對現代人來說，人手一支、形影不離的智慧手機（Smart Phone），整合了多數可攜帶式電子裝置角色，從行動網路、數位相機、數位攝影機、媒體播放器、可攜式電子遊戲機、錄音筆，甚至「交通卡」、「電子錢包」、「手電筒」和「噪聲檢測器」等透過行動應用程式（Mobile App）擴充的琳瑯滿目功能，使智慧手機「對一般生活的必要性」遠超過個人電腦，弄丟手機這件事，搞不好比弄丟錢包還嚴重。
▲ 如果搭上時光機跟十年前筆者說：你以後會在手機花超過 4 萬元，一定會被當成神經病，但這就是現在智慧手機對生活的重要性。（Source：三星）
也因此，消費者寧可掏出 3、4 萬元甚至更多，購入最新且建議售價節節高升的旗艦級手機（筆者 2 月入手三星 Galaxy S23 Ultra 一舉「翻倍」歷年升級主力手機的預算紀錄），卻不見得願意付同樣代價買個人電腦，即使後者料件成本（BOM Cost）可能較高，所謂「價值決定價格」大概就這麼回事。基於同樣道理，智慧手機議題，特別是持續推陳出新的系統單晶片（SoC，System on Chip），更能吸引科技狂熱者目光，反觀個人電腦，越來越冷門、越來越乏人問津，彷彿被多數人遺忘。
繼上一篇〈人工智慧推論加速單元：x86 篇〉，本文筆者焦點轉向智慧手機處理器「御三家」：「手握六成 5G 基頻晶片的高階 Android 手機王者」高通（Qualcomm）、急起直追的「台灣之光、手機市占率之王」聯發科（MediaTek）、「總是關起門自己玩」的蘋果（Apple），稍晚登場的下一篇則是「處境略為尷尬的三星（Samsung） 獵戶座（Exynos）」、「快被美國半導體制裁活活打趴在地上的華為海思麒麟（Kirin）」與「今夏精彩上演股東大亂鬥的紫光展銳（UniSOC）」三個陪榜者，共六位智慧手機晶片參賽者。
▲ 從 2G 到 5G，數量驚人的行動通訊技術專利一直是高通王牌，也是長期獨領風騷的基礎。
但平心而論，數位訊號處理器（DSP，Digital Signal Processor）對智慧手機重要性，遠超過個人電腦的 x86 指令集相容處理器，所以各位才更該多看好幾眼。也許各位並不熟悉 DSP 是什麼，簡而言之，DSP 基本思想是「介於高度靈活的 CPU 和高效能固定功能硬體（視訊影音解碼器之類）的中間點」，DSP 可像 CPU 編程，但應用限制較嚴格，只能完成種類有限的運算負載，如使用特殊指令，激增快速傅立葉轉換（Fast Fourier Transform，FFT）等訊號處理關鍵演算法。可編程、速度雖快但功能受限，是 DSP 最貼切的寫照。
專職輔助運算處理器對追求省電的手機有舉足輕重重要性
如小型電腦的智慧手機，隨時隨地執行大量應用程式，如何竭盡所能降低功耗以延長電池續航，一直是打造智慧手機的重中之重，論「能耗比」，x86 處理器早看不到這票智慧手機系統單晶片的車尾燈，無論蘋果自研晶片還是無數 Android 手機的心臟。蘋果個人電腦處理器之所以驚人，也都是建立在智慧手機的基礎之上。
尤其當人工智慧發展，從「雲端」（Cloud）逐漸轉至「終端」（Edge，或稱「邊緣」），涵蓋拍照、攝影、影音串流和遊戲等應用場景，以提升服務回應速度。以拍照攝影為例，人臉偵測、物體追蹤、雜訊抑制、判別景深、白平衡、高動態範圍影像、路人模糊化等林林總總「特效」，總不能統統送上雲端處理再回傳吧？智慧手機勢必有支撐這些應用的「算力」，也對手機處理器造成功耗難題，採量身訂做的專用輔助處理器，就成為所有全部廠商的方向，且發生時間點遠早於 x86 處理器陣營。
▲ 聯發科 Hot Chips 34（2022 年）演講簡報，道盡智慧手機「最基本人工智慧」應用有哪些。
這票手機處理器「電腦最基礎語言」清一色是 ARM 指令集架構（RISC-V 會不會崛起尚在未定之天），亦定義 SIMD（單指令多資料流）指令與運算單元，如固定 128 位元寬的 Neon 和 128~2,048 位元彈性的 SVE（Scalable Vector Extension，極度偏向純種向量處理器的優異理念），但說到底，缺乏完全獨立的資料暫存器、記憶體、快取記憶體與匯流排，都是依附 CPU 核心的產物，別說省電，一用起來沒激增 CPU 功耗還附贈降低時脈就阿彌陀佛了（英特爾 AVX 指令集是很好的前車之鑑），難兼顧效能和功耗。
各位可能疑惑：現在雲端服務業者為了建置人工智慧算力，紛紛捧著鈔票搶著購買 Nvidia 高階 GPU，近代手機晶片也普遍搭配性能不弱的 GPU，為何手機也不乾脆走向 GPGPU 呢？道理很簡單，即便 GPU 在大量平行運算有壓倒性性能優勢，但也容易激增行動運算平台致命的高功耗，況且 GPU 是否完全符合邊緣運算的 AI 需求也是個大問號。
故可看到手機處理器廠商，有志一同積極自研「人工智慧推論加速單元」和軟體開發套件，沒有例外。畢竟想到新手機的拍照功能，可藉人工智慧協助（這算不算「作弊」就見仁見智了），達成過去只有高階單眼相機和頂級鏡頭才能有的效果，就不難想見這塊市場有多兵家必爭。
高通：歷史悠久的 Hexagon 數位訊號處理器
論歷史悠久，如果 x86 處理器領域有英特爾 GNA（Gaussian & Neural Accelerator，高斯和類神經加速器）為代表，ARM 手機處理器世界的象徵王者，就莫過於以 Snapdragon（驍龍）之名顯赫於世、高階 Android 手機晶片的王者高通（Qualcomm）Hexagon DSP（QDSP6，指高通第六代數位訊號處理器）了，兼具 CPU 和 DSP 功能，可充分對應行動運算平台對多媒體和數據機的需求，像 4K 影像後處理和上億畫素相機連拍處理等。
▲ 距 2004 秋天年高通研發 Hexagon DSP（數位訊號處理器）已近 20 年過去，隨著智慧手機市場急速成長，Hexagon 也因 Snapdragon 大賣，成為最具代表性的 DSP。
拜搭上急速擴展智慧手機市場順風車之賜，2012 年估計，高通 2011 年售出系統單晶片含 12 億個 Hexagon DSP（平均每 SoC 有 2.3 個），2012 年更成長到 15 億個之譜，使 QDSP6 躍升「出貨量最多」的 DSP 架構，繼德州儀器（TI）TMS320 家族後，處理器世界最具指標性的 DSP 當然值得大書特書、寫出與其相襯的巨大篇幅。回顧漫長歷史，說 Hexagon DSP 是現今全體智慧手機的人工智慧縮影，實當之無愧。
▲ 除了高通 2004 年秋季啟動 Hexagon DSP 研發，也早在 2007 年就著手研究人工智慧究，兩者於 2016 年 Hexagon 680 DSP（Snapdragon 820） 交叉，讓 Hexagon 進化成「高通人工智慧推論引擎」。
早在 2004 年秋季，高通就開始發展 Hexagon（「六邊形」之意） 數位訊號處理器，2011 年啟動「Hexagon Access」計畫，允許客戶編程。高通 2012 年 Snapdragon S4（MSM8960）有三個 QDSP6 核心，兩個位於數據機子系統，剩下一個放在多媒體子系統，前者僅高通能用，後者開放客戶開發程式。
2012 年幾乎所有高通商用 4G LTE 數據機，都有數個演化到第五代的 Hexagon DSP 身影。2013 年，高通發表 Hexagon DSP 開發環境，即 Hexagon SDK，並首度於處理器業界年度盛會 Hot Chips 25，公開第五代 Hexagon DSP 的技術細節。
打從一開始，以追求能耗效率為前提，Hexagon DSP 微架構結合可變指令編碼長度、單指令多資料流（SIMD）的超長指令集（VLIW，最多塞入兩個記憶體存取指令與兩個向量運算指令）與硬體多執行緒，力求每個時脈週期可平行處理更寬的資料，但維持較低時脈。就高通觀點，超長指令集與多執行緒是互補技術，後者可隱藏管線延遲（實際效果也在 2012 年英特爾 Itanium 9500 Poulson 得到證實），並便於編譯器更有效排程指令。
▲ 最初 Hexagon DSP 採用四指令包的超長指令集（VLIW）架構，可在單一指令執行最多兩個 64 位元向量運算和兩個記憶體存取。
Hexagon DSP 的硬體執行緒數量，隨著各種產品和應用程式需要，幾代以來一直變化，最初 Hexagon V1 支援六執行緒，到 Hexagon V4 變成三個，Hexagon V5 進一步將原本簡單的交錯式執行緒（IMT，Interleaved Multi-Threading）升級為動態多執行緒（DMT，Dynamic Multi-Threading），碰到 L2 快取未命中、中斷等待或執行特殊指令集，才會切換執行緒，大致可視為粗質多執行緒（CMT，Coarse Multi-Threading）類別。
▲ 打從一開始，高通 Hexagon DSP 就兼具超長指令集和硬體多執行緒，後者可掩蓋指令執行延遲。因應不同時期的應用需求，高通也一直修正 Hexagon 多執行緒數量與切換方式。
高通從 2007 年就著手類神經網路研究，接著人工智慧發展史就如我們熟知，基於深度學習的卷積神經網路經典模型 AlexNet 贏得 2012 年 ImageNet 大規模視覺辨識挑戰賽，後來 Google 買下創造 AlexNet 的 DNNreseach，提前預言人工智慧即將出現大霹靂，也影響 Hexagon DSP 的發展目標。
2015 年 Hot Chips 27，高通發表 Snapdragon 820 處理器，帶來飛躍性技術進步的 Hexagon 680 DSP，就有幸躬逢其盛的筆者印象所及，上演吸引不少科技媒體爭相撰文報導的盛況。但就後見之明，眾多技術名詞背後，Hexagon 680 DSP 對高通的真正意義，是這些文章多半沒有點出來的：這是「第一世代高通人工智慧推論引擎」（First Gen Qualcomm AI Engine），讓高通處理器踏出邁入人工智慧推論作業的第一步。
前面稍微提到隨便一顆高通系統單晶片，動輒用到數個 Hexagon DSP，就順便來瞧瞧筆者第一支三星手機 Galaxy S7 的心臟：Snapdragon 820，除了既定輔佐 CPU 和 GPU 的「計算用 DSP」（Compute DSP）、協助行動通訊網路訊號處理的「數據機 DSP」（Modem DSP），隨時維持常態運作（Always On）的低功耗功能區塊（Low Power Island）又放了專門連接各式各樣感測器（三軸加速度、陀螺儀、GPS 等）、作用相當於一個「Sensor Hub」的「低功耗 DSP」（Low Power DSP），幫助取得整合並處理不同感測器的數據，且不耗用 CPU 運算能量。
▲ 一顆系統單晶片往往用到數顆 Hexagon DSP，像 Snapdragon 就用到三顆，分別計算工作、數據機訊號處理、控制周邊感測器。
相對於「先賢先烈」，QDSP6 第六世代的 Hexagon 680 有以下創新：
- Hexagon 680「最重要，沒有之一」的功能：Hexagon 向量擴展（HVX，Hexagon Vector eXtensions），旨在處理圖像處理應用程式的大量計算負載，像虛擬實境、增強實境、圖像處理、視訊處理和計算機視覺等，有 1,024 位元寬向量資料暫存器，因 Hexagon 超長指令一次最多含四個運算，所以每時脈週期最多可處理 4,096 位元寬資料。Hexagon 680 的兩個 HVX 向量運算，可由任意兩個純量運算執行緒控制。L2 快取記憶體是 HVX 向量執行單元可存取的第一層記憶體，而非容量有限的 L1 快取。
▲ 將向量長度從 64 位元一舉激增到 1,024 位元的 HVX（Hexagon Vector eXtensions）向量擴展，不只單 SIMD 指令擴充這麼簡單，更是替 Hexagon DSP 打開踏入人工智慧的大門，也讓 Hexagon 680 DSP 成為「高通第一世代人工智慧推論引擎」。
- 從前代三執行緒擴展為四執行緒，每個執行緒以 500MHz 時脈運行。L2 快取記憶體可「軟分割」成數塊，分配給不同執行緒與執行單元（總計四個純量，兩個向量），再結合賦予執行緒不同優先權的 QoS（Quality of Service）機能，有助音效和影像運算，不會同時爭搶 Hexagon 680 的執行時間。
▲ Hexagon 680 DSP 的硬體多執行緒由四個時脈 500MHz 組成，因同時僅兩個執行緒執行純量運算、兩個執行緒負責向量運算，所以個別等於 1GHz 理論效能。
- 減少無謂資料搬移與複製、避免頻繁經晶片外部 DRAM 主記憶體，交換不同功能單元的資料，是兼備高效能和低功耗的良方。Snapdragon 820 的 Hexagon 680 能將來自相機影像感測器數據，直接傳到 L2 快取，再分享給影像訊號處理器（ISP，Image Signal Processor）。此外，Snapdragon 820 系統記憶體管理單元（SMMU，System Memory Management Unit）也允許晶片其他功能單元，毋需額外複製就與 CPU 共享資料。
▲ 讓影像等資料流可藉 Hexagon 的 L2 快取記憶體互通有無，不用透過系統主記憶體，不僅大幅縮短傳輸延遲，更能降低整體功耗。
總之，以 Snapdragon 820 和 Hexagon 680 為起點，高通行動運算處理器打開「人工智慧天堂」大門，雖然世人普遍意識到 AI 對智慧手機如此重要，也是好幾年後的事了，從 iPhone 7 後跳槽至三星手機的筆者，到現在也還是傻傻搞不清楚 Hexagon 680 和 685 到底貢獻三星 Galaxy S7 和 S9+（港版）哪些讓筆者很爽的使用者體驗，唯一可猜到的是 Spectra ISP 種種功能，其實都是這些「無名英雄」默默幹的好事。
2019 年 Snapdragon 855「第四代 AI 引擎」Hexagon 690 是重大升級，重點如下：
▲ Snapdragon 855 的 Hexagon 690 倍增向量運算執行單元，並擴增張量（Tensor）加速器和語音助理，漸漸越來越有「人工智慧」的模樣。
倍增向量執行單元至四個，直接加倍理論運算效能。
新增張量（Tensor）加速器，這名詞想必各位現在都不陌生。
追加 Google Assistant 和百度 DuerOS 等人工智慧對話功能會用到的語音助理。
2021 年 Snapdragon 888 的「第六代 AI 引擎」Hexagon 780，不僅將 QDSP6 推進到第七世代，整個 IP 設計更頗有「砍掉重練」味道：
▲ Snapdragon 888 的 Hexagon 780 DSP 將純量、張量和向量執行單元整合為單一 IP 區塊，大幅提升性能與靈活性，即使如此重大技術突破還是無法扭轉 Snapdragon 888 因過熱翻車的事實。
先前純量、向量和張量執行單元，都是各自獨立散布於 Hexagon 600 系列家族，但 Hexagon 780 整合為單一「融合式 AI 加速器」（Fused AI accelerator）IP 區塊，大大提高混合三種運算的工作負載處理效率。高通對新設計感到「非常興奮」，表示性能和靈活性遠超出其他公司「DSP 與 AI 推理引擎分而治之」（往往還是不同 IP 來源）的水準。
純量理論效能提升 50%，張量理論效能倍增，Hexagon 內建的共享 SRAM 容量增加 16 倍。至於網路鄉民念茲在茲的「能耗比」，Hexagon 780 是上世代的三倍。
2022 年 Snapdragon 8 Gen1 的 Hexagon 790，提供混合 INT8 / INT16 精準度。2023 年「完成度極高」的 Snapdragon 8 Gen 2，型號不明的 Hexagon，不但多出 INT4 格式，總體理論效能更是 Hexagon 790「4.35 倍」，不禁讓人懷疑這是不是全新的第八代。
很剛好的，8 月 29 日 HotChips 35 第二天，有場名為「Qualcomm Hexagon Tensor Processor」的高通議程，屆時極可能將一窺廬山真面目，或許會更了解三星 S23 Ultra 足堪「演唱會追星神器」重任的超強望遠鏡頭，究竟是被多強大的運算效能支撐。只可惜筆者並不愛看演唱會，更遑論「追星」，只純粹覺得 S23 Ultra「獵殺」交通違規車輛車牌，實在是超級無敵天殺好用。
▲ 高通將在 Hot Chips 35 第二天公開 Hexagon NPU 技術細節，表現極為出色的 Snapdragon 8 Gen 2，其「人工智慧」能耐很快就會有答案了。
聯發科：泛用各種類型晶片的 APU
智慧手機市場從 2020 年第三季，正好是 5G 世代 Dimensity（天璣）踏進市場，台灣聯發科首次市占率超車高通後，至今未失去龍頭地位，穩定吃下近 40% 市占。經中國山寨手機市場起家的聯發科，也漸漸擺脫「低階破壞式創新」和「一核有難，多核圍觀」的刻板形象，慢慢在高階手機市場也擁有挑戰高通的雄厚本錢，筆者也默默期望聯發科晶片進駐主力 Android 手機的那天（另一個怨念是 iPhone 何時會有螢幕下鏡頭，不要有任何瀏海和動態島，這樣筆者就有說服自己重返 iPhone 的爛藉口了）。
▲ 聯發科 Dimensity 9000（天璣 9000）系列幾乎所有技術規格都為業界頂尖，但能吸引多少手機大廠當作旗艦機心臟，值得慢慢觀察。
聯發科上次嘗試貨真價實的旗艦級系統單晶片，是 2016 年 Helio X20 和 2017 年 Helio X30，之後幾乎沒有任何成功。世界首款台積電 4 奈米製程行動運算系統單晶片的 Dimensity 9000 系列，堪稱聯發科打造不折不扣旗艦晶片的最新成果，創造多項業界第一（Cortex-X2、A710、A510、Mali-G710、LPDDR5X，規格超級暴力的「3 億 2 千萬畫素」影像訊號處理器），無疑代表聯發科這些年來、這些產品世代一路累積的努力。
聯發科行動處理器「人工智慧推論加速單元」歷史，依筆者能考察到的公開資訊，遠不如高通 Hexagon 輝煌，早期不乏外購第三方 DSP IP，但聯發科 APU 也一路進到第六代，並在 2022 年 Hot Chips 34 介紹 Dimensity 9000（搭載第五代APU）議程，闡述聯發科 APU 概貌，並以更簡單易懂的方式，告訴大家「人工智慧引擎」該長什麼樣子。
▲ 聯發科在 Hot Chips 34（2022 年）公開 Dimensity 9000 與 Dimensity 1200 的 APU 效能比較，筆者私心希望台灣晶片設計廠商，能多多參與處理器業界的指標性活動。
但話說回來，看在台灣身為全球 IC 設計第二大國、晶圓代工與封裝測試皆稱霸世界的份上，筆者私心盼望台灣 IC 設計公司能比肩美國大廠，積極在 Hot Chips 和 ISSCC（國際固態電路研討會 International Solid-State Circuits Conference）這種大場面「宣揚國威」，不要只是每年固定看台積電在 IEDM（國際電子元件會議 International Electron Devices Meeting）公布新製程技術細節，否則這些年來，連中國業者都比台灣能見度高。
筆者才疏學淺，沒辦法像高通 Hexagon 整理出完整的聯發科 APU 歷代演進史，乍看簡介也僅勉強寫出「聯發科自研的深度學習加速器（DLA）、視覺處理單元（VPU）、基於硬體的多核調度器與軟體開發包（NeuroPilot），構成先進人工智慧處理單元（APU）核心元件」，但還是可歸納幾個要點：
▲ 這張簡報值得各位慢慢品味，筆者想講的東西都在裡面了。
多樣化的資料精度：INT4（官網倒是沒寫）、INT8、INT16、FP16、BF16。
高能效的乘積和運算陣列（MAC Array）：這點的確「英雄所見略同」，從 Google 自家 TPU 到其他競爭對手，樣子都大同小異。
高效率的內部資料交換：利於將好幾個卷積層合併成一層 Layer Fusion。
最小的記憶體資料量：資料壓縮機制。
不同子系統直接資料傳輸：如影像訊號處理器直接跟 APU 互通有無，無須勞駕系統主記憶體，這特性也和高通 Hexagon（與愉快的競爭對手）如出一轍。
▲ 透過「直接傳輸」，減少用系統主記憶體交換不同功能單元資料，所有手機處理廠商都英雄所見略同。
近期聯發科 APU 效能增長，概略如下：
Dimensity 9000 的 APU 590，與 Dimensity 1200 的 APU 3.0 相較，整體效能 4.3 倍，能效 2.8 倍。
Dimensity 9200 第六代 APU 690 升級共享記憶體引擎，並採新一代雙模 eXtreme 省電模式，相比第五代 APU 590，AI 性能提高 35%，AI 影片超級解析度（AI-SR） 能效提升 45%，AI 降噪（AI-NR）能效提升 30%。聯發科官網強調第六代「混合精度運算」，但從 Hot Chips 演講簡報，可明顯看出此特色並不新鮮，在此不論。
▲ 將訓練好的模型，轉換成混合不同精確度的縮小版，可兼顧移植性、效能、功耗與精確度。
身為土生土長的台灣人，筆者眼睜睜看自己寫出一篇聯發科篇幅遠不及高通的文章，深感愧疚，假以時日若有機會，會特地好好「補完」這塊──假如哪天有辦法挖出詳細資訊，或更實際點，期待聯發科自己做好這件事。
蘋果：樸實無華且枯燥的核心堆堆樂
蘋果永遠玩自己的，然後軟硬皆備的封閉生態系，不必亂槍打鳥，集中一切可動用資源，砸在極少數產品開發案，一步一腳印堆高技術門檻，「Apple Silicon」發展史無非最佳例證，其內「人工智慧」亦不可免俗。
▲ 蘋果的東西都是黑盒子，外人無從窺探，筆者也只能祈禱哪天蘋果願意踏上 Hot Chips 講台，對世人「傳道」Apple Silicon 的奧妙之處，只是機率恐怕比筆者中大樂透還低。
「蘋果神經引擎」（ANE，Apple Neural Engine）是蘋果自研、節能且高吞吐量的神經處理單元（NPU，Neural Processing Unit），用於蘋果晶片機器學習（ML，Machine Learning）推理。身為 A11 處理器的一部分，第一個蘋果神經引擎 2017 年 9 月問世，由兩核心組成，即時處理專用 Animoji 臉部動態表情貼圖和 Face ID 臉部辨識系統，之後 A12 擴展到八核心，但未開放 API 給第三方開發人員。神經引擎的可用性，也從 2017 年 iPhone 擴展到從 A12 開始的 iPad，從 M1 擴展到 Mac。
WWDC 2017，蘋果發表許多應用程式開發框架（Framework），最引人注目的是 Core ML，可讓開發人員替 App 添增機器學習功能，最大限度減少 ML 推理對記憶體容量、應用程式反應能力和設備電池壽命的影響，並號稱不需深入了解神經網路和機器學習知識。這也有助用戶隱私，因推理資料就近保留在 iPhone 等邊緣運算設備，而不是天高皇帝遠的雲端伺服器。
Core ML 對不同類處理器使用不同框架，如 CPU 是 BNNS（Basic Neural Network Subroutines），GPU 是 MPS（Metal Performance Shaders），ANE 則是蘋果私有框架。結果 Core ML 讓 A12 神經引擎運行速度提高到 A11 九倍，功耗僅十分之一。2019 年 9 月發表 A13 的八核神經引擎速度提高 20%，同時功耗降低 15%。蘋果神經引擎部署短時間內大大影響自然語言處理、機器視覺等多領域的 Transformer 模型，可提升十倍速度並減少 14 倍記憶體容量。
毫不意外，蘋果依循慣例一步步擴增核心數，也從未透露技術蛛絲馬跡，更別說歷代變革。筆者可觀察到的，唯有 A12「似乎」開始支援多種資料精準度（預設是 fp16），以及 A15 / M2（蘋果視為第五代 ANE，以此類推世代區隔）對比 A14 / M1 高達 40% 理論性能差距。
▲ 小小 M2 Ultra 版 Mac Studio，最多有理論頻寬 800GB/s 的 192GB 統一記憶體容量，卻可塞入 130GB 大型語言模型，已吸引買不到或買不起頂規專業運算 GPU 開發者。
反倒是蘋果神經引擎在「推理」之外能否「訓練」，不啻是個有趣的茶餘飯後話題，連蘋果開發者論壇都有人提問，左思右想，按照常理，用 MPS 操爆 GPU 再搭配巨大統一記憶體（UMA）容量才是正道，最近部分人工智慧應用開發者「投奔」M2 Ultra 版 Mac Studio，就是不少公司（英特爾和 AMD） 密切關注的時事，儘管訓練效能頂多達 Nvidia 頂級運算卡五分之一或七分之一，但起碼價格一般人還負擔得起，也不會「有錢還買不到」。
話說回來，連英特爾都在構思把部分雲端訓練「典範轉移」到用戶端，蘋果證實積極發展自家生成式 AI 並增加研發經費、但一切仍處於迷霧中時，難道不會懷疑更不會好奇，蘋果是否已想到超越時代想像的獨特玩法了？絕對可能，應該可能，也許可能，希望可能。
下期預告：三星、華為、紫光，與更多領域
爬文至此，假若用力讀完全文，想必大腦瀕臨超載的各位大恩大德，一定和殫精竭慮的筆者一樣，臉上掛著跳動不已的眼皮、抽搐顫抖的嘴角、劫後餘生的表情、看著爛蘋果的眼神，緊緊盯著螢幕，腦中迴盪無數如「有字天書」的技術名詞與產品型號，迴音繞耳，三日不絕。
▲ 不限智慧手機和物聯網邊緣，2019 年 4 月高通以 Cloud AI 100 進軍資料中心推論應用，可見人工智慧戰爭方興未艾。
這是筆者近來少見長文，寫到這裡該做個結尾，恭請各位務必靜待後半篇：三星，華為，紫光，與不知何年何月何日何時才能定稿的「資料中心」和「物聯網」篇。順帶一題，不限智慧手機和物聯網邊緣，高通也寄望發揮先進訊號處理與能源使用效率的雙重優勢，2019 年 4 月宣布資料中心推論專用 Cloud AI 100，理論性能高達 400TOPS，平均每瓦效能大幅超越 Nvidia A100。看來這場科技巨頭紛紛跳下的人工智慧大混戰，還很有得打。
（首圖來源：三星）