文/智東滴雞精推薦孕婦西 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年秋季新品發滴雞精團購佈會，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，但我們仍舊知滴雞精推薦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10nmFinFET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、滴雞精價格到現在的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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