Apple Silicon Mac 上的神經引擎有什麼用？

當蘋果公司從英特爾處理器轉向自己的解決方案（即蘋果矽晶片）的電腦時，它顯著提高了效能和能耗。即使在演示過程中，他也強調了主處理器，它們共同構成了整個晶片並支援其功能。當然，在這方面我們指的是CPU、GPU、神經引擎等等。雖然 CPU 和 GPU 的作用眾所周知，但一些蘋果用戶仍然不清楚神經引擎的實際用途。

Apple Silicon 的庫比蒂諾巨頭基於其 iPhone（A 系列）晶片，這些晶片配備了幾乎相同的處理器，包括前面提到的神經引擎。然而，甚至沒有一種設備完全清楚它的實際用途以及我們為什麼需要它。雖然對於CPU和GPU我們非常清楚這一點，但這個元件或多或少是隱藏的，同時它保證了後台相對重要的進程。

為什麼擁有神經引擎是好事

但讓我們來了解一下我們配備 Apple Silicon 晶片的 Mac 配備特殊的神經引擎處理器這一基本或實際上的好處。如您所知，本節專門用於人工智慧和機器學習。但這本身並不需要透露太多資訊。然而，如果我們概括地總結一下，我們可以說處理器用於加速相關任務，這使得經典 GPU 的工作明顯更容易，並加快了我們在給定電腦上的所有工作。

這就是蘋果展示 M1 晶片的方式

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具體來說，神經引擎用於相關任務，乍一看，與普通任務沒有任何區別。這可以是視訊分析或語音識別。在這種情況下，機器學習就發揮了作用，這對性能和能耗的要求是可以理解的。因此，擁有一個明確關注這個問題的實用助理絕對沒有壞處。

M1晶片及其主要部件

與 Core ML 合作

蘋果的 Core ML 框架也與處理器本身密切相關。透過它，開發人員可以使用機器學習模型並創建有趣的應用程序，然後使用所有可用資源來實現其功能。在配備 Apple Silicon 晶片的現代 iPhone 和 Mac 上，神經引擎將在這方面提供幫助。畢竟，這也是 Mac 在視訊處理領域如此優秀且強大的原因之一（不是唯一）。在這種情況下，他們不僅依賴圖形處理器的效能，還得到神經引擎或其他媒體引擎的幫助來進行ProRes視訊加速。

用於機器學習的 Core ML 框架用於各種應用程式

神經引擎的實踐

上面，我們已經簡單地概述了神經引擎的實際用途。除了用於機器學習的應用程式、用於編輯視訊或語音識別的程式之外，我們還將歡迎它的功能，例如在本機應用程式「照片」中。如果您不時使用即時文字功能，可以從任何圖像中複製書面文本，那麼神經引擎就在背後。