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有开发者完整逆向了苹果 M1 芯片里的 ANE 神经网络引擎，揭开它为什么跑不好大模型的秘密。 这项硬件早在 2017 年就已立项，底层数据流完全是为传统的图像卷积网络量身定做。 但今天主流的 Transformer 架构，彻底打破了当年假定的规律复用模式。 整个 ANE 拥有 16 个核心和两千多个乘加计算通道，内部甚至用固定的数学查找表做非线性激活。 由于架构过度特化，苹果在最新的 M5 芯片里，已经选择将神经网络加速单元直接并入显卡。 评论区不少同行感慨终于解开了疑惑，专用芯片一旦固化在硅片上，很难跑赢算法的剧变。
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