David Hanak En intressant intervju med Apples marknadsdirektör, Phil Schiller, och en ingenjör från processorutvecklingsteamet, Anand Shimpi (grundare av webbplatsen AnandTech) dök upp i den amerikanska tidningen Wired. Samtalet kretsar främst kring den nya A13 Bionic-processorn, och flera intressanta saker dök upp i det nya chippet.
Det kan vara intresserar dig
Från sidan av intervjun fanns det några grundläggande sammanfattningar som beskriver de framsteg som Apples SoC-ingenjörsteam har gjort sedan förra året i designen av det nya chippet. A13 Bionic-processorn har:
- 8,5 miljarder transistorer, vilket är cirka 23 % mer än i fallet med föregångaren A12 Bionic med 6,9 miljarder
- Ett sexkärnigt arrangemang med två kraftfulla kärnor med en maximal frekvens på 2,66 GHz märkt Lightning och fyra ekonomiska kärnor med namnet Thunder
- Grafikprocessorn som är implementerad i SoC har fyra kärnor och är helt i sin egen design
- Dessutom rymmer SoC (System on Chip) ytterligare en åttakärnig "neural motor" för maskininlärningsbehov, som kan hantera upp till en biljon operationer per sekund
- Den totala prestandan har ökat med ungefär 20 % jämfört med sin föregångare, både inom CPU, GPU och Neural Engine
- Samtidigt är dock hela SoC upp till 30 % effektivare än A12 Bionic
Och det var det sistnämnda attributet som var huvudmålet som hårdvaruingenjörerna satte upp när de utvecklade det nya chippet. Målet var att föreslå den mest effektiva chipdesignen som skulle ge både högre prestanda och i första hand lägre energiförbrukning. Ju effektivare chipdesignen är, desto lättare är det att uppnå båda, och A13 Bionic-chippet gjorde just det.
Ett av de mest slående exemplen på framsteg jämfört med förra årets modell är den betydande ökningen av datorkraft inom området maskininlärning. Detta återspeglades till exempel i den avsevärt förbättrade funktionen av text-till-tal-funktionen, det vill säga möjligheten att läsa en del text för användaren. Röstutgången i de nya iPhones är mycket mer naturlig, främst på grund av ökade möjligheter inom områdena maskininlärning som har gjort det möjligt för de nya iPhones att bättre bearbeta det talade ordet.
Fotogalerie
Utvecklingsteamet, som har hand om utformningen av nya processorer, undersöker enligt informationen från intervjun i detalj hur enskilda applikationer fungerar med de tillgängliga resurser som processorn ställer till förfogande. Detta gör det lättare att optimera nya chipdesigner så att de fungerar bäst med applikationer och använder resurser så effektivt som möjligt.
Detta märks till exempel i applikationer som inte kräver extra hög prestanda för att fungera. Tack vare förbättrad optimering körs dessa applikationer med mycket lägre CPU-effektkrav, vilket förlänger batteritiden. Enligt Phil Schiller påverkas förbättringen av batteritiden också i hög grad av maskininlärning, tack vare vilken chippet bättre kan fördela sina resurser och arbeta mer effektivt och till viss del "autonomt". Det vill säga något som var otänkbart för bara några år sedan.
källa: Trådbunden
