在最近的一次采访中，苹果平台架构副总裁蒂姆·小米谈到了全新A14 Bionic处理器的设计、机器学习的重要性，以及公司与竞争对手的区别。据悉，苹果在9月的线上活动期间发布了iPad Air4平板，内置的A14 Bionic芯片组相比上一代迎来了重大升级。

苹果声称，与iPad Air 3上使用的A12 Bionic相比，A14 Bionic提供了30%的CPU性能提升，四核新GPU的性能也提升了30%。

第三方基准测试显示，A14 Bionic的CPU/GPU性能分别提升了约19%和27%。

近日，苹果平台架构副总裁蒂姆·小米接受了德国《斯特恩》杂志的采访，期间他对A14仿生芯片的发展趋势做了一些说明。

首先，虽然苹果公司不是机器学习和神经引擎的发明者，而机器学习和神经引擎已经建立了几十年，但该公司确实找到了加速这一过程的方法。

机器学习需要在复杂的数据系统上训练神经网络。随着存储容量的增加，机器可以获得越来越大的数据集。然而，直到2010年初，学习速度才开始发生巨大变化。

快进到2017年，苹果发布了首款搭载Face ID人脸识别方案的iPhone X智能手机。它内置A11芯片，每秒可处理6000亿次算术运算。

而最新一代iPad Air 4上的A14 Bionic芯片采用5nm工艺，运算量是前者的18倍以上，达到每秒11万亿次。

当然，就实际性能而言，硬件并不是唯一重要的。小米还指出，苹果的软硬件开发团队在协作中有着独特的地位，共同打造对大家都有用的软件。

“在整个开发过程中，我们与软件团队保持密切合作，确保我们不仅在构建一项对少数人有用的技术，还希望能帮助成千上万的iOS开发人员”。

此外，Tim小米强调了Core ML的重要性，Core ML常用于语言处理、图像/声音分析等机器学习的基本框架。苹果让开发人员可以访问Core ML，使他们能够在应用程序中充分利用这一功能。

“我们投入了大量时间，以确保我们不只是将晶体管封装到不同的芯片中，而是希望公众有机会使用它们。对于想了解更多的开发者来说，Core ML是一个绝佳的机会。

据悉，Core ML不仅是全球流行的DJ应用Djay的关键组件，也是其用户之一，软件巨头Adobe。

最后，蒂姆·小米解释了为什么Face ID不支持戴口罩解锁人脸。虽然公司的人脸识别模型理论上相当不错，但在异物遮挡的情况下，很难带来很高的识别度。

苹果致力于保证用户数据的安全，所以在权衡了便利性和安全性之后，选择在这个特殊时期坚守原则。