在最近的苹果发布会上，我看到了苹果的A11 Bionic处理器。 这个处理器的名字叫做“仿生”，基本上可以想到人类这样的部分和超越人类功能的部分，也就是最近在科学技术圈非常受欢迎的AI。 但是，苹果表示这只会让消费者更容易记住。 就是说，是为了做好事吗？ ）
A11 Bionic具有6个核心的64位CPU，其中包括2个高频核心和4个低频核心，共计43亿个晶体管。 相比之下，A10 Fusion有4个核心，包括2个高频核心和2个低频核心，共计33亿晶体管。
从性能上看，A11 Bionic的高频核心比A10 Fusion快了25%，低频核心比A10 Fusion快了70%。 由于采用了苹果自行开发的第二代性能控制器，A11 Bionic的6个核心同时工作，多线程任务下的性能比A10 Fusion的整体性能快了70%。 另外，苹果还在发布会上特意提到了全新的GPU。 该GPU采用3核设计，比A10 Fusion采用的定制GPU快30%。
除此之外，A11 Bionic还支持双核架构神经网络处理引擎(Neural Engine )。 该引擎每秒处理6000亿次神经网络计算请求，支持面部解锁等功能。 新一代iPhone在人机模型的光效调节)中也使用了神经网络处理引擎
与其说是AI芯片，不如说AI功能很可能成为下一部智能手机搭载的“标准装备”。 关于A11 Bionic大致明白了。 来看看国内刚刚发表的长颈鹿970吧。
最近，华为举办了2017年度长颈鹿芯片媒体交流会，具体介绍了旗舰处理器长颈鹿970。 这个处理器以前在德国IFA 2017展览会上正式发表过，今天以这个共享为契机，我们也来整理一下长颈鹿970的规格吧。
麒麟970采用台湾积体电路制造10纳米工艺制造，这也是目前最先进的工艺水平，在指甲尺寸的芯片上集成55亿个晶体管，比上一代16纳米工艺麒麟960增加37.5%，内部集成8个CPU核心(A73 A53 )
除了看数据就能明白的性能提升外，麒麟970被称为华为的移动AI计算平台，希望未来的手机能听到和看到，慢慢了解使用它的人。 另一方面，麒麟970就AI这一点，首次整合了神经网络单元NPU (NPU )，并与CPU、GPU、DSP进行了组合。 华为称这种新体系结构为海人工智能体系结构。
这里要明白的是，AI芯片听起来可能与普通芯片名字完全不同，但实际上人工智能的技术核心是进行针对性的大量数据计算，实现照片识别分类等所谓的AI功能。 这对于原本以CPU/GPU/DSP为中心的传统计算架构来说非常吃力，所以NPU (即神经网络处理单元)是为机器学习而设计的，也就是添加在AI相关功能中的客户，
在华为的媒体交流会上，官方称为AI产生的NPU处理在机器学习上拥有传统CPU的25倍性能、GPU的6.25倍性能的同时，拥有超低功耗的优势。 作为参考，在进行图像识别的计算中，搭载NPU的麒麟970每分钟可以处理2005张照片，CPU运算只能达到每分钟95张的速度。
在发布会的展示中，我们知道这个麒麟970可以离线识别照片物体，例如各种水果。支持在嘈杂的环境中语音唤醒等能够实现AI降噪的AI美颜，支持更快、更准确、智能的自动回复联想和情感识别例如，如果输入的内容与工资有关，手机会自动联想到愉快的表情，输入电影的名称后就可以自动推荐附近的电影院。
除了苹果和华为之外，最近网上有消息称三星也在着手开发AI处理器，前文也在一定程度上验证了我们对这个功能将成为“标配”的判断。
人工智能和神经网络这个词听起来很远，但是现在手机上的布局功能很容易理解，主要是从输入的大量数据中自发总结规律，可以举一反三。 实际上，通过大量的样本数据训练分类识别等功能来实现。 例如，训练样本为语音数据，训练后的神经网络实现的功能为语音识别。 如果训练样本输入是脸部图像数据，那么训练后实现的功能就是脸部识别。
尾巴们觉得自己对AI处理器有硬性需求吗？ 或者，可以说这个只能叫做噱头，如果对这样的处理器的功能有什么期待的话，也可以在评论区一起讨论。
日本新闻