苹果神经处理基于神经引擎，这是一个集成到 Apple 设计的片上系统 (SoC) 架构中的专用硬件模块。神经引擎于 2017 年随 A11 仿生芯片一起推出，经过连续几代 A 系列和 M 系列的发展，核心数量和吞吐量不断增加，以处理不断增加的 AI 工作负载。
与专为通用任务和图形渲染而设计的 CPU 和 GPU 内核不同，神经引擎可加速机器学习模型中使用的矩阵乘法和推理操作。 Face ID 识别、计算摄影、设备上语言处理、实时转录和预测系统行为都依赖于这种专用架构。
设计与制造：台积电的角色
苹果的神经处理始于库比蒂诺的芯片设计，但制造主要通过台积电（台积电）。台积电使用先进的工艺节点（包括 5 纳米和 3 纳米技术）制造苹果的 A 系列和 M 系列芯片。
更小的制造节点增加了晶体管密度，从而在不成比例增加功耗的情况下实现更高的神经引擎吞吐量。转向先进的 3nm 变体可提高每瓦性能，这对于 iPhone 和 iPad 等电池供电设备至关重要。
台积电先进的封装技术，如 InFO（集成扇出）和 CoWoS（晶圆上芯片芯片），支持 Apple Silicon 内部 CPU、GPU 和神经引擎组件之间的高效互连。
神经引擎架构
Apple 神经处理依赖于紧密集成的系统架构。神经引擎与以下各项一起运行：
- 高性能CPU核心
- CPU 核心效率
- 定制设计的 GPU 核心
- 统一内存架构
统一记忆发挥着重要作用。 Apple 的架构允许共享高带宽访问，而不是单独的 CPU 和 GPU 内存池。当机器学习模型在计算单元之间移动数据时，这可以减少延迟。
每一代 Apple Silicon 都增加了神经引擎核心数量或提高了每秒运算量。虽然核心数量因芯片层而异，但性能扩展侧重于图像分割和自然语言处理等任务的更高吞吐量。
内存供应商和带宽
苹果的神经处理性能不仅取决于逻辑核心，还取决于内存带宽。 SK 海力士、三星电子和美光等供应商提供集成到 Apple Silicon 封装中的 LPDDR 内存模块。
更高的内存带宽使人工智能模型能够更有效地处理大型数据集。随着神经引擎功能的增长，内存架构必须相应扩展。
与移动 A 系列芯片相比，在 M 系列芯片中，统一内存配置可达到更高的容量和带宽水平，从而实现更复杂的设备端 AI 工作流程。
IP 块和半导体生态系统
尽管苹果公司内部设计了其神经引擎，但更广泛的半导体生态系统贡献了重要的知识产权和制造能力。
ARM Holdings提供CPUApple 大量定制的架构许可。虽然神经引擎是 Apple 的专有设计，但与基于 ARM 的内核的集成可确保与 iOS、macOS 和相关操作系统的兼容性。
来自公司的 EDA（电子设计自动化）工具作为新思科技和节奏在芯片设计验证和仿真阶段使用。这些工具支持在制造前验证复杂的神经计算单元。
人工智能工作负载集成
苹果的神经处理并不是与操作系统隔离的。 iOS、iPadOS、macOS 和 VisionOS 集成了 Core ML 和相关框架，可将机器学习任务路由到神经引擎（如果可用）。
开发人员可以使用 Core ML 工具部署针对 Apple Silicon 优化的模型。这些模型会自动分配给最高效的计算单元，通常会优先考虑神经引擎的推理工作负载。
这种硬件和软件之间的垂直整合使苹果的方法与众不同。神经引擎不是一个独立的加速卡；它嵌入到系统级编排中。
电源效率和热设计
设备上的人工智能需要在有限的热范围内实现高计算密度。苹果神经处理的改进强调能源效率而不是峰值瓦数。
每瓦性能优化可实现实时摄像头处理和后台转录等人工智能功能，而不会造成明显的电池消耗。
瘦设备内的热管理需要平衡神经引擎吞吐量与被动冷却限制。先进的半导体节点有助于降低漏电流并减少热量产生。
先进封装和互连
苹果的神经处理性能还取决于芯片封装的创新。在更高层的 M 系列芯片中，多个芯片通过超高带宽互连进行连接。
这种设计方法可以扩展 GPU 和神经引擎资源，同时保持一致的统一内存访问。
台积电的先进封装解决方案促进了这种集成，使苹果能够在不牺牲芯片间通信效率的情况下扩展神经计算密度。
未来的扩展预期
Apple 神经处理预计将在未来的 A 系列和 M 系列迭代中继续扩大每秒运算量。改进可能不仅仅集中在架构细化、内存压缩效率以及与 GPU 资源的更深入集成上，而不仅仅是原始核心数量的大幅增加。
设备上的人工智能应用程序（例如生成文本建议、图像增强、语音隔离和上下文系统自动化）依赖于增量神经计算增益。
Apple 神经处理由分层供应商生态系统支持，其中包括负责制造的台积电、负责内存的 SK 海力士和三星、负责基础 CPU 架构许可的 ARM 以及负责设计验证工具的 EDA 公司。这些合作伙伴关系使苹果专有的神经引擎能够在日益紧凑和节能的硅架构中扩展，使硬件发展与软件驱动的机器学习功能保持一致。
