A11神经网络引擎成苹果新发布手机最大亮点

　　伴随着苹果全新一代 iPhone 智能手机 iPhone 8、iPhone 8 Plus 和 iPhone X 的发布，所有最初我们想了解的任何信息现在几乎都已一清二楚，包括零售价格、全新命名、机型数量，还有诸多最新功能等等，其实大多数信息在发布会之前就已经被爆料出来了。尽管如此，iPhone X、面部识别技术，以及 AR 现实增强技术这些新特性，依然十分引人注目。 　　不过，有一项可能苹果在发布会上或宣传中没有着重提及的特征，可能很多人忽视了它的存在，那就是强大的 AI 人工智能特性。 　　苹果新发布的三款机型均搭载了全新的移动芯片 A11 仿生，苹果表示 A11 仿生是 iPhone 上有史以来最强大、最智能的芯片。关于"最强大"这一点，通过昨天的 Geekbench 4 官方提供的基准测试数据我们已经了解到， A11 定制的 6 核心 CPU 性能在移动领域已无敌手，全面领先市面上一切 Android 旗舰智能手机，与骁龙 835 比单核领先超过 110%，多核也有 55% 左右的领先。 　　其实 A11 性能领先早已经是可以预料到的事情，不过"最智能"又在哪里呢？其实这与 A11 集成的神经网络引擎有非常大的关系。虽然苹果发布会这部分基本一笔带过，而且宣传低调，但不可否认的是，A11 仿生成为了苹果第一枚神经网络引擎的 SoC 移动芯片，其神经网络引擎就是专门用于运行 AI 人工智能的处理单元，为此苹果在 A11 的命名上通过"仿生"特别突出了 AI 技术特征。 

　　与 AI 人工智能发展相冲突的隐私保护 　　在讨论神经网络引擎之前，我们先来说说苹果 AI 人工智能的进程。众所周知，苹果是一家极其注重隐私的公司，之前很多例子已经足够证明这点。库克甚至一直对外宣称，苹果的保密性比美国 CIA 还要高。 　　因此大量分析认为，正是隐私保护情节的阻碍让苹果失去了对 AI 人工智能的主动权，最终导致今天在 AI 人工智能竞赛中的落伍。苹果不仅在让设备更具人性化这方面落后于其他的科技巨头，而且在人工智能云计算方面的地位也很低，长期处于边缘化。为何这么说呢？ 　　深度学习是 AI 人工智能的一个分支学科，通常需要收集大量数据，并将这些数据聚合在云端，以便于深度了解，获得洞察力，但这些做法与苹果在数据保护上的严格立场不一致。苹果在 iOS 系统的 FaceTime 和 iMessage 应用中，使用的是端到端加密技术，并没有对用户的任何个人资料或信息进行维护或管理，这也与苹果对消费者数据保护的坚定观点保持一致。 　　虽然苹果的立场值得称赞，但是却让自身的 AI 发展难以前行，因为苹果自己也收集不到推进其 AI 人工智能发展所需的大数据，直到现在依然如此。 　　 AI 的全新开始，并非重新开始 

　　在今天移动互联网时代数据爆炸，大数据的出现让 AI 人工智能变得越来越好用。虽然很多移动设备的数据可以在云计算中得到更深入的分析，因为有例如 Google TPU，NVIDIA Volta 这种强大的 AI 运算解决方案。但问题是，数据需要花费一定时间才能到达云端，而苹果考虑隐私不会将数据传到云端，因此让一款移动设备提供略微接近云硬件的计算性能相当用必要。 　　苹果在发布会上解释称，有一种 AI 人工智能叫作机器学习，即让设备通过观察的方式进行学习。因此，一枚移动 SoC 芯片中，应该有专门负责虚拟神经元和深度学习的 AI 处理单元，而神经网络引擎就是专为机器学习而开发的硬件，它不仅能执行神经网络所需的高速运算，而且具有杰出的能效。 

　　简而言之，通过神经网络引擎能够担 CPU 和 GPU 的任务，大幅提升芯片的运算效率，以更少的能耗更快的完成更多任务。在 A11 仿生中，苹果自家的神经网络引擎采用双核设计，两个核心专为 AI 人工智能特定的机器学习算法而设计的，实时处理过程中，每秒运算次数最高可达 6000 亿次。 　　苹果表示，神经网络可以在 CPU 主处理单元或 GPU 图形处理单元上运行，但对于这种神经网络类型的编程模型，利用针对这些应用的定制芯片，在执行相同任务时，它将比使用图形引擎更加节能。神经网络引擎的神秘之处在于，它能够处理矩阵乘法和浮点处理的能力，分担 CPU 和 GPU 之外的特定任务，实现了硬件性能大幅改善。 

其实苹果很早就十分清楚移动 AI 处理单元的趋势。几天前，苹果硬件技术高级副总裁斯强尼·斯洛基接受采访时表示，3 年前发布搭载 A8 芯片的 iPhone 6 时，苹果就已经在开发 A11 仿生芯片了，然而三年前移动行业关于 AI 和机器学习的话题还不多。斯强尼·斯洛基特别强调，"内置神经网络引擎是苹果