Appleによれば、A13バイオニックチップはワットあたりのパフォーマンスを重視して設計されたという

の機能で 有線 、Om Malikは、AppleのマーケティングチーフであるPhilSchillerとチップ製造エンジニアのAnandShimpiと話し合い、新しいA13Bionicチップについて話し合いました。 iPhone 11 、＆​​zwnj; iPhone 11＆zwnj;プロ、そして iPhone 11 Pro Max 。

Malikはまず、A13チップの仕様とパフォーマンスの改善の概要を説明します。

• 85億トランジスタ 、A12チップの69億個のトランジスタよりも約23％増加
  
  
  
  
• 6コアCPU ：Lightningという名前の2つの2.66GHz高性能コアとThunderという名前の4つの効率コア
  

• クアッドコアグラフィックプロセッサ 、Appleが設計した画像プロセッサ、および1秒あたり1兆回の操作が可能な機械学習用のオクタコアニューラルエンジン
  

• 最大20％のパフォーマンス向上 CPU、GPU、ニューラルエンジンなど、すべての主要コンポーネントにまたがって
  
  電力効率が最大30％向上A12チップより

シラーはマリクに、今年のパフォーマンス向上の最大の例の1つは、iPhoneでのテキスト読み上げであると語った。

「iOS13のテキスト読み上げ機能を強化して、より自然な言語処理が可能になりました。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Schiller氏は説明します。

Shimpiは、Aシリーズチップを設計する際、Appleはパフォーマンスと効率の両方に重点を置いていると述べました。 「私たちはパフォーマンスについて公に多く話します。しかし現実には、それをワットあたりのパフォーマンスと見なしています。私たちはそれをエネルギー効率と見なしており、効率的な設計を構築すると、パフォーマンス設計も構築することになります。

この記事では、Appleのチップ製造チームが、将来のチップ設計を最適化するためにiOSデバイスでアプリがどのように使用されているかを調査すると述べています。 「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し、はるかに低い電力で実行できます」とShimpi氏は述べています。

Schiller氏によると、機械学習はA13チップでも大きな役割を果たし、バッテリー寿命の管理とパフォーマンスの最適化に役立ちます。 「10年前には機械学習は実行されていませんでした。今、それは常に実行されており、何かをしています。」