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具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片

发布时间:2020-09-16 07:22编辑:小狐阅读: 491次 手机阅读

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图1)

文 韦世玮

芯东西9月16日,今日凌晨,苹果新一代A14仿生芯片“甩开”历年硬件主角iPhone,首次搭载于苹果新一代平板产品iPad Air上抢跑发布!(苹果最强芯A14牙膏挤爆!手表首发“小杯”SE版,iPhone 12下月见)

在此之前,有关A14芯片的行业“剧透”已被曝光了太多,而苹果此次一改iPad系列产品均采用“特别增强版”A系列处理器的惯例,直接上线A系列处理器,也就意味着今年苹果的新款iPhone手机,其性能很有可能与iPad Air位于同等水平。

作为全球首发的5nm芯片,A14仿生芯片的性能亮点主要为:

1、台积电5nm制程工艺,具有118亿个晶体管。

2、6核中央处理器,性能提升40%;

3、4核图形处理器,性能提升30%;

4、16核神经网络引擎,运算能力高达每秒11万亿次;

5、中央处理器内置第二代机器学习加速器,机器学习计算速度快达以往的10倍。

A14仿生芯片的率先到来,除了为iPad Air性能加持外,似乎也为接下来iPhone的发布提前热了场子。

那么,这颗A14芯片到底能不能抓住全球首发的猛劲,稳坐今年AI芯片第一的宝座呢?我们来看看更详细的干货。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图2)

一、188亿个晶体管!比A13芯片增加40%

这次苹果同样将我们带到一间“神秘实验室”由平台架构副(VP,Platform Architecture)Tim Millet为我们介绍这款万众瞩目的A14仿生芯片。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图3)

依托于台积电先进的5nm制程工艺技术,A14芯片能够封装118亿个晶体管,与去年发布的7nm A13芯片所包含的85亿个晶体管相比,数量增加了40%。

同时,与华为去年发布的拥有103亿晶体管的麒麟990芯片相比,A14芯片的晶体管数量也增加了14.6%。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图4)

二、CPU和GPU架构升级大幅提升处理器性能

中央处理器方面,A14采用6核CPU设计,使其CPU性能与前代相比提升6倍之多。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图5)

图形处理器方面,A14芯片采用新的四核GPU设计,图形处理性能提升30%。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图6)

基于这些新架构的升级,A14芯片能够在低功耗下获得更加强劲的性能,并且帮助用户更轻松地剪辑4K、进行艺术创作、玩沉浸式游戏等。

三、16核神经网络引擎大幅提升机器学习性能

除了CPU和GPU架构升级外,A14还搭载了更快的神经网络引擎,以及第二代机器学习加速器,使A14芯片的机器学习性能大大增强。

一方面,基于内核数量的翻倍增加,A14芯片搭载了16核神经网络引擎,可实现每秒11万亿次运算,机器学习性能与上一代相比提升2倍。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图7)

另一方面,A14芯片的CPU通过第二代机器学习技术加速器实现进一步优化,不仅加速了机器学习中常用的矩阵乘法运算,机器学习计算速度也比以往快了10倍。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图8)

“这是迄今为止我们制造的最先进的芯片。”Tim Millet谈到,A14芯片中新的神经网络引擎、CPU机器学习加速器和高性能GPU相结合,为影像识别、自然语言学习和动作分析等应用带来了强大的设备端体验。

例如,在照片App Pixelmator Photo中,A14能帮助者通过机器学习超分辨率功能,查找图片的边缘、颜色、渐变、纹理等各个细节,让图片在放大之后还可继续呈现画质清晰的图像。

具有118亿个晶体管,苹果最强芯A14牙膏挤爆,作为全球首发的5nm芯片(图9)

结语:AI性能行业领跑,5G性能尚未揭晓

苹果A14仿生芯片在iPad Air上的首秀尽管有些意外,但它比以往更为出色的性能也让大家对它,以及接下来将要发布的新款iPhone手机充满了不少期待。

本文相关词条概念解析:

芯片

指内含集成电路的硅片,体积很小,常常是计算机或其他电子设备的一部分。芯片(chip)或称微电路(microcircuit)、微芯片(microchip)、集成电路(英语:integratedcircuit,IC),在电子学中是一种把电路(主要包括半导体设备,也包括被动组件等)小型化的方式,并通常制造在半导体晶圆表面上。前述将电路制造在半导体芯片表面上的集成电路又称薄膜(thin-film)集成电路。另有一种厚膜(thick-film)混成集成电路(hybridintegratedcircuit)是由独立半导体设备和被动组件,集成到衬底或线路板所构成的小型化电路。

标签: 芯片 Millet 性能 晶体管 机器学习
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