Айфон процессор как называется

Процессор iPhone 11 оказался самым мощным чипом, установленном в смартфоне

Эксперты часто говорят, что мобильные процессоры Apple — одни из лучших на рынке. Компания разрабатывает чипы с большим заделом на будущее, нередко опережая по чистой производительности решения конкурентов на год-два. В этом году Apple представила iPhone 11, iPhone 11 Pro и iPhone 11 Pro Max с процессором Apple A13, и многих интересует, так ли производителен новый чип в сравнении с конкурентами.

Процессор A13 Bionic устанавливается в iPhone 11, iPhone 11 Pro и iPhone 11 Pro Max

Что нового в процессоре Apple A13

На самом деле Apple A13 основан на 7-нанометровом технологическом процессе, как и его предшественник. Apple решила отложить переход на улучшенный техпроцесс из-за некоторых трудностей в производстве. Тем не менее и здесь есть отличия: у A12 использовался техпроцесс N7+, а у A13 — N7 Pro. Правда, реальных железобетонных фактов о том чем они отличаются – нет. Может быть, это всего-лишь новая этикетка на том же самом.

В Apple A13 центральный процессор состоит из двух “силовых” ядер Lightning, с тактовой частотой в 2,65 ГГц и четырех энергосберегающих ядер Thunder. Lightning – это “молния”, Thunder это “гром”. Все это звучит красиво и поэтично, но есть ли практический толк?

Структура процессора Apple A13 Bionic

Как оказалось, есть, и еще какой. Издание AnandTech протестировало производительность процессора A13 и Snapdragon 855 и вынесло вердикт: чипы, установленные в iPhone — самые мощные на рынке мобильных устройств.

Предлагаем подписаться на наш канал в «Яндекс.Дзен». Там вы сможете найти эксклюзивные материалы об айфонах, которых нет на сайте.

Какие процессоры мощнее — у Apple или Samsung

Как уже было сказано, A13 работает за счет двух “силовых” ядер Lightning, с тактовой частотой в 2,65 ГГц и четырех энергосберегающих ядер Thunder. В сравнении с Cortex-A55, которые используются в Snapdragon 855, эти ядра показали впечатляющие результаты: производительность выше почти в 3 раза, а энергосбережение — на 50 % меньше.

Сравнение процессора Apple A13 и Apple A12. Уделывает по всем пунктам

Но каким образом Apple удалось этого добиться? Во-первых, при проектировании процессора были изучены самые используемые приложения в App Store. И знаете, оказалось что подавляющему их большинству, большую часть времени, мощь “силовых ядер” не требуется! Так что процессор вычисляет оптимальный режим и включает его.

Да и сами ядра радикально доработаны и улучшены. Центральный процессор стал производительнее, на 20-30%, и экономичнее на 30-40%. И тут есть хитрость — новый трюк, которому обучили SoC в Apple. Любой блок SoC который не используется, может быть обесточен. И быстро (почти моментально) возвращен к жизни как только в нем возникнет необходимость.

SoC (System-on-a-Chip) — однокристальная схема. Apple Ax — серия систем на кристалле, используемых в мобильных устройствaх Apple (iPod, iPad, iPhone и телевизионной приставки Apple TV). В этих системах используются микропроцессорные ядра с архитектурой ARM.

И хотя Apple A13 Bionic, по мнению некоторых экспертов, всего лишь незначительный апгрейд A12, по факту это совершенно новый процессор, который можно назвать самым мощным в индустрии. И пусть вас не смущает тот факт, что основатель ресурса AnandTech сейчас работает в Apple, в том самом микро-электронном подразделении компании о котором, кстати сказать, почти ничего не известно.

Источник

Прогресс мобильных процессоров на примере iPhone

На презентации iPhone 7 в сентябре 2016 года Apple похвасталась, что за десять лет производительность процессоров в iPhone выросла аж в 120 раз:

Цифра мне показалась великоватой, так что давайте ее проверим. Однако есть одна проблема — самый первый iPhone получил поддержку лишь iPhone OS 3.1.3, тогда как, например, минимальная iOS для iPhone 7 — это 10. И поэтому мне удалось найти лишь один бенчмарк, тестирующий производительность процессора и работающий на всех версиях iOS — это Geekbench 2. Да, его актуальность уже под вопросом — к примеру, он не поддерживает х64 инструкции, однако для оценки производительности его вполне хватит.

iPhone 2G (Samsung S3C6400 ARM11 620 МГц, работающий на частоте 412 МГц, 65 нм, 128 Мб EDRAM, 2007 год) — 150 очков.
Самый первый айфон вышел почти 10 лет назад, в 2007 году. Железо сейчас вызывает улыбку — 400 МГц процессор и 128 Мб ОЗУ даже в умные часы уже никто не ставит. Однако на момент выхода оно было достаточно мощным, и из-за закрытости iPhone OS первый iPhone работал достаточно быстро.

iPhone 3G (Samsung S3C6400 ARM11 620 МГц, работающий на частоте 412 МГц, 65 нм, 128 Мб EDRAM, 2008 год) — 150 очков
Основным техническим изменением в iPhone 3G была поддержка 3G (откуда, собственно, и название). Все остальное железо осталось тем же, так что результат в бенчмарке тот же.

iPhone 3GS (Samsung S5PC100 ARM Cortex A8 833 МГц, работающий на частоте 600 МГц, 65 нм, 256 Мб EDRAM, 2009 год) — 300 очков.
Литеру S в этом iPhone расшифровывали как Speed — скорость, и есть почему: процессор перешел с архаичной ARM11 середины нулевых на современную (по тем меркам) Cortex A8, и несколько нарастил частоту — в итоге он стал вдвое быстрее. Удвоенный объем ОЗУ позволил лучше использовать многозадачность, и в итоге телефон обновлялся вплоть до 2013 года — последней ОС для него была iOS 6.

iPhone 4 (Apple A4 ARM Cortex A8 1 ГГц, работающий на частоте в 800 МГц, 45 нм, 512 Мб EDRAM, 2010 год) — 400 очков.
Это первый iPhone, где процессор был частично сделан Apple, однако в основном он все еще был построен на Cortex A8. Оптимизации ядра, рост его частоты и увеличенный вдвое объем ОЗУ делали iPhone 4 на 25% быстрее 3GS, однако, увы, на последней для него версии iOS 7 он работал достаточно медленно.

iPhone 4S (Apple A5 ARM Cortex A9 1 ГГц, работающий на частоте в 800 МГц, 2 ядра, 32 нм, 512 Мб LPDDR2, 2011 год) — 860 очков.

Первый двухядерный процессор в iPhone, использующий новую (по тем временам) архитектуру Cortex A9, однако частота ядер осталась прежней — 800 МГц, так что результат стал в среднем в 2 раза выше. Это самый популярный процессор от Apple — он ставился кроме iPhone 4S еще и в iPod Touch 5, iPad 2/3/Mini (в них частота была увеличена до 1 ГГц). Увы — возможности процессора все же не безграничны, и на iOS 9 перечисленные выше устройства работают достаточно медленно.

iPhone 5 (Apple A6 Swift 1.2 ГГц, 2 ядра, 32 нм, 1 Гб LPDDR2, 2012 год) — 1680 очков.
Наконец-то частота процессора в iPhone переползла за 1 ГГц. К тому же это первый процессор, в основном построенный на собственной архитектуре Apple — Swift (однако так же частично была задействована архитектура Cortex A15) — это позволило практически вдвое увеличить производительность процессора. Вкупе с 1 Гб ОЗУ телефон неплохо работает даже на самой современной на данный момент iOS 10.

iPhone 5S (Apple A7 Cyclone 1.3 ГГц, 2 ядра, 28 нм, 1 Гб LPDDR3, 2013 год) — 2250 очков.
Этот iPhone можно назвать, пожалуй, самым прорывным по технологиям — это был первый телефон на х64 процессоре, построенный полностью на собственной архитектуре Apple — Cyclone. Производительность внушала уважение — двухядерный A7 с частотой в 1.3 ГГц находился на уровне топового тогда Snapdragon 800 — 4ядерного монстра с частотой до 2.2 ГГц! Пожалуй, этот iPhone можно назвать актуальным — он летает на iOS 10 и поддерживает большинство приложений из App Store.

iPhone 6 (Apple A8 Cyclone v2 1.4 ГГц, 2 ядра, 20 нм, 1 Гб LPDDR3, 2014 год) — 2470 очков.
В iPhone 6 Apple сконцентрировалась на дизайне, так что производительность выросла незначительно. В итоге процессор оказался значительно хуже топового на тот момент Snapdragon 805, что, в прочем, не повлияло на его работу из-за хорошей оптимизации iOS.

iPhone 6S (Apple A9 Cyclone v3 1.85 ГГц, 2 ядра, 14 нм, 2 Гб LPDDR4, 2015 год) — 3170 очков.
В 6S Apple сконцентрировалась на производительности — процессор стал на 40% быстрее, и, наконец-то, спустя три года, объем ОЗУ вырос до 2 Гб. На момент выхода процессор конкурировал на равных с самыми мощными представителями линеек Snapdragon и Exynos, да и сейчас отстает от топа не так уж и сильно, на 20-30%.

iPhone 7 (Apple A10 Fusion, 2 ядра по 2.34 ГГц и 2 по 1.05 Ггц, 14 нм, 2/3 Гб LPDDR4, 2016 год) — 3650 очков.
Спустя 5 лет с момента выхода своего первого двухядерного процессора Apple выпустила 4ядерный процессор для iPhone, построенный по технологии big.LITTLE — для тяжелых задач используется кластер из 2 мощных ядер, для простых — кластер из 2 слабых, одновременно они работать не могут. К тому же впервые между простой линейкой и Plus возникло серьезное различие в железе — у 7 Plus 3 Гб ОЗУ против 2 у 7, что позволяет ему лучше использовать многозадачность. Процессор оказался настолько мощным, что iPhone 7+ до сих пор удерживает Топ-1 в Antutu.

Что же мы видим в итоге? iPhone 2G набирает в бенчмарке 150 очков, iPhone 7 — 3650, то есть производительность процессора увеличилась. всего в 24 раза. Разумеется, бенчмарк не является точным показателем производительности устройства (к тому же не использует х64 инструкции, которые могут увеличить производительность еще на 20-30%), но все же между приростом в 24 раза по бенчмарку и в 120 раз по словам Apple разница в 5 раз, так что или Apple где-то обсчиталась, или использовала свой собственный, никому больше неизвестный, бенчмарк.

Как видно, застоя в мобильном сегменте нет и близко — если у Intel и AMD прирост за поколение не превышает 5-10%, то здесь прирост может быть и двухкратным. И это понятно — мобильные процессоры все время были в роли догоняющих, и использовали наработки десктопных процессоров, поэтому и развились так быстро. Причем, что самое интересное, мобильные процессоры уже стали технологичнее десктопных — если Intel «увяз» на 14 нм аж на три года, а AMD только-только выпустила свои решения на этом техпроцессе, то новый Snapdragon 835 уже построен по нормам 10 нм техпроцесса, и скоро появится в флагманах на Android. Да и процессор Apple A9X в iPad Pro уже находится на уровне ультрабучной линейки intel Core m, потребляя при этом меньше энергии. К тому же ARM-процессорами в ноутбуках заинтересовались и Apple, и Microsoft — кто знает, возможно архитектуре х86-х64, по крайней мере в пользовательском сегменте, пора на покой?

Источник

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

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