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2020-09-21  來自: 亞瑟半導體設備安裝(上海)有限公司 瀏覽次數(shù):220

蘋果在發(fā)布會上公開了新的A14 SoC。根據(jù)發(fā)布會,該SoC將用于新的iPad上,而根據(jù)行業(yè)人士的推測該SoC也將會用在新的iPhone系列中。除了常規(guī)的CPU和GPU升級之外,A14引人注目的就是Neural Engine的算力提升。我們認為,蘋果A系列SoC在近幾年內Neural Engine的算力增長可以作為一種新的AI算力范式,成為新的摩爾定律。

蘋果公布的A14 SoC使用5nm工藝,而新的Neural Engine則使用16核心設計,其峰值算力可達11 TOPS,遠超上一代的Neural Engine(6TOPS)。在發(fā)布會上,蘋果明確表示該Neural Engine主要支持加速矩陣相乘。此外,蘋果還表示新的Neural Engine結合CPU上的機器學習加速,可以將實際的AI應用體驗相對于前代提升十倍。

新的Neural Engine的峰值算力大大提升可以說是有些意料之外,但是又是情理之中。意料之外是因為A14的其它關鍵指標,例如CPU和GPU等相對于前一代A13的提升并不多(發(fā)布會上給出的30%提升對比的是再前一代的A12 SoC,如果直接和上一代A13相比則CPU性能提升是16%而GPU則是10%左右),但是Neural Engine的性能提升則接近***%。而Neural Engine性能提升大大超過SoC其他部分是情理之中則是因為我們認為如果仔細分析SoC性能提升背后的推動力,則可以得出Neural Engine性能大幅提升是非常合理的。一方面,從應用需求側來說,對應CPU和GPU的相關應用,例如游戲、網(wǎng)頁瀏覽、視頻等在未來可預見的幾年內都沒有快速的需求增長,唯有人工智能有這樣的需求。另一方面,CPU和GPU的性能在給定架構下的性能提升也較困難,很大一部分提升***靠半導體工藝,而事實上半導體工藝的升級在未來幾年內可預期將會越來越慢,每代工藝升級更注重于晶體管密度以及功耗,在晶體管性能方面的提升將越來越小。而AI加速器則還有相當大的設計提升空間,相信在未來幾年仍將會有算力快速增長。

加入Neural Engine的SoC是2017年發(fā)布的A11。該SoC使用10nm工藝,搭載Neural Engine峰值算力為0.6TOPS,Neural Engine的芯片面積為1.83mm2。當時Neural Engine主要針對的應用是iPhone新推出的人臉識別鎖屏FaceID以及人臉關鍵點追蹤Animoji,且Neural Engine的算力并不對第三方應用開放。


第二代Neural Engine則是在2018年的A12 SoC上。該SoC使用7nm工藝,Neural Engine面積為5.8mm2,而其峰值算力則達到了5TOPS,相比前一代的Neural Engine翻了近10倍。而根據(jù)7nm和10nm工藝的晶體管密度折算則可以估計出Neural Engine的晶體管數(shù)量大約也是增加了6-7倍,基本和算力提升接近。
第三代Neural Engine是2019年的A13,使用第二代N7工藝,其面積相比上一代減少到了4.64mm2,而算力則增加到了6TOPS。我們認為這一代的Neural Engine是上一代的小幅改良版本,并沒有做大幅升級。
公布的A14則搭載了新一代的Neural Engine,使用5nm工藝,Neural Engine的具體面積尚沒有具體數(shù)字,但是其算力則是達到了11TOPS,是上一代的接近兩倍。
從上面的分析可以看出Neural Engine每次主要升級都伴隨著算力的大幅上升,上升了近十倍,而第二次則上升了近兩倍。如果按照目前兩年一次主要升級的節(jié)奏,我們認為在未來數(shù)年內Neural Engine乃至于廣義的AI芯片市場都會有每兩年性能提升兩倍的規(guī)律,類似半導體的摩爾定律。我們認為,這樣的規(guī)律可以認為是AI芯片算力的新摩爾定律。




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