1分钟知识锦囊|苹果新手机里的“仿生芯片”到底是什么意思?
提问:@新用户1783715
今日锦囊答主:杨健 芯智讯创始人兼总编(公众号ID:芯智讯 icsmart)
仿生是模仿生物系统的功能和行为,来建造技术系统的一种科学方法。它打破了生物和机器的界限,将各种不同的系统沟通起来。
从这个角度来看,人工智能芯片可以算作是仿生芯片。但是我认为目前的人工智能还只是停留在人工阶段,真正的智能应该是具有自我学习能力(不需要依赖大数据训练,会自主学习),新型的类脑芯片才算得上是真正的仿生芯片。
所以,我不认为苹果A12并是什么仿生芯片,可能这么叫是为了听上去高大上一些。其实际上就是手机SoC当中加入了AI运算加速内核。苹果A11/A12当中都集成了专门用于神经网路计算的独立处理单元(独立的内核),也就是大家常听到的NPU(不同厂商叫法会有差异)。一般在手机的SoC当中,CPU主要负责一些通用计算,能处理各种复杂的任务,适应性强。比如它也能够处理图形任务、进行人工智能计算,只不过效率要比GPU、NPU低。
而GPU则主要负责处理图形任务,它的优势就在于可支持大规模的并行计算架构,非常适合一些简单重复的计算任务。目前也被很多的厂商用于深度学习、数据模型的训练上。虽然大规模部署算力强大,但是功耗也是非常的大。所以,主要被应用于一些对于功耗要求不是很高的人工智能计算领域。
现在大家所说的AI芯片实际上就是专用型的ASIC芯片。它的AI计算能力和计算效率都直接根据特定的AI算法的需要进行定制的,所以相对CPU、GPU,其可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。所以目前在终端侧(特别是移动终端)的AI计算上,很多厂商都开始选择采用专用的AI芯片,或者在SoC当中集成NPU内核。
回过头来说苹果A11/12当中集成的NPU内核,这实际上是一些特定的神经网络类型即AI算法(比如语音/图片识别、人脸识别等算法)的硬件化,主要就是起到针对这些AI算法运算的加速。比如原本做图像识别,一分钟只能识别一百张,而有了NPU加速则可实现一分钟识别数千张图片,不仅速度更快而且功耗也更低。
不过NPU也有其缺点,一旦设计完成,对应的AI算法就无法更改,无法升级。但是它可以与手机SoC当中的CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算(高通骁龙845的AI神经网络引擎就是通过调配CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算),所以可以在一定程度上弥补灵活性上的缺失。
目前手机芯片上所能提供的AI能力,主要是针对语音、图片、人脸、AR等的一些应用。另外神经网络引擎也拥有一定的机器学习的能力,比如你每天都刷脸解锁,所以AI也学习你脸部面容的一些变化(人的面容会因为慢慢的衰老而发生变化)。
总的来说,我们应该将A12芯片作为一个整体来看,其AI的能力并不仅仅是由NPU提供的,在一些场景下,其他的CPU/GPU等内核也会参与到AI运算当中,而NPU的作用也主要是针对特定的AI算法进行加速。
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仿生芯片是什么意思
仿生芯片是一种模仿生物学系统的行为和功能的电子芯片。它模仿了人类大脑中处理信息的方式,并具有自适应性和学习能力。仿生芯片是一种创新性的技术,可用于机器人、自动驾驶汽车、医疗设备和其他智能设备。它可以实现更高效、更自然的交互,并提高设备的智能水平。此外,仿生芯片还可以用于研究神经系统和认知科学,有助于更好地理解大脑的工作原理。仿生芯片是未来科技发展的一个重要方向,将会带来更多的创新和应用。
仿生芯片介绍
仿生芯片是一种用于模拟生物系统的微型电子器件。它的设计灵感来自于生物学,尤其是生物神经系统的结构和功能。
仿生芯片可以模拟人类的感知、运动、记忆和学习等功能。它的目的是将人工智能技术与神经科学、生物学等领域结合起来,开发出更加智能、自适应和高效的电子系统。
仿生芯片的主要特点包括:
1. 模拟生物神经系统的结构和功能,具有更高的适应性和智能性。
2. 具有更快的响应速度和更低的能耗,可以在更小的空间内实现更多的功能。
3. 可以模拟和学习人类的感知、运动和认知过程,具有更强的智能性和自适应能力。
4. 可以应用于机器人、智能家居、医疗设备等领域,具有广泛的应用前景。
目前,仿生芯片技术已经成为人工智能领域的研究热点之一。未来,随着科技的不断进步,仿生芯片将会在各个领域带来更多的创新和突破。
相关资料
仿生芯片是一种模仿生物神经系统的电子器件,用于处理信息和控制机器人的行为。它的设计灵感来源于生物神经系统的结构和功能,例如大脑的神经元和突触。仿生芯片通常由硅芯片和生物元件组成,可以模拟神经元的电信号传递和突触的化学反应过程,从而实现类似于人脑的信息处理和决策。它可以应用于机器人、智能交通、医疗诊断等领域,具有高效、低功耗、高度可靠等优点。
扩展资料
仿生芯片是通过模仿生物神经系统的结构和功能,将其应用于人工智能和机器学习领域的一种新型芯片技术。它不仅能够模拟人脑的神经元和突触之间的连接,还可以实现自适应学习和感知能力。因此,仿生芯片具有在处理复杂数据时高效、低功耗和智能化的优势。目前,仿生芯片已经被广泛应用于人工智能、自动驾驶、机器视觉、机器人等领域,并且有望在未来进一步发挥作用,推动人工智能技术的发展。
总结
仿生芯片是一种模仿生物系统神经系统的芯片,通过模拟神经元之间的信号传递和处理,实现人工智能的目的。该技术可以应用于机器人、智能控制、图像识别、语音识别、人脸识别等领域。仿生芯片的根本目的是为了提高人工智能的自适应性、自学习性和适应性,从而实现更加智能化的人机交互。目前,仿生芯片技术还在不断发展和完善中,未来有望成为人工智能领域的重要技术之一。
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这个是苹果手机的CPU处理芯片,意思就是说智能。这个是苹果手机的CPU处理芯片,意思就是说智能。