出现这样的热潮呢？之前硅芯片的性能提升很快，2004年之后形势变了，之后很长一段时间增长变慢。从2004年到2011年，企业增加CPU内核、改进架构，进步的速度还算可以。但是到了2011年之后，高端CPU的单线程速度止步不前，前进速度像乌龟一样。AMD&Ryzen做得不错，它在消费市场恢复了一点生机，但在纯粹的单线程性能上AMD还没有打败英特尔。如何让芯片继续前进呢？有三种趋势越来越明显。首先，要提高计算性能，只能开发新的软件模型，用新的特殊内核运行软件模型。曾几何时通用CPU飞速进步，如果这种进步无法重现，也许特殊、执行特定任务的内核可以让性能快速提升。其次，晶体管密度继续提高，能耗继续降低，芯片可以收集更多数据，以更快的速度处理数据，之前我们做不到，因为受到能耗的制约，也没有可以处理的硬件。再次，消费PC相当于处理“中心”，但是云数据中心对数据集中处理，正因如此，微软、谷歌等企业才会想着开发特殊硬件，执行特定处理任务。英特尔不会开发一款特殊CPU，为搜索引擎的后端处理做优化，制造这样的芯片没有市场。微软不同，早在2015年，它就用FPGAs技术提高必应的性能。苹果所走的道路与数据中心所走的路没有什么不同，不过走这条路的不只有苹果。高通之前也曾说过，骁龙835是一个平台，里面有许多计算功能开发者可以拿去用。未来苹果会如何强化该技术，我们拭目以待。虽然苹果已经远离外设业务，不代表它未来某一天不会回来，它可能会推出高频版A11&Bionic，装进附件，手机对TDP有要求，对外形有要求，附件不会有这样的要求。
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编辑：阿苗
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