Как делают процессор для айфона

Главный поставщик Apple готов производить процессоры iPhone в США: Китай больше не нужен?

Не ответив ни “да”, ни “нет”, но скорее все-таки “нет” на предложение администрации США, представитель TSMC, скорее всего, надеялся на продолжение переговоров и еще более выгодные условия сделки. По большому счету еще одна “литейка” на территории США для TSMC особенно не нужна. В штате Вашингтон, в течение нескольких лет, уже работает её завод по производству микросхем, который настолько мало влияет на положение дел, что большинство о нем узнало из пресс-релиза TSMC. TSMC согласна. Похоже, пользуясь удачным для неё моментом, TSMC добилась для себя еще более благоприятных условий – и похоже, на этот раз у Apple и TSMC может что-то и получится.

Кажется, Apple намерена уходить из Китая

В комментариях на сообщение о согласии TSMC расширить своё присутствие в США почти нет нейтральных и взвешенных. Многие в восторге: исторические Apple A14, процессоры, предназначенные не только для мобильных устройств, но и для Mac’ов, будут делать в США, да еще и используя передовой 5-нм процесс, разработанный TSMC! Другие, чуть ли не с калькулятором в руках, доказывают, что причин для восторга нет, и в лучшем случае завод в Аризоне (который будет введен в строй не раньше 2024 года) станет каплей в море и вообще имеет чисто политическое значение.

В штате Вашингтон, в течение нескольких лет, уже работает завод TSMC по производству микросхем

В 2012 году, напоминают скептики, администрация США и TSMC, как и сейчас, договорились о строительстве завода TSMC в штате Нью-Йорк, но в итоге, по целому ряду причин, проект был закрыт. И убедительных доказательств, что на этот раз всё будет по-другому, нет. В пресс-релизе TSMC, как и в 2012 году, сообщается о намерении компании построить завод в Аризоне при поддержке со стороны федерального правительства США и властей этого штата. Строительство, по предварительным прикидкам TSMC, займет 3 года. В 2024 году, если Apple будет, как сейчас, выпускать новые поколения систем-на-чипе каждый год, первым чипом который будет производиться на аризонской фабрике TSMC, будет либо самый актуальный на тот момент Apple A18, либо “прошлогодний” Apple A17. И по технологическому процессу 3 нм, если TSMC выполнит свои обещания. Слишком круто чтобы быть правдой, но почему бы и нет?

Зачем TSMC завод в США?

Что намеривается делать TSMC? Построить в 2021-2024 завод по производству чипов в штате Аризона. Где именно – пока неизвестно, и возможно, даже еще не определено. В 2024 году должна быть запущена первая очередь этого предприятия, производящая 20 тысяч 300 мм полупроводниковых пластин (wafers) в месяц. На каждой такой пластине, размером с пиццу, размещается примерно 14,5 тысяч чипов, из которых, по современным нормам, 30% бракованных.

По мнению экспертов, 203 миллиона чипов в месяц – это капля в море. Что это будут за чипы, и по каким процессам их будут производить, не сообщается. В США у TSMC несколько важных клиентов, самые крупные из них – Apple и AMD. Все эти миллиарды чипов в год, видимо, будут востребованы.

На этом же заводе будут производить процессоры для Mac

В 2024 году завод TSMC создаст 1 600 новых высоко оплачиваемых рабочих мест, но этим дело не ограничится. Открытие этой “литейки” приведет, косвенно, к появлению еще тысяч рабочих мест. В высокотехнологичной сфере. В дни, когда миллионы американцев теряют работу из-за коронавируса, десяток тысяч рабочих мест как-то не вдохновляют, но к 2024 году ситуация обязательно изменится, и необязательно в худшую сторону. В 2024 году планируется ввести в строй первую очередь завода в Аризоне.

А пока с чипами, произведенными в Китае, iPhone 12 будет таким же мощным, как MacBook Pro 15.

С 2021 по 2029 в это производство TSMC планирует инвестировать 12 миллиардов долларов. Своих собственных. Технические подробности о том, во что планируют превратить этот завод к 2029 году, не сообщаются, но размер инвестиций превышает в два с половиной раза максимальную стоимость обычной “литейки”. Обычно это от 3 до 5 миллиардов.

В нашем Telegram-чате задались логичным вопрсоом, а будет ли это производство рентабельным? Не окажутся ли чипы, произведенные в США слишком дорогими? Будут ли они кому-то нужны?

Стоимость производства процессоров в США

Проект фабрики TSMC в США

Высокооплачиваемые (по американским стандартам) сотрудники, с учетом обязательных дополнительных затрат на каждого из них, лягут тяжким бременем на бюджет завода и не могут не сказаться на себестоимости продукции – и на её ценах для потребителей. Это настолько очевидно и бесспорно, что вся эта затея кажется бредом сумасшедшего. Уж не пообещали ли власти США и Аризоны доплачивать TSMC за каждый чип для поддержания конкурентоспособности чипов местного производства? Если вспомнить про соображения национальной безопасности и участие во всем этом министерства обороны США, эта перспектива уже не покажется бессмыслицей. Но это как-то “невкусно” и неинтересно. Неужели госструктуры США готовы платить огромные деньги за чипы внутри каждого iPhone, iPad и Mac?

Есть кое-какая информация на этот счет. Микропроцессорные “литейки” уже сейчас — самые роботизированные производства в мире. Доля ручного труда на них очень мала. Персонал, занимающийся управлением этой безумно сложной техникой и её обслуживанием, обходится дорого независимо от того, в каком уголке Вселенной он прилагает свои умения и опыт.

Но на этот раз решили пойти дальше – речь идет о внедрении еще более умной автоматики, из-за чего себестоимость производства больших тиражей будет в несколько раз ниже, чем в том же материковом Китае. Видимо, руководство TSMC смогли в этом убедить. Иначе едва ли они согласились на участие в этой авантюре. В прошлом веке у США что-то подобное уже получалось – мне известно про заводы NeXT Computer и Be Computer, но таких примеров было намного больше. Более чем четверть века назад. Могут ли они повторить?

Источник

C 2020 года Apple будет использовать собственные чипы вместо процессоров Intel

Корпорация Apple планирует заменить чипы производства Intel на собственные начиная с 2020 года. Пока что это не официальная информация, ее предоставили источники, которые знакомы с планами компании. В настоящее время инициатива находится на раннем этапе развития, но будущее ноутбуков, телефонов и планшетов Apple предопределено — аппаратная платформа у всех типов устройств будет собственной. Это сделано для того, чтобы создать однородную экосистему устройств. Все они будут совместимы друг с другом. Приложения для iOS можно будет запускать на MacOS.

Переход будет осуществляться в несколько этапов, поскольку это непростой процесс, учитывая масштабы компании и объемы производства ее устройств. Для Intel отказ от сотрудничества со стороны корпорации из Купертино обернется лишь падением доходов, поскольку сейчас партнер получает около 5% отчислений от годового дохода Apple. Для Intel проблемы начнутся в том случае, если и другие производители компьютерного «железа» станут отказываться от сотрудничества в пользу собственных чипов.

После того, как новость о грядущих изменениях просочилась в сеть, акции Intel упали на 9,2%. Это максимальное падение за два года. Компания Apple, в принципе, еще может отказаться от своего плана, но это маловероятно. Представители как Intel, так и Apple отказались комментировать слухи.

В настоящее время все iPhone, iPad, Apple Watch и Apple TV работают на основе «родных» процессоров Apple, изготовляемых по технологии Arm Holdings Plc. Компания сама планирует все этапы развития этих систем. С «маками» дело обстоит по-другому, поскольку корпорация во многом зависит от дорожной карты Intel. После отказа от процессоров этой компании Apple сможет разрабатывать собственную дорожную карту и неукоснительной ей следовать.

По мнению аналитиков корпорация Apple работает над унификацией всех своих платформ, как аппаратных, так и программных. Возможно, речь идет о совмещении iOS с macOS. И в этом есть смысл, поскольку сейчас большинство производителей делают то же самое. Если любые приложения для определенной программной платформы можно запускать на любом «железе» производителя (пример — та же Apple), то это упрощает задачу разработки ПО и ускоряет процесс развития программно-аппаратной экосистемы. Фрагментация рынка приложений и «железа» значительно снижается.

В случае Apple компания получает возможность быстрее внедрять новые функции и обновления для всех своих платформ. Кстати, если компания действительно откажется от продукции Intel, то она станет крупнейшим производителем ПК, который использует собственные процессы. Компании Dell Technologies Inc., HP Inc., Lenovo Group Ltd. и Asustek Computer Inc. используют процессоры Intel.

Несмотря на то, что глобальные изменения начнутся в 2020 году, модифицировать ПО компания собирается гораздо раньше. В частности, Apple планирует выпустить новую программную платформу Marzipan уже в этом году. Она позволит запускать приложения для iOS на macOS.

Ранее компания выпустила «маки» c ARM со-процессорами, которые работают с iOS-подобной операционной системой. В частности, такие сопроцессоры установлены в последних моделях MacBook Pro и iMac Pro. Корпорация планирует добавить соответствующий чип и в последнюю модификацию Mac Pro, которая будет выпущена в следующем году.

Intel является крупнейшим на рынке микроэлектроники производителем процессоров. Более десяти лет единственным крупным конкурентом была лишь компания Advanced Micro Devices Inc. Сотрудничество Apple и Intel заключается не только в создании процессоров. Так, в некоторых моделях iPhone установлены модемы от Intel, чипы, благодаря которым телефоны могут подключаться к сотовой сети и совершать голосовые звонки. Intel в состоянии производить процессоры, более мощные и быстрые, чем чипы других производителей, что и выделяет продукцию компании из ряда себе подобных.

До 2005 года корпорация из Купертино устанавливала в своих компьютерах процессоры PowerPC, разработанные совместно IBM и Motorola. Но затем было решено отказаться от них в пользу чипов от Intel. Сейчас компания разрабатывает мобильные процессы, позволяющие создавать небольшие и легкие телефоны, планшеты и некоторые другие устройства.

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