Apple säger att A13 Bionic-chip designades med prestanda-per-watt-fokus

I ett inslag för TRÅDBUNDEN , Om Malik satte sig ner med Apples marknadschef Phil Schiller och chiptillverkningsingenjören Anand Shimpi för att diskutera A13 Bionic-chippet i det nya iPhone 11 , & zwnj; iPhone 11 & zwnj; Pro, och iPhone 11 Pro Max .

Malik ger först en översikt över A13-chippets specifikationer och prestandaförbättringar:

• 8,5 miljarder transistorer , en ökning med cirka 23 procent jämfört med A12-chipets 6,9 miljarder transistorer
  
  
  
  
• Sexkärnig CPU : två 2,66 GHz högpresterande kärnor som heter Lightning och fyra effektivitetskärnor som heter Thunder
  

• Fyrkärnig grafikprocessor , en Apple-designad bildprocessor och en åttakärnig neural motor för maskininlärning som kan utföra en biljon operationer per sekund
  

• Upp till 20 procents prestandaökning över alla huvudkomponenter, inklusive CPU, GPU och neuralmotor
  
  Upp till 30 procent mer energieffektivän A12-chippet

Schiller berättade för Malik att ett av de största exemplen på prestandaökningen i år är text-till-tal på iPhones.

'Vi har förbättrat våra iOS 13 text-till-tal-funktioner så att det finns mycket mer naturlig språkbehandling, och det är allt gjort med maskininlärning och den neurala motorn,' förklarade Schiller.

Shimpi noterade att när Apple designade sina A-seriechips fokuserar Apple på både prestanda och effektivitet. 'Vi pratar mycket om prestanda offentligt. Men verkligheten är att vi ser det som prestanda per watt. Vi ser det som energieffektivitet, och om du bygger en effektiv design råkar du också bygga en prestandadesign.'

Artikeln noterar att Apples chiptillverkningsteam kommer att studera hur appar används på iOS-enheter för att optimera framtida chipdesigner. 'För applikationer som inte behöver extra prestanda kan du köra med förra årets prestanda och bara göra det med mycket lägre effekt,' sa Shimpi.

Maskininlärning spelar också en stor roll i A13-chippet, vilket hjälper till att hantera batteritiden och optimera prestanda, enligt Schiller. 'Det var ingen maskininlärning igång för tio år sedan. Nu är det alltid igång och gör saker.'