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仅凭工艺制程的提升，A14在性能和功耗表现上自然会有一定的提升。官方宣称，在性能比较上，CPU提升40%，全新GPU构架提升30%。不过，让外界吐槽的是，这一数据是A14跟A12比较得出来的。这让A13情何以堪呢？

而根据苹果之前公布的数据，A13相比A12在CPU和GPU性能上都提高了20％。因此，如果这两代的处理器性能指标测量标准一致的话，则A14的CUP性能仅比A13快了约16％，GPU性能仅比A13提升了约8.3％。可以说，如果排除掉5nm工艺本身所带来的改进，相对A13来说，A14在CPU和GPU核心本身性能上的提升其实并不高。

不过，在AI算力上，A14相比A13则有了非常大的提升，从之前的8核NPU直接翻倍提升到16核NPU。根据苹果的测试，A14的AI运算能力也提升到了11.8万亿次，机器学习速度提升了70%，机器学习加速器则令运算速度快达10倍，将各种机器学习应用的性能表现提升至全新水平。

如果留意就会发现，苹果从A11到A14，每一次在AI运算性能上都做了大幅地提升。尽管我们看到苹果并不总是以AI芯片或者AI智能终端为噱头来做宣传，但事实上苹果iOS系统上已经遍布各种AI应用或者功能，对AI算力增长提出了超高的需求；与此同时，安卓阵营高端芯片厂商在AI芯片上面的频频发力，正在缩短甚至追上与苹果的A系列芯片的差距，这些可能都是构成苹果移动终端芯片的AI算力爆发式增长的缘由。

从A11到A14，苹果的AI算力进化

2017年，AI已经成为大众热议的话题。此时没有一家终端芯片厂商不是以AI作为产品的新噱头，但真正能在AI芯片方面拿得出手的厂商也没有几家。这一年华为的麒麟970横空出世，抢到了首发。10天后，苹果的A11 Bionic也正式发布，A11采用10nm工艺制程、六核CPU、自研三核心GPU设计。

之所以可以称为“AI芯片”，就在于A11首次搭载神经网络引擎处理器单元（Neural Network Processing Unit，NPU），并且在新的神经网络引擎上苹果发布了第一代Core ML，运用本地化人工智能加速器进行机器学习。

A11搭载的NPU采用双核设计，每秒运算次数6000亿次，主要处理机器学习任务，能够识别人物，地点和物体，主要针对的应用是iPhone新推出的人脸识别锁屏FaceID以及人脸关键点追踪Animoji，且NPU算力并不对第三方应用开放。

苹果A11处理器的标志意义，除了成为苹果自主研发程度最高的一代处理器之外，其实也和华为一起真正地打开了移动终端的AI时代。此后几乎所有手机厂商都把AI运算能力当作宣传卖点和升级点。

苹果在2018年推出的A12 Bionic，采用了台积电当时最新的7nm工艺制程，苹果自研的Fusion架构，而神经网络引擎从双核直接升级到八核，能够实现每秒5万亿次计算，比较上一代有了8.3倍的提升。第二代神经网络引擎才是在算力和性能上能够实现更多AI功能。

另外，A12采用了全新的智能HDR算法以及core ML带来的图像识别、第三方APP垃圾信息处理等功能，AI应用开始普及。
 

当进行从根元素进行遍历的时候，发现可以被引用到的数据我们就将它进行移动到头部位置，然后依次排列，最后末尾剩下的都是引用不到的数据，也就是我们所说的要回收的数据，我们一次性进行回收，同时我们已存在的对象也已经在内存中被整理好了。

小结

以上就是我们今天所有内容了，总结一下。

我们由浅入深的了解了一下内存泄漏的问题，以及如何查看内存泄漏。

分别从栈内存和堆内存角度用动画形式分享了 V8 的两种垃圾回收机制算法。

最后，思考一个问题，JavaScript 是单线程的，在执行垃圾回收较大的对象时，V8 是如何解决的页面卡顿问题呢?

（编辑：盐城站长网）

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