苹果押宝无人车和增强现实,开发神经引擎AI专用芯片

2017 年 5 月 31 日 新智元

  新智元编译  

来源:bloomberg.com

编译:熊笑


【新智元导读】苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器——Apple Neural Engine。苹果已经考虑将照片应用中的面部识别、一部分语音识别以及 iPhone 的键盘预测功能卸载到该芯片中。将一些任务卸载到专门针对苛刻的 AI 处理任务设计的专用模块中,可以显著提高苹果的硬件性能,尤其是电池性能。新消息可能在 6 月份即将举行的年度开发者大会上正式发布。



在 AI 领域,苹果起步很早。2011年,苹果就推出了 AI 软件 Siri,可以让用户使用语音命令来操作智能手机。


现在,这家电子巨头正在把 AI 带入芯片。



苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器——Apple Neural Engine



据知情人士爆料,苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器。该芯片在内部被称为苹果神经引擎(Apple Neural Engine),它将改善苹果设备处理任务的方式,这些任务本来都是需要人类智能的(如面部识别和语音识别)。这位透露消息的人士不愿意公开自己的姓名,他所说的产品同样尚未被公开。苹果则拒绝对此发表评论。


在呈现爆炸式发展的 AI 领域,苹果工程师正在追赶亚马逊和 Alphabet 的同行。虽然 Siri 让苹果在语音识别方面先人一步,但此后竞争对手在其产品线上部署 AI 的动作更为积极,这包括亚马逊的 Echo 和谷歌的 Google Home 智能助理。一个支持 AI 的处理器能帮助苹果将更高级的功能集成到设备中,特别是在无人驾驶和增强现实方面。增强现实技术可以在一个人的视野之上叠加图像和其他信息。


前苹果分析师兼风险投资公司 Loup Ventures 的联合创始人 Gene Munster 说:“苹果把未来的赌注放在了增强现实和无人车上,二者的核心都是 AI。”



苹果 AI 芯片旨在显著改进苹果硬件性能——首先体现在电池上



苹果设备目前使用两种不同的芯片处理复杂的 AI 进程:主处理器和图形芯片。新芯片将使得苹果可以将这些任务卸载到专门针对苛刻的 AI 处理任务设计的专用模块中,从而提高苹果设备的电池性能。


如果苹果开始了芯片的测试和开发,这将跟上已经推出专用 AI 芯片的其他半导体制造商的步伐。 Qualcomm 最新的智能手机 Snapdragon 芯片具有处理 AI 任务的模块,而谷歌于 2016 年宣布推出首款芯片,称为 Tensor Processing Unit(TPU)。该芯片在谷歌的数据中心工作,在搜索和图像识别中发挥了作用。在今年的 I / O 大会上,谷歌宣布推出 TPU 的新版本,可供云端业务的用户使用。英伟达也向云用户出售过类似的芯片。


苹果 AI 芯片旨在显著改进苹果硬件性能。根据知情人士的说法,该公司计划最终将芯片整合到其许多设备中,包括 iPhone 和 iPad。该人士表示,苹果公司已经对未来 iPhone 原型机进行了测试,并补充说,该组件今年将准备就绪。


苹果的操作系统和软件功能将与包括芯片的设备集成在一起。知情人士表示,苹果已经考虑将照片应用中的面部识别、一部分语音识别以及 iPhone 的键盘预测功能卸载到该芯片中。同时,苹果还计划向开发人员提供芯片访问权限,这样第三方应用也可以将 AI 相关的任务卸载到芯片上。



新芯片将在今年 6 月份的年度开发者大会上推出?



苹果可能会在 6 月份的年度开发者大会上讨论其在 AI 上的最新进展。同样是在开发者大会上,苹果计划推出 iOS 11 这一新的 iPhone 和 iPad 的操作系统,并提供更新的用户界面。据说,苹果也将讨论带有英特尔更快芯片的新笔记本电脑。


苹果内部已经开发了一系列处理器。2010年苹果开始用A4 芯片为iPhone和iPad设计自己的主处理器。此后它发布了一系列专门的处理器,用于 Apple Watch、其各类产品中的运动传感器、AirPod 内的无线组件以及 MacBook Pro中的指纹扫描。该公司对在 Mac 笔记本电脑上运行低功耗模式的芯片也进行了测试。

 

2015年,彭博社报道过,苹果的秘密文化阻碍了 iPhone 制造商吸引顶尖 AI 研究人才的能力。此后,苹果已经收购了多家与 AI 有深厚关系的公司,已经开始发布与 AI 研究有关的论文,已经加入了一个关键的研究小组,并开始进行相关的招聘工作。2016 年10 月,苹果聘请了 CMU 的 Russ Salakhutdinov 担任 AI 研究主管。



原文地址:https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-05-26/apple-said-to-plan-dedicated-chip-to-power-ai-on-devices




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