处理器
19.06.2026 07:26
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开发者破解苹果M4芯片
苹果的M4处理器拥有强大的计算能力，足以应对人工智能运算，但这家科技巨头历来对其组件进行严格管控。实际上，这意味着应用开发者只能使用神经网络引擎进行推理或运行预训练模型，而无法直接从零开始开发和训练新的算法。
一位网名为“0x0SojalSec”的研究人员在GitHub上发布了源代码，详细阐述了如何充分发挥芯片的潜力，实现15.8 TFLOPS的隐藏计算能力，用于机器学习。虽然这个数字在今天并非纪录，但考虑到它是在苹果官方开发环境之外完成的，这一成就仍然令人瞩目。
由于公司的安全设置不允许与神经网络引擎直接通信以执行此类高级任务，项目作者不得不另辟蹊径，既不能使用 CoreML 或 Metal 等官方软件工具，也不能依赖 GPU。最终，他从零开始构建了自己的中间语言。这个定制的软件解决方案充当了桥梁，允许在神经网络芯片上直接进行完整的误差反向传播和 Transformer 模型的学习。
由于工厂硬件设计的限制，为了维持操作系统的稳定性，必须采用一些极其巧妙的技巧。如果在密集学习阶段某个进程卡住或冻结，自定义编程语言会使用特殊的执行命令来重启该进程。这样，系统就能刷新当前状态并继续处理数据，而不会导致整个应用程序崩溃。
运行如此高负载任务的一大挑战在于运行速度。为了使整个学习过程尽可能流畅，开发人员将系统配置为将所有数据直接写入系统工作内存。通过刻意避免使用速度明显较慢的闪存，整个运行过程得以保持极快的速度。
