Az Apple azt állítja, hogy az A13-as bionic chipet teljesítmény-per-watt-fókusszal tervezték

Egy szolgáltatásban VEZETÉKES , Om Malik leült az Apple marketingfőnökével, Phil Schillerrel és Anand Shimpi chipgyártó mérnökkel, hogy megvitassák az új A13 Bionic chipet. iPhone 11 , & zwnj; iPhone 11 & zwnj; Pro, és iPhone 11 Pro Max .

Malik először áttekintést ad az A13 chip specifikációiról és teljesítménybeli fejlesztéseiről:

• 8,5 milliárd tranzisztor , ami körülbelül 23 százalékos növekedés az A12 chip 6,9 milliárd tranzisztorjához képest
  
  
  
  
• Hatmagos CPU : két 2,66 GHz-es nagy teljesítményű Lightning mag és négy Thunder nevű nagy teljesítményű mag
  

• Négymagos grafikus processzor , egy Apple által tervezett képprocesszor és egy nyolcmagos neurális motor a gépi tanuláshoz, amely másodpercenként ezermilliárd műveletre képes
  

• Akár 20 százalékos teljesítménynövekedés az összes fő összetevőn, beleértve a CPU-t, a GPU-t és a neurális motort
  
  Akár 30 százalékkal energiahatékonyabbmint az A12 chip

Schiller elmondta Maliknak, hogy az idei teljesítménynövekedés egyik legnagyobb példája az iPhone-okon a szövegfelolvasás.

'Az iOS 13 szövegfelolvasó képességeit továbbfejlesztettük, hogy sokkal természetesebb legyen a nyelvi feldolgozás, és mindez a gépi tanulással és a neurális motorral történik' - magyarázta Schiller.

Shimpi megjegyezte, hogy az A-sorozatú chipek tervezése során az Apple a teljesítményre és a hatékonyságra egyaránt összpontosít. „Sokat beszélünk a teljesítményről nyilvánosan. De a valóság az, hogy ezt wattonkénti teljesítménynek tekintjük. Energiahatékonyságként tekintünk rá, és ha hatékony tervezést készítesz, akkor történetesen teljesítménytervet is készítesz.

A cikk megjegyzi, hogy az Apple chipgyártó csapata megvizsgálja, hogyan használják az alkalmazásokat iOS-eszközökön a jövőbeli chiptervek optimalizálása érdekében. 'Azoknál az alkalmazásoknál, amelyek nem igényelnek további teljesítményt, a tavalyi teljesítményen futhatnak, és sokkal alacsonyabb teljesítménnyel' - mondta Shimpi.

A gépi tanulás is nagy szerepet játszik az A13 chipben, segítve az akkumulátor élettartamának kezelését és a teljesítmény optimalizálását Schiller szerint. „Tíz évvel ezelőtt még nem működött gépi tanulás. Most mindig fut, csinál valamit.