Давід Ханак У амерыканскім часопісе Wired з'явілася цікавае інтэрв'ю з дырэктарам па маркетынгу Apple Філам Шылерам і інжынерам з каманды распрацоўшчыкаў працэсараў Анандам Шымпі (заснавальнікам сайта AnandTech). Размова ў першую чаргу ідзе вакол новага працэсара A13 Bionic, і ў новым чыпе з'явілася некалькі цікавых рэчаў.
Гэта можа быць зацікавіць вас
У кулуарах інтэрв'ю было зроблена некалькі асноўных зводак, якія апісваюць прагрэс, дасягнуты камандай інжынераў Apple SoC з мінулага года ў распрацоўцы новага чыпа. Працэсар A13 Bionic мае:
- 8,5 мільярда транзістараў, што прыкладна на 23% больш, чым у папярэдніка A12 Bionic з 6,9 мільярда
- Шасці'ядравы макет з двума магутнымі ядрамі з максімальнай частатой 2,66 ГГц з надпісам Lightning і чатырма эканамічнымі ядрамі з назвай Thunder
- Графічны працэсар, рэалізаваны ў SoC, мае чатыры ядра і цалкам уласнай распрацоўкі
- Акрамя таго, SoC (System on Chip) змяшчае яшчэ адзін васьмі'ядравы "Neural Engine" для патрэб машыннага навучання, які можа апрацоўваць да трыльёна аперацый у секунду.
- Агульная прадукцыйнасць павялічылася прыкладна на 20% у параўнанні з папярэднікам, як у галіне працэсара, графічнага працэсара, так і Neural Engine
- У той жа час, аднак, увесь SoC да 30% больш эфектыўны, чым A12 Bionic
І менавіта апошні згаданы атрыбут быў галоўнай мэтай, якую ставілі апаратнікі пры распрацоўцы новага чыпа. Мэта складалася ў тым, каб прапанаваць найбольш эфектыўную канструкцыю чыпа, якая забяспечвала б больш высокую прадукцыйнасць і, у першую чаргу, меншае спажыванне энергіі. Чым больш эфектыўная канструкцыя чыпа, тым лягчэй дасягнуць таго і іншага, і чып A13 Bionic зрабіў менавіта гэта.
Адным з найбольш яркіх прыкладаў прагрэсу ў параўнанні з леташняй мадэллю з'яўляецца значнае павелічэнне вылічальнай магутнасці ў галіне машыннага навучання. Гэта выявілася, напрыклад, у значна палепшанай працы функцыі пераўтварэння тэксту ў маўленне, гэта значыць магчымасці чытаць некаторы тэкст карыстачу. Галасавы вывад у новых айфонах нашмат больш натуральны, галоўным чынам дзякуючы пашыраным магчымасцям у галіне машыннага навучання, якія дазволілі новым айфонам лепш апрацоўваць вымаўленае слова.
Фота галерэя
Каманда распрацоўшчыкаў, якая адказвае за распрацоўку новых працэсараў, згодна з інфармацыяй з інтэрв'ю, дэталёва вывучае, як асобныя прыкладанні працуюць з даступнымі рэсурсамі, якія робіць ім даступнымі працэсар. Гэта палягчае аптымізацыю новых канструкцый чыпаў, каб яны лепш за ўсё працавалі з праграмамі і максімальна эфектыўна выкарыстоўвалі рэсурсы.
Гэта відавочна, напрыклад, у праграмах, якія не патрабуюць асабліва высокай прадукцыйнасці для працы. Дзякуючы палепшанай аптымізацыі гэтыя прыкладанні працуюць са значна меншымі патрабаваннямі да магутнасці працэсара, падаўжаючы такім чынам тэрмін службы батарэі. Па словах Філа Шылера, на паляпшэнне тэрміну службы батарэі таксама вялікі ўплыў аказвае машыннае навучанне, дзякуючы якому чып можа лепш размяркоўваць свае рэсурсы і працаваць больш эфектыўна і ў некаторай ступені «аўтаномна». Гэта значыць тое, што было немагчыма ўявіць яшчэ некалькі гадоў таму.
крыніца: Правадныя
