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苹果高管讨论A14芯片的设计方法

2020-10-13 15:20 · 稿源: cnbeta

自上月推出采用 A14 芯片的新款 iPad Air 平板电脑以来,苹果高管已经在一系列采访中介绍了背后的一些开发细节。比如赶在 iPhone 12 发布会召开之前,苹果公司平台架构副总裁 Tim Millet、以及 Mac 和 iPad 产品营销高级总监 Tom Boger,就在接受外媒的新一轮采访期间,讲述了该定制芯片的能效问题。

据悉,苹果或在北京时间凌晨 1 点的发布会上宣布四款iPhone12 家族新品,特点是采用了与iPadAir 4 相同的 A14 芯片。

其基于最新的 5nm 工艺制造,可在同等面积下封装更多晶体管数量、并以更低的功率运行。

此外新工艺使得 A14 可容纳 CPU / GPU 之外的更多组件,比如将神经引擎的规模提升一倍(达到 16 核),且每秒能够执行 11 万亿次运算,几乎是上一代 A13 芯片的两倍。

Tim Millet 表示,其我们预见了传统 CPU 指令集无法做到的一些事情。理论上我们可以借助 GPU 来完成许多神经网络运算,但在移动设备上,机身尺寸和发热量都是受到限制的。

在更广泛的层面上,他和 TomBoger 还谈论了苹果芯片架构团队是如何规划整个公司的产品组合的。以及随着时间的推移,这些芯片如何在多个产品上使用。

Tom Millet 指出,当他们开始研究芯片组时,并非局限于专门为某款产品而打造,而是考虑到了更广泛的阵容。在此期间,他们会与产品和软件团队紧密合作。

尽管这不意味着你将在 Apple Watch 之类的可穿戴设备上用到六核的 A14 芯片,但该公司为旗舰智能机开发的架构,也很可能在经过一定的改造后于其它地方重复使用。

举个例子,随着苹果宣布 Mac 将用两年时间积极向自研 ARM 芯片转移,该公司已经在 2020 年的首款 Apple Silicon 新品发布前,向开发者提供了基于 A 系列芯片的 Mac mini 开发套件。

最后,在 10 月 5 日的另一次采访期间,Tom Millet 还谈论了机器学习方面的新进展,比如与苹果软件团队紧密合作、以及 Core ML 机器学习框架的重要性。

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