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快3彩票平台注册:蘋果高級副總裁席勒:芯片是蘋果護城河最堅固的部分

本文由:胡思蕊 编辑 2019年09月19日 17:21 科技前沿421 ℃

【杀人回忆凶手原型】

當我猜測說 Apple Pencil 在 iPad 的『防誤觸』是否來自機器學習算法時∵♀▽,席勒笑着打斷我的話:

席勒在發佈會上介紹 Deep Fusion席勒向我解釋了它與智能 HDR 的不同:在正常情況下∵,智能 HDR 是通過多張圖片的堆棧得到一張更好的照片⊙,ISP 提供數據負責最後的成片﹡〇,神經網絡引擎只是協助成片△┊〇。

接近十年自研芯片的歷史讓蘋果對 A 系列芯片非常自信△,不僅發佈會史無前例地在 Keynote 吊打兩大競品☆,在採訪中∟♂,席勒也毫不掩飾地評論競爭對手:

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芯片的『大腦』不止是蘋果◇☆,各家智能手機廠商們逐漸意識到∴∟☆,智能手機時代的影像〇⊙,早已脫離元器件的堆積□﹡,不是 CMOS 底大一寸壓死人的粗暴邏輯π,是感光元件、ISP、算法∵,甚至機器學習的配合與協同⌒。

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在斯坦福教授人工智能歷史一課的 Jerry Kaplan 表示□,蘋果不屬於社區的一分子∟⊿⊿,就像是 AI 領域的 NSA(美國國家安全局)△◇?。

Apple Brain 就是那顆 A13 仿生芯片 —— 與其他大公司利用雲端運算做機器學習不同〇▽,蘋果調用的完全是本地芯片的能力⊿△。

在 AI 大行其道的今天┊↑,當 AI 智慧拍照、 AI 人像、AI 美顏概念幾乎成為 Android 手機的金字招牌⊿▽,蘋果顯得有些格格不入□?,在發佈會上輕描淡寫♀〇∵,對媒體守口如瓶⊿∵,你甚至在 iPhone 里找不到半個 AI 字眼♂。

用戶對蘋果芯片實力的感知並不直觀∵,很多人覺得 iPhone 好用∴□,卻道不出其技術緣由?♂,簡單粗暴地把用戶體驗歸為 iOS 的老本♂。

采访结束后▽┊,当我掏出相机合影时〇,席勒指着我的相机笑着说:Not very smart camera▽♀∴, but a big lens♂。声明:新浪网独家稿件┊,未经授权禁止转载☆⌒。 -->

從用戶角度看〇♂◇,這種行為的確令人尊敬⌒,但利用本地芯片做 AI 無疑是一條更艱難的賽道﹡。『的確很難∴♂π,這意味着我們需要在芯片上投入大量的精力﹡▽,意味着我們必須找到軟件的方式去訓練模型♂?◇。』席勒說:

他們很難持久∵?,他們也許會關注單一性能的指標△,而我們更在乎每瓦的性能…… 我們不銷售芯片♀〇,我思考的只是如何讓體驗更好⊿﹡。

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我們願意這樣做∟,不僅僅是因為本地運算更快﹡∟,還因為 —— 沒有人不在意自己的隱私π。芯片是蘋果護城河最堅固的那部分自從 2008 年收購芯片製造商 P.A〇◇。 半導體∴∴,並在 iPhone 4 和初代 iPad 上採用首顆自研處理器 A4↑,蘋果逐漸與 ARM 公版設計分道揚鑣□∴△。到了 iPhone 5 所採用的 A6 芯片☆∵∟,蘋果真正的設計實力與野心才開始逐漸展露∟⊿。

可不止⊙△♂,連 Apple Pencil 的軌跡也是機器學習去預測的♂⌒☆,它知道你可能會畫到哪裡♂。事實上∵,機器學習在 iPhone 中無處不在﹡,正如 Backchannel 主編 Steven Levy 提到的▽,你的 iPhone 早已經內置了 Apple Brain⊿。

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但我們沒有時間在 Keynote 上解釋它具體是如何發生的☆,但它就在那裡∟,從來沒有人做過♀?π。在大約 40 分鐘的專訪里♂┊⊙,儘管我試圖把對話引向更符合這位高管身份的話題上↑,但這位具備技術背景的高級副總裁♂,卻始終滔滔不絕地向我吐露發佈會上他沒來及說的技術細節□□。

Anand Shimpi 曾是 AnandTech 的創始人﹡▽〇,加入蘋果后負責芯片業務﹡⊿,就在採訪前♀?◇,他剛剛和 GPU 部門的架構師開了一場會:

從核心的 SoC▽,到協處理器、電源管理芯片□?,蘋果正在一步步讓半導體元器件的設計掌控在自己手中▽◇□。蘋果芯片的客戶只有自己▽☆☆,好處在於自己才更能了解自己需要什麼□☆⌒,並將其發揮到最大的價值□?,從而達到軟硬件的高度契合□☆∵。

今年 3 月發佈的第二代 AirPods 上∟,蘋果首次為耳機產品研發了芯片組 H1□♂。對於大眾而言△┊,H1 芯片帶來的升級〇⌒∵,遠不如加個新配色或是改個外觀來得吸引人△⊿◇,但芯片卻直接關乎着左右耳連接的穩定性♂,以及低延遲表現♂,這恰恰是競品與 AirPods 差距最大的部分π。

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人們往往會忽略蘋果的整個生態系統∟△♂。芯片是一個門檻更高的產業⊙,很難被競爭對手模仿與跟隨↑?。某種意義上♀⊙,自研芯片才是 iOS 生態系統的核心▽,是整個護城河裡最堅固的部分♀〇↑。

你瞧∴∴?,它實際上是兩顆攝像頭同時在運作□。眼前這位負責營銷的蘋果高級副總裁♂┊,看起來比鏡頭前清瘦不少 —— 在緊鑼密鼓的蘋果發佈會上□♂♀,席勒掌控着關於產品和技術層面的講解時間〇↑。

芯片改變攝影席勒把 iPhone 11 攝影的突破歸功於 A13 仿生芯片上∟。這塊由蘋果自研的第二代 7nm 芯片┊⊙, 依然採用 2+4 的設計⊙,即兩個高性能核心和四個能效核心設計〇⊙∵,其中 CPU 速度最高可提升 20%▽,能耗最多可降低 30%⌒,而四個能效核心速度提升了 20%∴,能耗卻降低了 40%↑。

芯片的研發周期大約在 2-3 年?⌒∵,涉及多個團隊∴☆,這期間架構工程師要同數目龐大的軟件和硬件人員共同協作﹡♂。芯片團隊每周都要和其他團隊當面溝通◇◇┊。

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那麼♂┊π,合成的時間〇﹡?一秒鐘♂⌒∟!你只需要關心拍照的事◇↑,當你回到相冊的時候∴♂,它已經靜靜地躺在那裡了♂。iPhone 的拍照頁面保持了 iOS 一貫的簡潔﹡∟□,蘋果希望幫助用戶做選擇┊↑,但背後卻有精確的數字調度☆﹡⊙。席勒透露π◇,DeepFusion 只會在 10-600lux 下的照度下激活∟⊿,如果光線低於 10 lux⊙,相機啟用的則是夜間模式□∟▽。

席勒認為↑,機器學習是 A13 仿生芯片區別於 A12 設計的一個重點⊙⌒,CPU 上新增了兩個新的機器學習加速器⊿▽,能以最高達 6 倍的速度執行矩陣數學運算π◇,每秒可進行 1 萬億次的運算⊿?。

這個『大腦』有多大▽♂▽?iPhone 上有多少用戶數據緩存可供機器學習調用☆∟?對於絕大多數公司∟,這個大腦可能是數以 TB 級的雲端數據﹡┊△,但對於蘋果而言◇,只有平均 200 MB—— 這些大到你的聲音和面部數據△,小到你滑屏的軌跡與習慣♂∵,都以加密的形式存儲在 iPhone 的芯片之上▽。

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拍照是 iPhone 11 系列的核心賣點∟。正如我們此前評測π,無論是三攝變焦的毫無頓挫◇,還是夜間模式的純凈度┊,iPhone 的攝影都再一次回到行業領先的位置∟∴♂。

但是 Deep Fusion 不一樣◇,當你拍攝了更多的照片數據時∴〇◇,它們會直接給到神經網絡引擎〇,神經網絡引擎具備一種全新的模型♂∵△,可以整合大量的照片 —— 它會對 2400 萬像素進行逐一像素的比對♂⌒∴,從而合成最終的照片▽┊。這是第一次♂,神經網絡引擎主要去負責這個工作♂,而非 ISP♀。

攝像頭經常會用到 GPU┊∴☆。這有兩方面影響ππ,芯片部門設計的 GPU 可以告訴相機部門如何把它用到最好⊙◇⊿,而相機部門的需求也會指導 GPU 未來的發展⊙⌒。

作者: 何宗丞總有人會淺薄地認為∟♂,你只是加了一個攝像頭﹡,世界上也有其他超廣角攝像頭了∵♂,這有啥新鮮的▽∟〇?菲爾・席勒(Phil Schiller)拿起桌上的一部 iPhone 11∴∟♀,打開相機◇♂,他指着屏幕兩側延伸出的取景畫面對我說:

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席勒沒有透露更多關於蘋果 AI 的進展∟∟⊿,但他認為∟∴,機器學習的用武之地絕不僅僅在於如何讓照片更好看:從 Siri 更自然的人聲效果到相冊的智能檢索∴,從提升電池續航到 AR 的光影效果♂∴↑,它已經橫貫于 iOS 大小功能的細枝末節和用戶體驗的方方面面⌒?。

ISP 意為圖像信號傳感器?♀△,主要負責講傳感器上的數據信號轉換為屏幕上的圖像∟。iPhone 11 取景框來自兩個攝像頭同時取景的畫面﹡,近乎完美的拼接⊿┊♀, ISP 功不可沒♂♀∵。

在相同的尺寸里♂☆♂,A13 仿生芯片比上一代多塞進了 11 億個晶體管π﹡♀。那麼??,多出算力花在哪裡∟∴⊿?答案是機器學習和圖像處理的性能π。最好的例子莫過於 Deep Fusion♀,這個被席勒稱為『計算攝影的瘋狂哲學』的功能♀,可以在用戶按下快門前拍攝 8 張照片∴⌒,並融合一張按下快門時的長曝圖片﹡↑,生成一張媲美專業相機的高動態範圍照片┊,即便在中低光環境下也能呈現更多細節♀。

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