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原标题:苹果iPhone上搭载的那颗A11芯片 到底牛气在哪?

浏览次数:151 时间:2020-03-31

上周,苹果公司在刚刚落成投入使用的“飞船”新总部举行2017年秋季新品发布会,整场发布会基本被iPhoneX抢尽了风头(想采访一下iPhone8/8p的心理阴影面积)。

iPhone8/8p和iPhoneX都搭载了苹果自研的A11Bionic芯片。虽然苹果全程并没有在这款芯片上花太多功夫介绍,但我们仍旧知道它集成了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎”

可别小看了这块A11,通过智东西仔细研究发现,它不仅是iPhoneX中一众“黑科技”的来源,而且苹果为了打造这块芯片早在9年前就开始了技术布局。

一、参数亮相,跑分爆表了

在介绍A11里专门用于机器学习的“神经网络引擎”之前,我们先来看看A11的基本参数。

工艺方面,A11采用了台积电10nmFinFET工艺,集成了43亿个晶体管(上一代采用16nm工艺的A10Fusion集成了33亿个晶体管,华为麒麟970则用10nm工艺集成了55亿个)。

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A11搭载了64位ARMv8-A架构的6核CPU,其中包括2个名为“Monsoon”的性能核和4个名为“Mistral”的能效核,性能核比上一代A10里的快了25%,能效核则快了70%。

而且,与A10不同,A11中使用了苹果自研的第二代新型性能控制器,允许6个CPU内核同时使用,整体性能比上一代快了70%。

至于为什么分为性能核和能效核呢?当手机进行发短信、浏览网页等轻量任务时,系统会选择调用能耗更低的能效核,而当手机需要运行对计算能力要求更高的软件时,则需要动用性能核进行处理,借此可以有效延长平均电池寿命。搭载了A11的iPhoneX在充满电后,将会比iPhone7延长2个小时的待机时间。

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A11的另外一大亮点就是首次搭载了苹果自研的GPU,这是一款3核GPU,性能相比A10Fusion提升30%,只需要一半的功耗就能达到A10的表现。这是今年4月苹果宣布和英国GPU设计公司ImaginationTechnologies“分手”后推出的首款自研GPU,针对AR、沉浸式3D游戏等方面都进行了优化,比A10快了30%。

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A11里还集成了苹果自研的ISP、自研的视频编解码器等等。从种种强调的“自研”我们不难发现,苹果已经越来越强调架构的自主化。在彻底跟老朋友ImaginationTechnologies分手后,苹果的下一个自研目标也许会移到基带技术上,与高通旷日持久的专利诉讼案件算得上是前兆了。

此外,我们也可以从A11在Geekbench的跑分上一窥究竟:在Geekbench中有A11的几个跑分,其中单核性能最高的是4274,多核性能最高的是10438,而取这些跑分平均值后,单核性能是4169,多核性能是9836。

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这是什么概念呢?跟上一代A10的“单核成绩3332,多核成绩5558”比起来,A11在两方面的性能有接近30%和50%的飙升。而iPadPro中的A10X单核性能平均在3900左右,而多核性能是9200左右,依然弱于A11。

而Android阵营的种子选手——高通骁龙835的GeekBench成绩为单核2000左右,多核6500左右。

二、A11就是“人工智能芯片”

这次,苹果在自家的A11Bionic芯片上搭载了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎”。

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现在所谓的手机处理器,比如高通的835、苹果的A11、麒麟970等,实际上所指的是一个“处理器包”封装在一起,这个计算包专业一点说叫Soc,高大上的说法是“计算平台”;根据分工不同,很多专用功能的处理单元加进来,比如我们最熟悉的是GPU,现在这个包里的独立单元数量已经越来越大,比如ISP、DSP等。

不同的数据进来,交给不同特长的计算模块来处理将会得到更好的效果、更高的能效比,A11的神经网络引擎跟麒麟970的NPU一样,是在手机处理器平台新加入的一个擅长神经网络计算的硬件模块。

而这也是为什么从20nm、16nm、到现在的10nm、以及研发中的7nm,各大芯片设计商、代工商都在拼命把芯片技术往小了做,为的就是在不影响芯片大小的前提下挤进更多的独立处理单元。

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A11的神经网络引擎采用双核设计,每秒运算次数最高可达6000亿次,相当于0.6TFlops(寒武纪NPU则是1.92TFlops,每秒可以进行19200次浮点运算),以帮助加速人工智能任务,即专门针对FaceID,Animoji和AR应用程序的ASIC。

有了神经网络引擎,苹果高级副总裁PhilSchiller很有底气的表示:

“A11Bionic是一款智能手机到目前为止所能拥有的最强劲、最智能的芯片。而基于ASIC的深度学习,实现了高准确率之外,还能比基于通用芯片的方案减少功耗。”

财神彩票,不过,苹果对这款神经网络引擎的功耗、实测性能等方面都没有进一步披露。

A11同时也支持CoreML,这是苹果在今年WWDC开发者大会上推出的一款新型机器学习框架,能让开发者更方便地将机器学习技术整合到自己的App中。CoreML支持所有主要的神经网络,如DNN、RNN、CNN等,开发者可以把训练完成的机器学习模型封装进App之中。

三、买买买,买出来的AI帝国

从去2010年开始,苹果就没有停止过收购人工智能创企的步伐,并且每次给出的都是惯常声明:“苹果会不时收购规模较小的科技公司。我们通常不讨论目的或计划。”非常有“事了拂衣去,深藏功与名”的意思。

而且,每个被苹果收购的公司都会立即关闭对外的产品和服务,像是忽然从世界消失一般。

以芯片为例,早在2008年,苹果就以2.78亿美元收购了2003年成立加州的高性能低功耗处理器制造商PASemi。

随后在2010年,苹果以1.21亿美元收购了1997年成立的美国德州半导体逻辑设计公司Intrinsity,专注于设计较少晶体管、低能耗同时具备高性能的处理器。

2011年年底,苹果又以3900万美元的价格收购了以色列闪存控制器设计公司Anobit。

2013年8月1日,苹果收购了成立于2007年的加州半导体公司PassifSemiconductor,其专长于低功耗无线通讯芯片(大胆地猜测一下AppleWatch的芯片技术是不是来自这里)。

其后的2015年底,苹果再次斥资1820万美元,收购了一间位于加州圣何塞北部的面积7万平方英尺的芯片制造工厂。这座工厂原属于芯片制造商MaximIntegratedProducts,其设施包括了芯片制造工具,而且工厂地址靠近三星半导体公司。

从以上一连串的买买买我们可以看到,苹果的芯片布局早在近十年前就开始了。

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除了芯片之外,从2010年至今,苹果已经陆续收购了四五十家创企,包括语音识别、图像/面部识别、计算机视觉、AR、数据挖掘、机器学习、地图、定位等等,而这其中几个比较具备代表性的有:

收购面部识别/表情追踪厂商——Animoji和FaceID的技术来源

2010年,苹果以2900万美元收购瑞典面部识别创企PolarRose,他们开发的面部识别程序可以可以为用户自动圈出照片中的人脸。

2015年11月,苹果收购《星球大战》背后的动作捕捉技术公司Faceshift,这家苏黎世的创业公司开发了实时追踪人脸表情,然后再用动画表现出来的技术。该技术还可以实现面部识别。

2016年1月,苹果收购了加州AI初创Emollient,该公司使用人工智能技术读取图片中的面部表情。

2017年2月,苹果以200万美元收购了面部识别以色列创企RealFace,该公司开发了一种独特的面部识别技术,其中整合人工智能并将人类的感知带回数字过程。

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