Apple процессоры для iphone

Процессоры iPhone: от «А» до «Я»

Вам никогда не было интересно, какими процессорами Apple оснащала свои смартфоны?

Если вы упустили из виду всю информацию, то эта статья как раз для вас.

В 2007-м году, когда свет увидел оригинальный iPhone, который в народе окрестили как «iPhone 2G», поплыли слухи, что в телефоне от Apple установлен сверхмощный процессор, обладающий огромными возможностями, среди которых была и стабильная работа Multu-touch дисплея. Позже выяснилось, что iPhone оснащался самым мощным на тот момент процессором для мобильных устройств — Samsung S3C6400 ARM. Чип работал на частоте 620 МГц, которая была программно снижена Apple до 412 МГц. Приятным стало и то, что процессор обладал невероятным графическим потенциалом, о чем в Купертино узнали лишь после выхода iPhone 3G и запуска магазина приложений App Store.

Время шло, и пользователи требовали бОльшего. iPhone 3Gs дал им это: более мощный процессор позволил снимать видео 420p-качества, а графический чип в купе все с тем же CPU позволял разработчикам вывести игры на новый уровень. Samsung S5PC100 ARM, более известный как ARM Cortex A8 изготавливался по 65-нм техпроцессу, имел 64 Кб кэша L1 и 256 Кб кэша L2. У ARM11 (Samsung S3C6400 ARM), к примеру, кэш L1 был равен 32-м кб, а кэша L2 не было вовсе. Частота же его составляла 833 МГц, которую, также, снизили до 600 единиц.

Конечно, iPhone 3Gs был намного «шустрее» своих собратьев, но настоящий шок на пользователей произвел iPhone 4, вышедший летом 2010-го года. На этот раз Apple отказались от услуг Samsung Electronics и взяла «ношу» на себя, оснастив телефон процессором собственного производства, получившего название Apple A4: чип работает частоте 1 ГГц и имеет в своем активе кэш L2 объёмом 512 Кбайт, основное ядро с модифицированной архитектурой ARM Cortex A8, а также интегрированное графическое ядро PowerVR SGX 535. Основной задачей процессора стало обеспечение стабильной производительности обновленного экрана (разрешение которого возросло ровно в два раза) и системы в целом. Помимо этого A4 отличался малым потреблением энергии (всего 500—800 мВт), что увеличило общую продолжительность «жизни» батареи.

Что принесет нам лето 2011-го? Об этом, наверное, знают лишь инженеры Apple. Похоже, производители мобильной техники не хотят стоять на месте, и быть позади купертиневцев, поэтому уже сейчас в продажу начали поступать смартфоны, оснащенные двухъядерными процессорами, которые по своей производительности ни в коем случае не уступают даже A4. Каким же будет iPhone 5? По предварительным данным, обновленный CPU получит название A8, что может говорить об увеличении количества ядер. Поставляться же чип будет тайваньской компанией Kinsus. Время покажет…

Источник

Мобильные процессоры Apple лучшие в мире

Было опубликовано 23 октября 2019 года
Обновлено 5 апреля 2020 года

Процессоры Apple являются одни из лучших. Компания уже давно разрабатывает чипы и оставляет большой с задел на будущее. В этом году ситуация с Apple A13 Bionic аналогичная.

Где установлен

Самый новый процессор Apple A13 Bionic, представленный в сентябре пока установлен в свежие iPhone 11, iPhone 11 Pro и iPhone 11 Pro Max.

Что из себя представляет

Apple A13 Bionic как и ранее имеет два высокопроизводительных ядра, которые на 20% быстрее и на 30% менее энергозатратные, чем в Apple A12 и четыре энергоэффективных ядра, а также графический ускоритель, которые используют на 40% меньше энергии и мощнее на 20%, чем в A12.

Новый процессор Apple A13 Bionic также оснащен 6-ю ядрами, два высокопроизводительных ядра, работающие на частоте 2,66 ГГц под названием Lightning и четыре энергоэффективных ядра под названием Thunder.

Snapdragon 855 — главный конкурент чипов Apple A-серии ещё не превзошёл A12 Bionic, а купертиновцы представили A13 Bionic, который тем более самый мощный в мире.

Apple A12 vs Apple A13

Как Apple это удаётся

Процессор включает оптимальный режим

При разработке процессора были изучены самые используемые приложения в App Store. Большинству из них мощные ядра не нужны и процессор сам подбирает режим.

Отключаемые ядра

Любой блок SoC который не используется, может быть обесточен. И практически моментально возвращен к жизни при необходимости.

Улучшенные ядра

Ну и конечно и сами ядра радикально доработаны и улучшены.

Apple A13 Bionic

Источник

? Почему iPhone X в два раза быстрее любого смартфона Android

Вряд ли до конца 2017 года на рынке появится хотя бы одно устройство, которое сумеет обойти iPhone 8, iPhone 8 Plus и iPhone X по скорости работы.

Мы решили разобраться, каким это образом у Apple получается делать настолько производительные процессоры, хотя собственных мощностей у нее для этого попросту нет.

A11 — самый производительный чип на мобильном рынке

Процессор A11 построен на двух крупных производительных ядрах и четырех малых энергоэффективных. Его основное отличие от A10 — наличие специального чипа для работы с нейронными сетями.

Именно этот процессор установлен в iPhone 8, iPhone 8 Plus и iPhone X, трех самых быстрых смартфонах на сегодняшний день. Его производительность выше конкурентов-флагманов почти в 2 раза.

Самые быстрые в многоядерном тесте Geekbench 4:

• Apple iPhone 8 Plus — 10,472
• Apple iPhone 8 — 10,170
• Apple iPhone X — 10,051
• Samsung Galaxy Note 8 — 6,564
• One Plus 5 — 6,542
• Samsung Galaxy S8 — 6,295

Каждый процессор A11 изготавливается по 10-нанометровому техпроцессу, который гарантирует не только максимальную скорость работы, но и предельную энергоэффективность.

За производство чипов A11 отвечает тайваньская компания TSMC, которая работает по контракту. И у самой Apple нет необходимых мощностей для массового продакшена процессоров.

iPhone X оказался мощнее даже некоторых MacBook Pro

iPhone 8, iPhone 8 Plus, а также iPhone X — первые мобильные устройства, которые преодолели отметку в 10 тыс. баллов в многоядерном тесте Geekbench 4.

И чтобы эти цифры оказались еще более грандиозными, отметим, что 13-дюймовый MacBook Pro 2017 года с двухъядерным процессором Intel Core i5 Kaby Lake набирает около 9 тыс. баллов.

Теоретически A11 быстрее Intel Core i5 Kaby Lake на 10%

Конечно, на практике мобильный процессор, устанавливающийся в смартфоны, вряд ли сможет обскакать полноценный, ведь у них первоначально абсолютно разные задачи.

A11 заточен не только под скорость, но и под энергоэффективность. А решение Intel наоборот — в первую очередь под производительность. Но результаты теста все же показательны.

Почему ни один из соперников не может догнать Apple

Так как тайваньская компания TSMC — контрактный производитель, она не занимается непосредственной разработкой процессоров для Apple. Она отвечает только за массовый выпуск.

Получается, что Apple фактически приносит своему партнеру что-то вроде готовых «клише», на основании которых он и включает в работу свои станки. Времени слить технологию просто нет.

• Первое — контрактное производство и отсутствие времени для копирования конкурентами

Аналогичная ситуация была и с компанией Samsung, которая выпускала процессоры для смартфонов Apple еще год тому назад. Получалось для конкурента она делала чипы лучше, чем для себя.

Конечно, кроме возможности быстро скопировать технологию для себя или на продажу очень важна работа инженеров, которые получают деньги в Apple не зря.

• Второе — инженеры Apple молодцы, делают процессоры на пять с большим плюсом

Но работа инженеров не имела бы никакого смысла без программного обеспечения, поэтому хочется пожать руку разработчикам, которые работают в компании Apple.

В сети уже сегодня есть мысли, что Apple превратила программное обеспечение в аппаратное. Ее устройства работают быстро благодаря не только железу, но и софту.

• Третье — устройства Apple до сих пор лучшие в тандеме железа и софта

Да, iOS 11 работает не так хорошо, да и при Джобсе такого точно не было. Но в остальном совместное производство программного и аппаратного обеспечения однозначно дают о себе знать.

А еще очень важно, что Apple разрабатывает процессоры сама, а не покупает их у гигантов рынка вроде Qualcomm. Конкуренты пытаются делать и что-то свое, но от Snapdragon уйти считайте не могут.

• Четвертое — конкуренты вообще не делают процессоры, поэтому и уступают Apple

Почему же большинство конкурентов не выпускает процессоры самостоятельно или не идет по контрактному пути производства Apple? Здесь нет ничего странного.

И в данном случае мы возвращаемся к пресловутой фрагментации Android-устройств. Их слишком много, и если бы почти у каждого флагмана был не Snapdragon 835, было бы совсем туго.

iPad Pro 2018 окажутся монстрами производительности

В сети уже начали появляться первые данные по поводу процессоров, которые Apple будет использовать в iPad Pro в 2018 году. И это чума, товарищи. Похоже, компанию понесло по ядрам.

Скорее всего, в iPad Pro новых поколений будет установлен процессор A11x Bionic. Он получит целых восемь ядер вместо шести. А еще 7 нм техпроцесса и «водное охлаждение».

Главный вопрос 2018 — как угомонить всю мощь новых iPad Pro

Источники, близкие к TSMC, который останется ответственным за массовое производство процессоров по контрактной схеме, уточняют, что три ядра будут скоростными, а пять экономными.

Скорее всего, вместе с ультраскоростными чипами, iPad Pro 2018 получат также модуль фронтальной камеры TrueDepth, чтобы быть более трендовыми и вообще узнаваемыми.

Какие перспективы у новых мобильных устройств Apple

Конечно, чем выше производительность установленного в современное мобильное устройство процессора, тем вроде как и лучше — особенно учитывая ориентир на энергоэффективность.

Тем не менее, сегодня мне кажется, что новые мощности не заставляют разработчиков делать более качественный софт — даже наоборот.

Новый нонсенс — чем быстрее процессоры, тем меньше внимания к оптимизации

И самый яркий пример в данном случае — дополненная реальность на специальном движке Apple, который появился с выходом iOS 11. Он работает на iPhone 6s и выше. Но тупит на iPhone 7.

Создается ощущение, что разработчикам уже просто влом работать над оптимизацией. Чипы самых последних iPhone тянут, ну и норм. Все еще надеюсь на позитивные сдвиги в iOS-софте в будущем. Все.

Источник

Для чего в процессорах Apple нужны нейроядра Neural Engine. Третья сила магии iPhone

Начиная с iPhone X, ко всем своим чипам серии A Apple добавляет приставку Bionic. Природная натура этого слова подкрепляется особенным модулем внутри процессора, который называется Neural Engine.

Он состоит из вычислительных блоков, которые помогают iPhone решать задачи, связанные с контекстом.

Перед Neural Engine не стоит задача решить уравнение или отобразить изображение. Это гораздо более тонкая технология, без которой наши смартфоны оставались бы скучными и не умели узнавать нас в лицо.

Ниже расскажу, почему Apple хвалится развитием этого элемента в своих чипах с такой же частотой, как с CPU и GPU. Объясню, зачем именно нужен Neural Engine в том числе в MacBook. А ещё проследим, как нейроядра внутри iPhone стали третьей необходимой силой после вычисления и графики.

Как устроены чипы. CPU и GPU на ПК отдельно, у мобильных вместе

В большинстве ПК, особенно домашних, установлены два главных чипа: CPU и GPU. Они физически находятся в разных частях системного блока и в большинстве случаев созданы разными производителями.

CPU расшифровывается как Central Processing Unit и переводится «центральное вычислительное устройство».

Отвечает за сложные и параллельные вычисления инструкций. Без него компьютер не заработает.

GPU расшифровывается как Graphic Processing Unit и переводится «графическое вычислительное устройство».

Формирует и выводит на монитор визуальную информацию, красиво отображает вычисления процессора и его ОС (операционной системы).

Иногда GPU встраивают прямо в CPU, такой элемент слабее и чаще всего служит временной заменой, чтобы вы видели происходящие внутри компьютера размышления, пока ищете замену дискретной видеокарте. Такие поставляются отдельными модулями.

В компактных устройствах железо работает не только на выдачу мощного результата, но и на сохранение энергии. Важно, чтобы устройство не перегрелось из-за избытка тепла от большой вычислительной нагрузки.

Тут встроенная в CPU графика уже главная, дополнительные процессоры, как правило, либо обрезаны в мощности, либо полноценно работают только при подключении к сети. В смартфонах и планшетах дискретного модуля GPU в принципе не бывает.

Единственный управляющий чип становится чем-то больше обычного CPU. Он превращается в комплексную систему.

И Apple уже добилась в этом лидирующей позиции, поэтому стала интегрировать в процессоры новый тип вычислительных транзисторов.

Есть CPU, есть GPU, а есть Neural Engine

История началась с процессоров для iPhone, в которые постепенно интегрировались новые элементы. Например, Neural Engine. Он ускоряет умные фишки камеры, помогает лучше анализировать голос для Siri и быстрее распознавать людей на ваших фотографиях.

Чуть позже тем же подходом Apple сделала комплексный чип M1 для своих Mac. Внутри него этих ядер ещё больше, и они ежедневно помогают решать те же задачи, что и в iPhone.

В потребительских устройствах для этих целей отдельный чип не ставили, но за ним постепенно закрепляется похожее название.

NPU расшифровывается как Neural Processing Unit и пока никак общепринято не переводится на русский.

Термин постепенно входит в употребление, но каждый производитель называет его по-своему. Будем опираться на формировку Apple, которая звучит как Neural Engine или «Нейронный процессор».

Он ускоряет распознавание речи, выявление фигур людей и конкретных личностей, точное определение пород кошек или видов цветов, отслеживание объектов в реальном времени и быстро решает операции, заточенные на интеллектуальное распознавание одного среди множества .

Должно соблюдаться условие: система, которую будут запускать на таком типе процессора, должна быть сначала натренирована на других примерах.

Первый Neural Engine использовали исключительно для Face ID

Apple полностью контролирует производство своих процессоров начиная с iPhone 4 и чипа внутри него A4, которые вышли в 2010 году.

Компания среди первых начала внедрять новые технологии в чипы на мобильных устройствах. Например, переход на 64-битную разрядную систему, интеграцию сопроцессора движения и фотографии, использование минимальных техпроцессов (7 нм, 5 нм).

Ключевым стал 2017 год, когда вышел iPhone X. На его презентации впервые пошла речь о небольшом нейросетевом модуле внутри чипа A11, который Apple впервые и до сих пор называет с приставкой Bionic.

Тогда этому маленькому блоку внутри чипа уделили каплю внимания, чтобы рассказать, как он юрко отличает настоящее лицо от искусственной копии в виде театральной маски. Мы узнали о Neural Engine только то, что он способен обучаться по внешнему виду пользователя, и на этом всё.

С каждым новым поколением NPU значительно развивали и обучали новым возможностям.

В 2021 году он помогает искать определённых людей и создавать воспоминания в приложении Фото, анализировать 40 мимических лиц в реальном времени и создавать Киноэффект в iPhone 13.

Эволюция оказалась впечатляющей.

Как развивался Neural Engine в iPhone

Каждая презентация Apple не обходится без упоминания сопроцессора и без указания, насколько выросла его производительность.

Ниже будет полный список iPhone начиная с 2017 года, с описанием возможностей, которые добавляла компания вместе с улучшением Neural Engine и его ядер.

iPhone X

В чипе A11 внутри iPhone X технология появилась первые.

Два ядра, которые служили исключительно для того, чтобы корректно распознавать лица.

Производительность: 600 миллиардов операций в секунду.

iPhone XS и iPhone XR

В A12 внутри iPhone XS и iPhone XR поставили 8 нейроядер, к которым добавили машинное обучение в других приложениях кроме Face ID и «умную вычислительную систему».

Эта система распознаёт тип задачи, поступающей в процессор, и решает, на каких блоках её обрабатывать: в Neural Engine, CPU или GPU.

Машинное обучение улучшило:
• Предложения слов в клавиатуре
• Подборку фотографий в Воспоминаниях
• Вывод полезных мест в Картах
• Адаптацию экрана True Tone
• Поиск снимков в Фото.

А ещё Neural Engine второго поколения позволил выполнять машинное обучение в реальном времени .

Это было нужно для портретного режима с одной камерой на iPhone XR и для AR-эффектов камеры. Например, чтобы накладывать сценический свет или отслеживать движение 50-ти мышц лица во время звонка по Face Time.

Именно благодаря обучению «на ходу» режим портрета из iOS 15 в Face Time доступен на смартфонах с процессором A12 Bionic и новее.

Производительность: 5 триллионов операций в секунду.

iPhone 11 и iPhone 11 Pro

В A13 внутри iPhone 11 установлен Neural Engine снова из 8 ядер.

Тогда блоку повысили мощность на 20% и снизили потребление на 15% за счёт выборочной подачи энергии на разные области A13.

Вместе с машинным обучением NPU улучшил распознавание речи и стал быстрее справляться с трекингом лицевой мимики в реальном времени.

В этот раз в CPU добавили блоки для ускорения машинного обучения, которые стали в 8 раз быстрее проводить матричные вычисления. Вероятно, именно они дали ускорение нейроядрам.

Производительность: 6 триллионов операций в секунду.

iPhone 12 и iPhone 12 Pro

В A14 из iPhone 12 Neural Engine стал в два раза больше и состоял из 16 ядер.

NPU стал на 80% быстрее того, который был установлен в A13.

Эти улучшения помогли внедрить Deep Fusion во все камеры iPhone, включая фронтальную и сверхширокоугольную. Последняя, несмотря на то, что физически была идентична прошлому поколению, стала снимать более чёткие фотографии.

Этот же NPU установлен во все чипы серии M1 от Apple для Mac.

Производительность: 11 триллионов операций в секунду.

iPhone 13 и iPhone 13 Pro

В A15 из iPhone 13 Neural Engine остался с теми же 16 ядрами. Но они стали заметно мощнее. Даже в новых M1 Pro и M1 Max такого нет.

На этой презентации Apple напомнила, что установленные в Neural Engine элементы для машинного обучения работают эффективно за счёт блоков их ускорения в разделе CPU.

На данный момент это самый мощный NPU среди продуктов Apple. Главной его возможностью стала запись видео с глубоким размытием. Режим в приложении Камера в любом из iPhone 13 называется Киноэффект.

Ещё он помогает Siri распознавать диктовку и корректировать навигатор внутри Apple Maps, делать трекинг предметов в реальном времени, распознавать виды растений и ускорять перевод текста с фотографии в письменный.

Производительность: 15,8 триллионов операций в секунду.

В чём ещё помогает Neural Engine в смартфонах

Многие считают Siri отстающей в развитии по сравнению с другими ассистентами, но на самом деле за этой технологией стоят сложные процессы.

Раньше, когда вы задавали вопрос «Скажи курс доллара к рублю», смартфон записывал данные и отправлял их на сервер с сопроводительными данными вроде обладателя голоса, местоположения, времени суток, чтобы было проще сформулировать ответ. Позже ответ обрабатывался и отправлялся обратно.

Сейчас нейросетевой чип в смартфоне берёт обработку натуральной голосовой модели на себя. Он в реальном времени превращает речь в запрос сам, и в некоторых ситуациях берёт на себя его полную обработку. Он сам понимает, что пользователь хочет узнать и сам же формирует сценарий, по которому будет отвечать.

Например, если вы попросите смартфон сделать сложные расчёты, он справится с ними намного быстрее, чем раньше, потому что сделает это без отправки на сервера. А расчёт начнёт до того, как вы закончите говорить.

Своими рассчётами Neural Engine приближает смартфон к граничным вычислениям . Это метод сложных распределительных вычислений, когда источник информации и вычислительные мощности для их сетевой обработки находятся как можно ближе друг к другу, чтобы ускорить выдачу результата.

Зачем Neural Engine в Mac

Огромный кусок главных функций M1 занимает Neural Engine в правом верхнем углу

Apple постепенно переводит компьютеры Mac на свои процессоры. Год назад, в ноябре 2020-го представили чип M1, в октябре 2021-го к ним добавились M1 Pro и M1 Max.

Несмотря на разницу в производительности CPU и GPU, в каждом из них установлен один и тот же NPU из 16 ядер с мощностью 11 триллионов операций в секунду. То есть он дублирует таковой из A14 внутри iPhone 12.

Выделенные нейроядра в Mac ускоряют процессы в работе профессионалов, завязанные на машинном обучении.

Фотографы могут применить их в Pixelmator Pro, который увеличивает разрешение изображения с помощью процессов машинного обучения, которые активирует Neural Engine.

Видеографы могут использовать функцию умного отслеживания объектов в Final Cut Pro X, чтобы быстрее обрезать видео.

Для разработчиков, учёных и инженеров в их специализированных расчётах и преобразованиях данных, постановки виртуальных экспериментов он тоже будет полезен.

Например, на базе машинного обучения работает платформа TensorFlow. Она помогает внедрять в приложения такие технологии, как распознавание жестов, понимание контекста в естественных вопросах, перенос стиля одного изображения на другое. Чем быстрее будет железо, сделанное для него, тем лучше заработают эти функции.

Часть iPhone, которая делает его iPhone

Apple не устаёт повторять, что её сильная сторона кроется в трепетной связке ПО и железа.

Компания внедряет в свои смартфоны всё больше функций, которые полагаются на заточенные под них ядра. Среди них процессор обработки фото, управления дисплеем, портами и Neural Engine.

«Нейронный движок» помогает смартфону на лету понимать речь, подбирать трогательные Фото в виджете на рабочем столе и выдавать релевантные Воспоминания, отслеживать объекты в кадре Smart HDR, режима портрета и Киноэффекта.

Neural Engine формирует быструю и корректную выдачу данных в Spotlight, распознаёт текст из Камеры, может различать разные виде растений и породы собак.

И в целом он превращает смартфон в устройство, которое с каждым поколением всё лучше распознаёт контекст запроса без подключения к интернету.

Это одна из самых сильных вычислительных сторон iPhone помимо CPU и GPU. И она развивается сумасшедшими темпами из года в год.

Сложно предсказать, на что нейроядра будут способны через 10 лет. Но пока они выполняют свою работу бесшовно и незаметно для пользователя, Apple всё ещё может называть эту технологию магией.

Источник