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文/智東西 Lina
上周，蘋果公司在剛剛落成投入使用的 飛船 新總部（ApplePark）舉行2017年秋季新品發佈會，整場發佈會基本被iPhoneX搶盡瞭風頭（想采訪一下iPhone8/8p的心理陰影面積）。
iPhone8/8p和iPhoneX都搭載瞭蘋果自研的A11Bionic（仿生）芯片。雖然蘋果全程並沒有在這款芯片上花太多功夫介紹，但我們仍舊知道它集成瞭一個專用於機器學習的硬件 神經網絡引擎（NeuralEngine）
可別小看瞭這塊A11，通過智東西仔細研究發現，它不僅是iPhoneX中一眾 黑科技 的來源，而且蘋果為瞭打造這塊芯片早在9年前就開始瞭技術佈局。
一、參數亮相，跑分爆表瞭
在介紹A11裡專門用於機器學習的 神經網絡引擎 之前，我們先來看看A11的基本參數。
工藝方面，A11采用瞭臺積電10nmF台中商標註冊申請inFET工藝，集成瞭43億個晶體管（上一代采用16nm工藝的A10Fusion集成瞭33億個晶體管，華為麒麟970則用10nm工藝集成瞭55億個）。
A11搭載瞭64位ARMv8-A架構的6核CPU，其中包括2個名為 Monsoon 的性能核（performancecore）和4個名為 Mistral 的能效核（high-eggiciencycore），性能核比上一代A10裡的快瞭25%，能效核則快瞭70%。
而且，與A10不同，A11中使用瞭蘋果自研的第二代新型性能控制器，允許6個CPU內核同時使用，整體性能比上一代快瞭70%。
至於為什麼分為性能核和能效核呢？當手機進行發短信、瀏覽網頁等輕量任務時，系統會選擇調用能耗更低的能效核（high-eggiciencycore），而當手機需要運行對計算能力要求更高的軟件時，則需要動用性能核（performancecore）進行處理，借此可以有效延長平均電池壽命。搭載瞭A11的iPhoneX在充滿電後，將會比iPhone7延長2個小時的待機時間。
A11的另外一大亮點就是首次搭載瞭蘋果自研的GPU，這是一款3核GPU，性能相比A10Fusion提升30%，隻需要一半的功耗就能達到A10的表現。這是今年4月蘋果宣佈和英國GPU設計公司ImaginationTechnologies 分手 後推出的首款自研GPU，針對AR、沉浸式3D遊戲等方面都進行瞭優化，比A10快瞭30%。
A11裡還集成瞭蘋果自研的ISP、自研的視頻編解碼器等等。從種種強調的 自研 我們不難發現，蘋果已經越來越強調架構的自主化。在徹底跟老朋友ImaginationTechnologies分手後（並且導致人傢股價斷崖式下跌70%後），蘋果的下一個自研目標也許會移到基帶技術上，與高通曠日持久的專利訴訟案件算得上是前兆瞭。
此外，我們也可以從A11在Geekbench的跑分上一窺究竟：在Geekbench中有A11的幾個跑分，其中單核性能最高的是4274，多核性能最高的是10438，而取這些跑分平均值後，單核性能是4169，多核性能是9836。
這是什麼概念呢？跟上一代A10的 單核成績3332，多核成績5558 比起來，A11在兩方面的性能有接近30%和50%的飆升。而iPadPro中的A10X單核性能平均在3900左右，而多核性能是9200左右，依然弱於A11。
而Android陣營的種子選手 高通驍龍835的GeekBench成績為單核2000左右，多核6500左右。
二、A11就是 人工智能芯片
這次，蘋果在自傢的A11Bionic芯片上搭載瞭一個專用於機器學習的硬件 神經網絡引擎（neuralengine） 。
現在所謂的手機處理器，比如高通的835、蘋果的A11、麒麟970等，實際上所指的是一個 處理器包 封裝在一起，這個計算包專業一點說叫Soc（System-on-a-Chip），高大上的說法是 計算平臺 ；根據分工不同，很多專用功能的處理單元加進來，比如我們最熟悉的是GPU，現在這個包裡的獨立單元數量已經越來越大，比如ISP（圖像處理）、Modem（通信模塊）、DSP（數字信號處理）等。
不同的數據進來，交給不同特長的計算模塊來處理將會得到更好的效果、更高的能效比，A11的神經網絡引擎（neuralengine）跟麒麟970的NPU一樣，是在手機處理器平臺新加入的一個擅長神經網絡計算的硬件模塊。
而這也是為什麼從20nm、16nm、到現在的10nm、以及研發中的7nm，各大芯片設計商、代工商都在拼命把芯片技術往小瞭做，為的就是在不影響芯片大小的前提下擠進更多的獨立處理單元。
A11的神經網絡引擎采用雙核設計，每秒運算次數最高可達6000億次，相當於0.6TFlops（寒武紀NPU則是1.92TFlops，每秒可以進行19200次浮點運算），以幫助加速人工智能任務，即專門針對FaceID，Animoji和AR應用程序的ASIC（專用集成電路/全定制AI芯片）。
有瞭神經網絡引擎，蘋果高級副總裁PhilSchiller很有底氣的表示：
A11Bionic是一款智能手機到目前為止所能擁有的最強勁、最智能的芯片。而基於ASIC的深度學習，實現瞭高準確申請註冊商標台中率之外，還能比基於通用芯片（GPU、FPGA）的方案減少功耗。
不過，蘋果對這款神經網絡引擎的功耗、實測性能等方面都沒有進一步披露。
A11同時也支持CoreML，這是蘋果在今年WWDC開發者大會上推出的一款新型機器學習框架，能讓開發者更方便地將機器學習技術整合到自己的App中。CoreML支持所有主要的神經網絡，如DNN、RNN、CNN等，開發者可以把訓練完成的機器學習模型封裝進App之中。
三、買買買，買出來如何申請註冊商標台中的AI帝國
從去2010年開始，蘋果就沒有停止過收購人工智能創企的步伐，並且每次給出的都是慣常聲明： 蘋果會不時收購規模較小的科技公司。我們通常不討論目的或計劃。 非常有 事瞭拂衣去，深藏功與名 的意思。
而且，每個被蘋果收購的公司都會立即關閉對外的產品和服務，像是忽然從世界消失一般。
收購芯片廠商
以芯片為例，早在2008年，蘋果就以2.78億美元收購瞭2003年成立加州的高性能低功耗處理器制造商PASemi。
隨後在2010年，蘋果以1.21億美元收購瞭1997年成立的美國德州半導體邏輯設計公司Intrinsity，專註於設計較少晶體管、低能耗同時具備高性能的處理器。
2011年年底，蘋果又以3900萬美元的價格收購瞭以色列閃存控制器設計公司Anobit。
2013年8月1日，蘋果收購瞭成立於2007年的加州半導體公司PassifSemiconductor，其專長於低功耗無線通訊芯片（大膽地猜測一下AppleWatch的芯片技術是不是來自這裡）。
其後的2015年底，蘋果再次斥資1820萬美元，收購瞭一間位於加州聖何塞北部的面積7萬平方英尺（6500平方米）的芯片制造工廠。這座工廠原屬於芯片制造商MaximIntegratedProducts，其設施包括瞭芯片制造工具，而且工廠地址靠近三星半導體公司。
從以上一連串的買買買我們可以看到，蘋果的芯片佈局早在近十年前就開始瞭。
除瞭芯片之外，從2010年至今，蘋果已經陸續收購瞭四五十傢創企，包括語音識別、圖像/面部識別、計算機視覺、AR、數據挖掘、機器學習、地圖、定位等等，而這其中幾個比較具備代表性的有：
收購面部識別/表情追蹤廠商 Animoji和FaceID的技術來源
2010年，蘋果以2900萬美元收購瑞典面部識別創企PolarRose，他們開發的面部識別程如何申請商標台中序可以可以為用戶自動圈出照片中的人臉。
2015年11月，蘋果收購《星球大戰》背後的動作捕捉技術公司Faceshift，這傢蘇黎世的創業公司開發瞭實時追蹤人臉表情，然後再用動畫表現出來的技術。該技術還可以實現面部識別。
2016年1月，蘋果收購瞭加州AI初創Emollient，該公司使用人工智能技術讀取圖片中的面部表情。
2017年2月，蘋果以200萬美元收購瞭面部識別以色列創企RealFace，該公司開發瞭一種獨特的面部識別技術，其中整合人工智能並將人類的感知帶回數字過程。
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