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Wiredが、Appleのワールドワイドマーケティング担当シニアヴァイスプレジデントPhil Schiller氏、シリコンエンジニアリング担当ヴァイスプレジデントSribalan Santhanam氏に、iPhone 11、iPhone 11 Pro、iPhone 11 Pro Maxに搭載された「A13 Bionic」チップについてのインタビューを掲載しています。

A13 Bionicチップには、85億個のトランジスタが含まれていて、6つのCPUコアがあり、2.66GHzで動作する2つの高性能コア(Lightningと呼ばれる)と4つの効率コア(Thunderと呼ばれる)で構成されているそうです。


クアッドコアグラフィックスプロセッサ、LTEモデム、アップルが設計した画像プロセッサ、および1秒間に5兆回以上の操作が可能なマシンインテリジェンス機能用のオクタコアニューラルエンジンが搭載されています。

Phil Schiller氏は「今年のパフォーマンス向上の最大のメリットの1つは、テキスト読み上げです。」と話し「Appleは、iOS 13のテキスト読み上げ機能を強化し、自然言語処理がはるかに多くなりました。これはすべて機械学習とニューラルエンジンで行われます。」と説明したそうです。

AnandTechの創設者で、Appleのプラットフォームアーキテクチャ技術エンジニアAnand Lal Shimpi氏は、他社のスマートフォン向け高性能チップとの比較に監視「現実はワットあたりのパフォーマンスと考えていて、いかにエネルギー効率が良い設計かが重要。」だと話し、電力効率とパフォーマンスに狂信的なフォーカスを当てることに力を入れてきたと説明したそうです。

たとえば、CPUチームは、iOSでアプリケーションがどのように使用されているかを調査し、そのデータを使用して将来のCPU設計を最適化しているそうで、そうすることで、デバイスの次のバージョンがリリースされたときに、ほとんどの人がiPhoneで行うことをより上手く行うことができるようになるそうです。

Anand Lal Shimpi氏は「A13 Bionicチップは、追加のパフォーマンスを必要としないアプリケーションの場合、昨年のパフォーマンスで実行できるだけでなく、はるかに低い電力で実行することができる。」と話したそうです。

この戦略はCPUだけのものではなく、同じワットあたりのパフォーマンスルールが機械学習機能とグラフィックス処理に適用されていて、たとえば、iPhoneのカメラソフトウェアで作業している開発者がGPUの使用率が高い場合、GPUアーキテクトと協力してより良い方法を見つけることができるそうで、これにより、将来のグラフィックスチップの設計がより効率的になるのだそうです。

Phil Schiller氏は「機械学習は、バッテリー寿命の管理であれ、パフォーマンスの最適化であれ、そのすべての間に実行されています」と話し「10年前に実行されていた機械学習はありませんでした。今では、常に実行され、何かを実行しています。」と話したそうです。

調査コンサルタント会社The Linley Groupの創設者であり、影響力のあるMicroprocessor Reportニュースレターの発行者であるLinley Gwennap氏は、Appleの3大ライバルの最新チップ、SamsungのExynos 9825、HuaweiのKirin 990 5G、QualcommのSnapdragon 855 Plusは、Appleチップより高性能のように思えるが、モバイルデバイスに搭載されているチップの全容量をほとんど使用しておらず、チップ自体の性能に対して、OSやソフトウェア実行処理速度が優れているとは思えないと分析しています。


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