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马云为何要做平头哥?A12X仿生芯片性能爆表,测评跑分公布关键词:平头哥,A12X,仿生芯片来源:arstechnica
报道:文强、三石
【新智元导读】马云为何成立“平头哥半导体”?苹果2018iPadPro便是自研芯片好处的最佳例证。实测之下,A12X仿生芯片各项性能爆表,苹果芯片团队更是豪言“在给定的外形尺寸和封装设计下,没人能比我们做得更好”。A12X架构究竟如何,为什么苹果会这么做,又是如何做到的呢?
还记得名震一时的“平头哥”吗?
没错,说的就是马云在此前赐名成立的阿里半导体公司。
许是名字的杀伤力太大,反而冲淡了公众对自研芯片配合自家应用强大优势的认知。不过,苹果最新发布的2018iPadPro及其搭载的A12X仿生芯片,无论是CPU、GPU,还是机器学习和神经引擎,各项爆表的性能指标,以及只有在A12X仿生芯片支撑下才得以实现的众多高端AI应用,不难让人看到了加上了“平头哥”的阿里动物军团升级打怪的未来。5天前上传下载附件(50.91KB)
平头哥(蜜獾)号称“世界上最无所畏惧的动物”
平头哥半导体技术负责人骄旸在接受新智元采访时曾表示,只有自己内部的人才真正懂得内部业务的需求,从而设计并提供针对每项不同业务都能达到性能功耗比最优的硬件。
苹果的芯片团队还不止如此,一切的规划都从芯片开始,他们会不断地追问其他团队:你们到底想要什么,要实现什么功能,瓶颈在哪里,我们如何制造与你们系统完美契合的芯片?
多年来,苹果对其从底层硬件到顶层应用都采取“in-house”的做法讳莫如深。这一次,苹果硬件技术部门的AnandShimpi和市场营销高级副总裁PhilSchiller坐下来,与ArsTechnica的记者分享了苹果A12X仿生芯片的细节,以及苹果内部芯片团队的运作机制。
“芯片团队是其他团队的侦探。”AnandShimpi说。
规划从芯片开始,“在给定的外形尺寸、封装设计下,没有人能做出更好、更高性能的芯片。”
A12X仿生芯片全面拆解,爆表式性能碾压
在介绍苹果芯片团队之前,还是让我们首先来看看他们的最新成果。
全新发布的2018iPadPro有许多亮点,但最亮眼的莫过于A12X仿生芯片。苹果在产品发布会上展示了A12X芯片的强大:图像处理性能是A10X的两倍,速度比8年前发布的iPad快1000倍,甚至用笔记本电脑这种便携式PC相比,92%的市售产品都会败下阵来。
苹果最新一代的iOS设备并非完美,但哪怕是最刁钻的“果黑”,也不得不承认这家公司在移动CPU和GPU方面的领先优势——不是一点点,而是甩开一条街。
所有这些,都归功于苹果内部自研的定制芯片。实际上,包括FaceID、AR应用在内的各种2018iPadPro高端AI应用,离开了A12X芯片完全没有实现可能。
但并不是每个人,甚至是iPadPro针对的“专业”消费者,都意识到了这个差距。A12X仿生芯片的架构究竟是怎样的?为什么苹果会这样做,而它又是如何做到的呢?5天前上传下载附件(1.93MB)
A12X与最贵系列苹果手机所搭载的A12芯片是密切相关的。后者采用的是第一款可在消费类设备中使用的7nm工艺制造芯片,而A12X是首次应用于平板电脑。
虽然苹果公司肯定不会透漏有关A12X非常细节的信息,但是根据Anandtech最近对A12的分析,我们也能知道A12X的大致“轮廓”:
CPU:中央处理器;
GPU:用于处理图形,从主屏幕的显示到3D游戏中的效果,再到增强现实应用程序的资源;
神经引擎:处理神经网络和机器学习相关的任务;
IMC(集成内存控制器):有效地管理进出内存的数据;
ISP(图像信号处理器):分析拍摄照片时所创建的图像,并对其进行处理和改进等;
SecureEnclave处理器:处理敏感数据(如生物识别标识符),使陌生人无法访问。
当然还有诸如显示引擎、存储控制器、HEVC解码器和编码器等其它组件。
众所周知,上述列表中最为核心的组件就是神经引擎、CPU和GPU。接下来,我们就对这三个组件进行详细解读。
神经引擎和机器学习
神经引擎的设计目的是加快与机器学习相关的任务能够在本地设备上执行,这种方式比在CPU或GPU上执行效率更高、性能更高。
事实上,新款iPadPro的神经引擎与前一款完全不同,因为前一款根本没有芯片。再来看一看苹果手机,2017年的A11可以每秒处理6000亿次操作;2018年的A12iPhone手机能够达到5万亿次。
那么问题来了,苹果为什么如此注重神经引擎的构建呢?
首先,你需要了解神经引擎所应用的场景和功能。这些场景和功能包括但不限于:通过iPadPro中的人脸ID和TrueDepth传感器阵列来识别你的面部、扫描图像并在照片应用程序中提供搜索功能、处理语音,以及大量与增强现实相关的任务。
A12X的神经引擎有8个核心,但苹果对其架构的细节守口如瓶。根据Shimpi和Schiller的描述
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