AI算力反超GPU!苹果A20 Pro新特性曝光:双16核NPU强攻端侧大模型
9月11日消息,算力双核A20 Pro此前已在Geekbench 6中刷新了智能手机芯片的反超单核成绩纪录,多核表现较A19 Pro和M3最高提升27%,苹曝光甚至超越了M5 Max。果A攻端
近日这款SoC又有一项新特性被曝光:其双16核神经网络引擎的特性峰值算力可以高于芯片内置的7核GPU,但前提是模型工作负载必须专门为NPU量身打造。
这一消息来自知名爆料博主Max Weinbach在X平台上的算力双核分享。他提到关于A20 Pro和M6的反超一个有趣事实:只要任务专门针对神经网络引擎进行优化,双16核设计带来的苹曝光性能增益便可超过GPU。
但反过来,果A攻端如果让神经网络引擎去处理图形密集型负载或特定动画,特性速度会慢到几乎无法接受,模型这类工作仍然必须交给GPU。算力双核
这一架构调整意味着A20 Pro在设计逻辑上已向AI算力倾斜。反超在运行30亿(3B)参数规模的苹曝光端侧AI模型或处理量化模型的提示词预填充阶段时,双16核NPU能够提供极高的执行效率。
也就是说,NPU的流水线设计已针对AI提示词处理进行了专项优化,这使得大量原本需要GPU介入的任务可以被NPU高效接管,从而为系统留出更多资源余量。
除了模型处理,A20 Pro的NPU还承担了大量的视觉与音频专项任务。例如实时摄像头的深度估计、背景虚化、文本识别以及图像分割等特征提取工作,均由NPU在底层完成。
而在音频侧,实时语音识别和环境音增强也已实现硬件级加速,这些任务在NPU上的运行能效比远高于传统核心。
不过NPU也并非全能的万金油,在处理非量化的32位(FP32)或64位浮点数学运算,以及涉及动态张量形状的任务时,系统仍会回退至CPU或GPU进行计算。
此外对于大语言模型的单Token生成阶段,由于NPU存在调度开销问题,CPU和GPU反而更适合处理此类任务。
目前首批搭载A20 Pro的iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max以及iPhone Duo尚未发货。
随着设备陆续上市,后续将出现更多专门针对双16核神经网络引擎设计的任务,届时才能更直观地看出这次升级究竟能带来多大的实际收益。
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