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。