自上月推出採用A14芯片的新款iPad Air平板電腦以來，蘋果高管已經在一系列採訪中介紹了背後的一些開發細節。比如趕在iPhone 12發布會召開之前，蘋果公司平台架構副總裁Tim Millet、以及Mac和iPad產品營銷高級總監Tom Boger，就在接受外媒的新一輪採訪期間，講述了該定制芯片的能效問題。

（圖via MacRumors）

據悉，蘋果或在北京時間凌晨1點的發布會上宣布四款iPhone 12家族新品，特點是採用了與iPad Air 4相同的A14芯片。

其基於最新的5nm 工藝製造，可在同等面積下封裝更多晶體管數量、並以更低的功率運行。

此外新工藝使得A14 可容納CPU / GPU 之外的更多組件，比如將神經引擎的規模提升一倍（達到16 核），且每秒能夠執行11 萬億次運算，幾乎是上一代A13 芯片的兩倍。

Tim Millet 表示，其我們預見了傳統CPU 指令集無法做到的一些事情。理論上我們可以藉助GPU 來完成許多神經網絡運算，但在移動設備上，機身尺寸和發熱量都是受到限制的。

在更廣泛的層面上，他和TomBoger 還談論了蘋果芯片架構團隊是如何規劃整個公司的產品組合的。以及隨著時間的推移，這些芯片如何在多個產品上使用。

Tom Millet 指出，當他們開始研究芯片組時，並非局限於專門為某款產品而打造，而是考慮到了更廣泛的陣容。在此期間，他們會與產品和軟件團隊緊密合作。

儘管這不意味著你將在Apple Watch 之類的可穿戴設備上用到六核的A14 芯片，但該公司為旗艦智能機開發的架構，也很可能在經過一定的改造後於其它地方重複使用。

舉個例子，隨著蘋果宣布Mac 將用兩年時間積極向自研ARM 芯片轉移，該公司已經在2020 年的首款Apple Silicon 新品發布前，向開發者提供了基於A 系列芯片的Mac mini 開發套件。

最後，在10 月5 日的另一次採訪期間，Tom Millet 還談論了機器學習方面的新進展，比如與蘋果軟件團隊緊密合作、以及Core ML 機器學習框架的重要性。