| 19 сентября 2019 г. — 9:46 PT
В интервью с Wired, опубликованном сегодня, вице-президент Apple по маркетингу продукции Фил Шиллер и Ананд Шимпи из команды Platform Architecture компании подробно рассказали о том, как они подходят к разработке чипов и ежегодно улучшают производительность iPhone. С A13 Bionic они подчеркнули важность повышения энергоэффективности чипа, использования программного обеспечения для влияния на кремний и того, как это транслируется в реальные преимущества для пользователей.
Как Apple сообщила на своем мероприятии iPhone 11 ранее в этом месяце, чип A13 Bionic, обеспечивающий работу новой линейки iPhone, оснащен 8,5 миллиардами транзисторов, шестью ядрами: четырьмя с фокусом на эффективность и двумя с фокусом на производительность, четырехъядерным графическим процессором, восьмиядерным нейронным движком и двумя ускорителями машинного обучения, которые могут обрабатывать один триллион операций в секунду.
Все это обеспечивает до 30% более эффективный чип с производительностью до 20% выше по сравнению с A12. Хотя конкуренты Apple теперь имеют 8-ядерные мобильные чипы по сравнению с 6-ядерным A13, тесная интеграция аппаратного и программного обеспечения Apple по-прежнему дает ей преимущество в плане производительности.
Для уже высокопроизводительного чипа такой значительный прирост — это как смотреть, как Усэйн Болт сам себя превзошел в спринте.
Фил Шиллер и Ананд Шимпи рассказали Wired, как они подходят к разработке чипов, уделяя особое внимание эффективности.
«Мы много говорим о производительности публично», — говорит Шимпи, — «но реальность такова, что мы рассматриваем ее как производительность на ватт. Мы смотрим на нее как на энергоэффективность, и если вы создаете эффективный дизайн, вы одновременно создаете и производительный дизайн».
Далее, объясняя процесс разработки чипов, они сказали, что Apple анализирует, как используются конкретные приложения, чтобы направлять разработку своих процессоров.
Шимпи и Шиллер оба были настойчивы в этом одержимом внимании к энергоэффективности и производительности. Например, команда ЦП изучает, как приложения используются в iOS, а затем использует эти данные для оптимизации будущих дизайнов ЦП. Таким образом, когда выйдет следующая версия устройства, она будет лучше выполнять те действия, которые большинство людей делают на своих iPhone.
Затем для приложений, которые не нуждаются в дополнительной оптимизации, Шимпи сказал, что они потребляют меньше энергии. Интервью также показало, что Apple применяет тот же подход к разработке своих графических процессоров и машинного обучения.
Эта стратегия касается не только ЦП. Те же правила производительности на ватт применяются к функциям машинного обучения и обработке графики. Например, если разработчик программного обеспечения камеры iPhone видит большое использование графического процессора, он может работать с архитектором графического процессора, чтобы найти лучший способ делать вещи. Это приводит к более эффективному дизайну будущих графических чипов.
Еще одно преимущество Apple с ее A13 Bionic заключается в том, как он обрабатывает информацию иначе, чем другие чипы.
Однако секрет Apple заключается в том, как все эти различные части чипа работают вместе, экономя заряд батареи. В типичном чипе смартфона части чипа включаются для выполнения конкретных задач. Представьте, что вы включаете питание для целого района, чтобы они могли поужинать и посмотреть «Игру престолов», затем выключаете питание, а затем включаете питание для другого района, который хочет играть в видеоигры.
С A13 представьте себе такой же подход включения-выключения, но на уровне отдельного дома. Меньше электронов уходит впустую.
Шиллер отмечает, что машинное обучение является ключом к этим оптимизациям, которые отличают его кремний от остальных.
«Машинное обучение работает на протяжении всего этого, будь то управление временем работы от батареи или оптимизация производительности», — сказал Шиллер. «Десять лет назад машинного обучения не было. Теперь оно всегда работает, делая что-то».
Полное интервью Wired определенно стоит прочитать, ознакомьтесь здесь.