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蘋果神經網路晶元有什麼用

發布時間:2023-01-28 22:59:52

㈠ mi晶元什麼意思

只有m1晶元。M1 晶元是 Apple 首款專為Mac打造的晶元,擁有格外出色的性能、眾多的功能,以及令人驚嘆的能效表現。作為一款 SoC 晶元,M1 採用統一內存架構。M1 也是 Apple 首款採用 5 納米製程打造的個人電腦晶元,封裝了 160 億個晶體管。M1 配備了個人電腦集成顯卡;它的 Apple 神經網路引擎帶來了更好的機器學習性能。

產品漏洞

2020年11月19日報道,騰訊安全玄武實驗室對外公布了一個蘋果的安全漏洞。據悉,這個漏洞不僅影響最新的基於M1晶元的MacBook Air、MacBook Pro,也會影響iPhone 12、iPhone 12 Pro系列產品。同時這也是第一個公開的能影響蘋果Apple Silicon晶元設備的安全漏洞。

㈡ 蘋果12處理器是什麼

a14處理器。

採用了直面邊框設計,支持5G,搭載A14Bionic晶元,雙鏡頭後置攝像頭系統。支持北斗導航,有黑色、白色、紅色、綠色、藍色五種配色。

北京時間2020年10月14日凌晨1點,蘋果公司在Apple Park正式發布iPhone 12。

2020年10月16日,蘋果5G新機iPhone 12/Pro國行版10月16日開啟預購。其中,iPhone 12與iPhone 12 Pro將於10月16日晚8點開始預購,10月23日發售。

(2)蘋果神經網路晶元有什麼用擴展閱讀

iPhone 12具有MagSafe功能,用於使用磁吸增強無線充電。

iPhone 12 MagSafe 配件清潔指導:MagSafe充電器內置的磁鐵可能會在日常使用中吸附碎屑。在清潔這個配件之前,請掃除金屬環上的任何碎屑。

斷開MagSafe充電器的電源,使用微濕的無絨軟布擦拭充電區域中心的硅膠。不要使用窗戶清潔劑、家用清潔劑、噴霧劑、溶劑、氨水、研磨劑或含有過氧化氫的清潔劑來清潔MagSafe充電器。

酞菁銅:iPhone12手機,藍色那款的後蓋沒有玻璃的色澤,有種塑料感,它的顏色和很多塑料製品撞色有關,「塑料藍」源自酞菁銅。

㈢ 求大神詳細解釋蘋果8和x上的a11仿生處理器,是什麼意思為什麼叫仿生有什麼獨特之處

裡面多了一個神經網路引擎,so就叫仿生,比喻智能。

說的神經網路引擎有自主學習的能力,每天刷臉解鎖都在根據你臉部變化學習,有向AI發展的趨勢 。

㈣ 蘋果A11的仿生晶元是什麼意思

蘋果A11的仿生晶元是指其搭載了一個專用於機器學習的硬體——「神經網路引擎(neuralengine)」。

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的神經網路引擎(neuralengine)是在手機處理器平台新加入的一個擅長神經網路計算的硬體模塊。

A11的神經網路引擎採用雙核設計,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),以幫助加速人工智慧任務,即專門針對FaceID,Animoji和AR應用程序的ASIC(專用集成電路/全定製AI晶元)。

(4)蘋果神經網路晶元有什麼用擴展閱讀:

A11的神經網路引擎第一個重要的應用就是iPhoneX的刷臉解鎖——FaceID。

iPhoneX的FaceID採用了人工智慧加持的結構光方案:數據採集由該機正面上方的景深感知攝像機完成,其紅外線發射器可以發射3萬個偵測點,利用神經引擎(NeuralEngine)將反射回來的數據與儲存在A11晶元隔區內的數據進行對比,實現用戶面部的3D讀取與處理。

通過神經網路訓練的加持,FaceID失誤率僅為百萬分之一,遠小於TouchID的五萬分之一。

㈤ 蘋果推出首款自研晶元M1,都應用在了哪些設備上其銷量如何

蘋果推出首款自研晶元M1,應用在處理器 、英特爾平台, 圖像處理等設備上,因為還沒有正式開售,所以目前沒有銷量。

一、蘋果CEO庫克就帶來了萬眾期待的“One More Thing”——自研的電腦處理器 M1。據悉這顆晶元採用5納米製程,封裝了160億個晶體管,其數量為蘋果所有晶元之最,還擁有8核心CPU(4大核+4小核),8核心GPU,16核的神經網路引擎,最高達16GB統一內存。蘋果表示,M1的CPU性能和GPU性能比之前的筆記本晶元都要快,MacBook Air搭載M1晶元後,中央處理器速度將最高提升至3.5 倍,圖形處理器速度可最高提升至5倍,電池續航最長達18小時,比之前多出6小時。 可見在全新晶元的支撐下,Mac系列電腦將會大幅度地提升性能,突破當前算力的瓶頸,帶來更強大的能效。同時,蘋果發布了三款搭載M1晶元的新品,分別是輕型筆記本MacBook Air(7999元起)、專業版本的13寸MacBook Pro(9999元起)以及Mac mini(5299元起),將於下周正式開售。

二、處理器。作為自研的最強晶元,M1晶元自然集結了目前蘋果最強的技術,採用5nm製程工藝,高達160億個晶體管數量,從CPU、GPU、Nerual Engine到Apple T2晶元,一個由蘋果設計的全新SoC呈現在我們眼前。CPU部分採用了4+4大小核設計,蘋果對比了最新的PC處理器,在10W功耗下性能達到了“友商”的兩倍,在同性能下功耗僅有英特爾晶元的四分之一。GPU方面同樣也是8核設計,功耗在10W水平線時同樣具備“友商”兩倍的性能,同性能時功耗為三分之一。另外M1還具備16核Neural Engine,每秒可進行11萬次運算,機器學習能力也有了大幅度提高。

另外SSD性能方面也提升到了原先的兩倍,相比在大型應用的啟動速度上會有比較明顯的提升,這半年來吐槽MacBook Air SSD性能不夠的人你們贏了。不過最令人興奮的可能還是在續航方面的提升,搭載M1晶元的MacBook Air在網頁瀏覽方面可以達到15小時續航,播放視頻可以達到18小時,整體續航最多提升6小時以上,是有史以來續航最好的MacBook Air。

㈥ 新型神經網路晶元會對科技領域乃至整個世界產生什麼巨大影響

一、與傳統計算機的區別1946年美籍匈牙利科學家馮·諾依曼提出存儲程序原理,把程序本身當作數據來對待。此後的半個多世紀以來,計算機的發展取得了巨大的進步,但「馮·諾依曼架構」中信息存儲器和處理器的設計一直沿用至今,連接存儲器和處理器的信息傳遞通道仍然通過匯流排來實現。隨著處理的數據量海量地增長,匯流排有限的數據傳輸速率被稱為「馮·諾依曼瓶頸」——尤其是移動互聯網、社交網路、物聯網、雲計算、高通量測序等的興起,使得『馮·諾依曼瓶頸』日益突出,而計算機的自我糾錯能力缺失的局限性也已成為發展障礙。
結構上的缺陷也導致功能上的局限。例如,從效率上看,計算機運算的功耗較高——盡管人腦處理的信息量不比計算機少,但顯然而功耗低得多。為此,學習更多層的神經網路,讓計算機能夠更好地模擬人腦功能,成為上世紀後期以來研究的熱點。
在這些研究中,核心的研究是「馮·諾依曼架構」與「人腦架構」的本質結構區別——與計算機相比,人腦的信息存儲和處理,通過突觸這一基本單元來實現,因而沒有明顯的界限。正是人腦中的千萬億個突觸的可塑性——各種因素和各種條件經過一定的時間作用後引起的神經變化(可變性、可修飾性等),使得人腦的記憶和學習功能得以實現。

大腦有而計算機沒有的三個特性:低功耗(人腦的能耗僅約20瓦,而目前用來嘗試模擬人腦的超級計算機需要消耗數兆瓦的能量);容錯性(壞掉一個晶體管就能毀掉一塊微處理器,但是大腦的神經元每時每刻都在死亡);還有不需為其編製程序(大腦在與外界互動的同時也會進行學習和改變,而不是遵循預設演算法的固定路徑和分支運行。)

這段描述可以說是「電」腦的最終理想了吧。
註:最早的電腦也是模擬電路實現的,之後發展成現在的只有0、1的數字CPU。
今天的計算機用的都是所謂的馮諾依曼結構,在一個中央處理器和記憶晶元之間以線性計算序列來回傳輸數據。這種方式在處理數字和執行精確撰寫的程序時非常好用,但在處理圖片或聲音並理解它們的意義時效果不佳。
有件事很說明問題:2012年,谷歌展示了它的人工智慧軟體在未被告知貓是什麼東西的情況下,可以學會識別視頻中的貓,而完成這個任務用到了1.6萬台處理器。
要繼續改善這類處理器的性能,生產商得在其中配備更多更快的晶體管、硅存儲緩存和數據通路,但所有這些組件產生的熱量限制了晶元的運作速度,尤其在電力有限的移動設備中。這可能會阻礙人們開發出有效處理圖片、聲音和其他感官信息的設備,以及將其應用於面部識別、機器人,或者交通設備航運等任務中。

神經形態晶元嘗試在矽片中模仿人腦以大規模的平行方式處理信息:幾十億神經元和千萬億個突觸對視覺和聲音刺激物這類感官輸入做出反應。

作為對圖像、聲音等內容的反應,這些神經元也會改變它們相互間連接的方式,我們把這個過程叫做學習。神經形態晶元納入了受人腦啟發的「神經網路」模式,因此能做同樣的事。
人工智慧的頂尖思想家傑夫·霍金斯(Jeff Hawkins)說,在傳統處理器上用專門的軟體嘗試模擬人腦(谷歌在貓實驗中所做的),以此作為不斷提升的智能基礎,這太過低效了。
霍金斯創造了掌上電腦(Palm Pilot),後來又聯合創辦了Numenta公司,後者製造從人腦中獲得啟發的軟體。「你不可能只在軟體中建造它,」他說到人工智慧,「你必須在矽片中建造它。」
現有的計算機計算,程序的執行是一行一行執行的,而神經網路計算機則有所不同。
現行的人工智慧程式,基本上都是將大大小小的各種知識寫成一句一句的陳述句,再灌進系統之中。當輸入問題進去智能程式時,它就會搜尋本身的資料庫,再選擇出最佳或最近解。2011年時,IBM 有名的 Watson 智能電腦,便是使用這樣的技術,在美國的電視益智節目中打敗的人類的最強衛冕者。
(神經網路計算機)以這種非同步信號發送(因沒有能使其同步的中央時鍾而得名)處理數據的速度比同步信號發送更快,以為沒有時間浪費在等待時鍾發出信號上。非同步信號發送消耗的能量也更少,這樣便滿足了邁耶博士理想的計算機的第一個特點。如果有一個處理器壞了,系統會從另一路線繞過它,這樣便滿足了邁耶博士理想的計算機的第二個特點。正是由於為非同步信號發送編程並不容易,所以大多數計算機工程師都無視於此。然而其作為一種模仿大腦的方式堪稱完美。功耗方面:
硬體方面,近年來主要是通過對大型神經網路進行模擬,如 Google 的深度學習系統Google Brain,微軟的Adam等。但是這些網路需要大量傳統計算機的集群。比方說 Google Brain 就採用了 1000 台各帶 16 核處理器的計算機,這種架構盡管展現出了相當的能力,但是能耗依然巨大。而 IBM 則是在晶元上的模仿。4096 個內核,100 萬個「神經元」、2.56 億個「突觸」集成在直徑只有幾厘米的方寸(是 2011 年原型大小的 1/16)之間,而且能耗只有不到 70 毫瓦。
IBM 研究小組曾經利用做過 DARPA 的NeoVision2 Tower數據集做過演示。它能夠實時識別出用 30 幀每秒的正常速度拍攝自斯坦福大學胡佛塔的十字路口視頻中的人、自行車、公交車、卡車等,准確率達到了 80%。相比之下,一台筆記本編程完成同樣的任務用時要慢 100 倍,能耗卻是 IBM 晶元的 1 萬倍。

Ref: A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface. Paul A. Merolla et al. Science 345, 668 (2014); DOI: 10.1126/science.1254642
因為需要擁有極多數據的Database 來做training以及需要極強大的計算能力來做prediction,現有的一些Deep learning如Andrew Ng的Google Brain、Apple的Siri等都需要連接網路到雲端的伺服器。

二、爭議:
雖然深度學習已經被應用到尖端科學研究及日常生活當中,而 Google 已經實際搭載在核心的搜尋功能之中。但其他知名的人工智慧實驗室,對於深度學習技術的反應並不一致。例如艾倫人工智慧中心的執行長 Oren Etzioni,就沒有考慮將深度學習納入當前開發中的人工智慧系統中。該機構目前的研究是以小學程度的科學知識為目標,希望能開發出光是看學校的教科書,就能夠輕松應付各類考試的智能程式。Oren Etzioni 以飛機為例,他表示,最成功的飛機設計都不是來自於模仿鳥的結構,所以腦神經的類比並無法保證人工智慧的實現,因此他們暫不考慮借用深度學習技術來開發這個系統。
但是從短期來看,情況也許並沒有那麼樂觀。
首先晶元的編程仍然是個大問題。晶元的編程要考慮選擇哪一個神經元來連接,以及神經元之間相互影響的程度。比方說,為了識別上述視頻中的汽車,編程人員首先要對晶元的模擬版進行必要的設置,然後再傳給實際的晶元。這種晶元需要顛覆以往傳統的編程思想,盡管 IBM 去年已經發布了一套工具,但是目前編程仍非常困難,IBM 團隊正在編制令該過程簡單一點的開發庫。(當然,如果我們回顧過去編程語言從匯編一路走來的歷史,這一點也許不會成為問題。)
其次,在部分專業人士看來,這種晶元的能力仍有待證實。
再者,真正的認知計算應該能從經驗中學習,尋找關聯,提出假設,記憶,並基於結果學習,而IBM 的演示里所有學習(training)都是在線下的馮諾依曼計算機上進行的。不過目前大多數的機器學習都是離線進行的,因為學習經常需要對演算法進行調整,而 IBM 的硬體並不具備調整的靈活性,不擅長做這件事情。

三、人造神經元工作原理及電路實現
人工神經網路
人工神經網路(artificial neural network,縮寫ANN),簡稱神經網路(neural network,縮寫NN),是一種模仿生物神經網路的結構和功能的數學模型或計算模型。
神經網路是一種運算模型,由大量的節點(或稱「神經元」,或「單元」)和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為激勵函數(activation function)。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值,稱之為權重(weight),這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式,權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達。Ref:Wikipedia: 人工神經網路
電路原理
神經遞質的分泌反過來又是對動作電位刺激的反應。然而神經元在接收到這些神經遞質信號中的一個後便不會再繼續發出動作電位。當然,它們會逐漸累加至一個極限值。在神經元接受了一定數量的信號並超過極限值後----從根本上講是一個模擬進程----然後它們會發出一個動作電位,並自行重置。Spikey的人造神經元也是這么做的,當它們每次受到激發時都會在電容中累積電荷,直至達到限值,電容再進行放電。具體電路結構和分析之後有機會的話再更新。
現階段硬體的實現方式有數電(IBM、Qualcomm)、模電、數模混合(學界)、GPUs等等,還有各種不是基於硅半導體製程製作的神經元等的device方面的研究。

四、歷史
Neuromorphic engineering由老祖宗Carver Mead提出
卡福·米德是加州理工學院的一名工程師,被公認為神經形態計算機之父(當然還發明了「神經形態學」這個詞)
神經形態晶元的創意可以追溯到幾十年前。加州理工大學的退休教授、集成電路設計的傳奇人物卡弗·米德(Carver Mead)在1990年發表的一篇論文中首次提出了這個名稱。
這篇論文介紹了模擬晶元如何能夠模仿腦部神經元和突觸的電活動。所謂模擬晶元,其輸出是變化的,就像真實世界中發生的現象,這和數字晶元二進制、非開即關的性質不同。

後來這(大腦研究)成為我畢生的工作,我覺得我可以有所貢獻,我嘗試離開計算機行業而專注大腦研究。首先我去了MIT的人工智慧研究院,我想,我也想設計和製作聰明的機器,但我的想法是先研究大腦怎麼運作。而他們說,呃,你不需要這樣做,我們只需要計算機編程。而我說,不,你應該先研究大腦。他們說,呃,你錯了。而我說,不,你們錯了。最後我沒被錄取。但我真的有點失望,那時候年輕,但我再嘗試。幾年後再加州的Berkley,這次我嘗試去學習生物方面的研究。我開始攻讀生物物理博士課程。我在學習大腦了,而我想學理論。而他們說,不,你不可以學大腦的理論,這是不可以的,你不會拿到研究經費,而作為研究生,沒有經費是不可以的。我的天。
八卦:老師說neural network這個方向每20年火一次,之前有很長一段時間的沉寂期,甚至因為理論的不完善一度被認為是江湖術士的小把戲,申請研究經費都需要改課題名稱才能成功。(這段為小弟的道聽途說,請大家看過就忘。後來看相關的資料發現,這段歷史可能與2006年Geoffrey E. Hinton提出深度學習的概念這一革命性工作改變了之前的狀況有關。)

五、針對IBM這次的工作:
關於 SyNAPSE
美國國防部先進研究項目局的研究項目,由兩個大的group組成:IBM team和HRL Team。
Synapse在英文中是突觸的意思,而SyNAPSE是Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics的簡稱。
Cognitive computing: Neurosynaptic chips
IBM proces first working chips modeled on the human brain
另一個SyNAPSE項目是由IBM阿爾馬登實驗室(位於聖何塞)的達爾門德拉·穆德哈負責。與四所美國大學(哥倫比亞大學,康奈爾大學,加州大學默塞德分校以及威斯康辛-麥迪遜大學)合作,穆德哈博士及其團隊製造了一台神經形態學計算機的原型機,擁有256個「積分觸發式」神經元,之所以這么叫是因為這些神經元將自己的輸入累加(即積分)直至達到閾值,然後發出一個信號後再自行重置。它們在這一點上與Spikey中的神經元類似,但是電子方面的細節卻有所不同,因為它們是由一個數字儲存器而非許多電容來記錄輸入信號的。
Ref: A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface. Paul A. Merolla et al. Science 345, 668 (2014); DOI: 10.1126/science.1254642

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