Девід Ханак В американському журналі Wired з'явилося цікаве інтерв'ю з директором з маркетингу Apple Філом Шиллером і інженером з команди розробки процесорів Анандом Шімпі (засновником сайту AnandTech). Розмова йде в першу чергу навколо нового процесора A13 Bionic, і в новому чіпі з'явилося кілька цікавих речей.
Це може бути зацікавити вас
У кулуарах інтерв’ю було кілька основних підсумків, які описують прогрес, якого команда інженерів Apple SoC досягла з минулого року в розробці нового чіпа. Процесор A13 Bionic має:
- 8,5 млрд транзисторів, що приблизно на 23% більше, ніж у попередника A12 Bionic з 6,9 млрд
- Шестиядерна система з двома потужними ядрами з максимальною частотою 2,66 ГГц під назвою Lightning і чотирма економічними ядрами під назвою Thunder
- Графічний процесор, реалізований в SoC, має чотири ядра і повністю власної розробки
- Крім того, SoC (System on Chip) містить ще один восьмиядерний «Neural Engine» для потреб машинного навчання, який може обробляти до трильйона операцій на секунду.
- Загальна продуктивність зросла приблизно на 20% порівняно з його попередником, як у сфері ЦП, ГП, так і Neural Engine
- У той же час, однак, весь SoC на 30% ефективніший, ніж A12 Bionic
І саме останній згаданий атрибут був основною метою, яку ставили апаратники при розробці нового чіпа. Мета полягала в тому, щоб запропонувати найефективніший дизайн чіпа, який забезпечить як вищу продуктивність, так і, насамперед, менше енергоспоживання. Чим ефективніший дизайн чіпа, тим легше досягти обох, і чіп A13 Bionic зробив саме це.
Одним з найяскравіших прикладів прогресу в порівнянні з торішньою моделлю є значне збільшення обчислювальної потужності в області машинного навчання. Це знайшло відображення, наприклад, у значно покращеному функціонуванні функції синтезу мовлення, тобто можливості читати певний текст користувачеві. Голосовий вихід у нових iPhone набагато природніший, головним чином завдяки розширеним можливостям у сферах машинного навчання, які дозволили новим iPhone краще обробляти вимовлене слово.
Фото галерея
Команда розробників, яка відповідає за дизайн нових процесорів, згідно з інформацією з інтерв'ю, детально вивчає, як окремі програми працюють з доступними ресурсами, які надає їм процесор. Це полегшує оптимізацію нових дизайнів чіпів, щоб вони найкраще працювали з додатками та використовували ресурси якомога ефективніше.
Це очевидно, наприклад, у програмах, які не потребують надвисокої продуктивності для роботи. Завдяки покращеній оптимізації ці програми працюють із значно меншими вимогами до потужності процесора, що подовжує термін служби акумулятора. За словами Філа Шиллера, на покращення часу автономної роботи також сильно впливає машинне навчання, завдяки якому чіп може краще розподіляти свої ресурси та працювати ефективніше та певною мірою «автономно». Тобто те, що ще кілька років тому було немислимим.
Джерело: провідна
