David Hanák V americkém magazínu Wired se objevil zajímavý rozhovor s marketingovým ředitelem Applu, Philem Schillerem a inženýrem z vývojového týmu procesorů, Anandem Shimpim (zakladatel webu AnandTech). Rozhovor se točí primárně kolem nového procesoru A13 Bionic a o novém čipu se v něm objevilo hned několik zajímavostí.
Mohlo by vás zajímat
Z kraje rozhovoru zaznělo několik základních shrnutí, které popisují pokrok, jakého tým SoC inženýrů v Applu oproti loňskému roku při návrhu nového čipu dosáhl. Procesor A13 Bionic disponuje:
- 8,5 miliardami tranzistorů, což je zhruba o 23% více, než v případě předchůdce A12 Bionic s 6,9 miliardami
- Šesti-jádrovým uspořádáním se dvěma výkonnými jádry o maximální frekvenci 2,66GHz označenými Lightning a čtyřmi úspornými jádry pojmenovanými Thunder
- Grafický procesor implementovaný v SoC disponuje čtyřmi jádry a je zcela dle vlastního návrhu
- V SoC (System on Chip) se navíc nachází další osmi-jádrový „Neural Engine“ pro potřeby strojového učení, který zvládá zpracovávat až bilion operací za sekundu
- Celkový výkon se oproti předchůdci zvedl zhruba o 20% a to jak v oblastech CPU, GPU i Neural Enginu
- Zároveň je však celé SoC až o 30% efektivnější, než A12 Bionic
A právě poslední zmíněný atribut byl tím hlavním cílem, který si hardwaroví inženýři při vývoji nového čipu vytyčili. Cílem tak bylo navrhnout co nejefektivnější design čipu, který by přinesl jak vyšší výkon, tak primárně nižší spotřebu energie. Čím efektivnější návrh čipu je, tím snáze se obou věcí dosahuje a v případě čipu A13 Bionic se to povedlo.
Jedním z nejzářnějších příkladů pokroku oproti loňskému modelu je značné navýšení výpočetního výkonu v oblasti strojového učení. To se projevilo například na výrazně vylepšeném fungování funkce text-to-speech, tedy schopnostem přečíst uživateli nějaký text. Hlasový výstup v nových iPhonech je daleko přirozenější, zejména vlivem zvýšených schopností v oblastech strojového učení, které umožnily novým iPhonům lépe zpracovávat mluvené slovo.
Fotogalerie
Vývojářský tým, který má na starosti návrh nových procesorů, dle informací z rozhovoru do detailu zkoumá to, jak jednotlivé aplikace pracují s dostupnými prostředky, které jim dává procesor k dispozici. Díky tomu je snazší co nejlépe optimalizovat nové návrhy čipů tak, aby s aplikacemi dokázaly spolupracovat co nejlépe a využití zdrojů bylo co nejefektivnější.
To se projevuje například u aplikací, které ke svému fungování nevyžadují nějaký extra vysoký výkon. Díky vylepšené optimalizaci tyto aplikace fungují s mnohem nižšími energetickými nároky na procesor, čímž se prodlužuje životnost baterie. Na vylepšení výdrže baterie se dle Phila Schillera ve velkém projevuje také strojové učení, díky kterému čip dokáže lépe distribuovat své zdroje a fungovat efektivněji a do jisté míry „autonomně“. Tedy něco, co bylo ještě před lety nemyslitelné.
Zdroj: Wired
