데이비드 하낙 Apple의 마케팅 이사인 Phil Schiller와 프로세서 개발팀의 엔지니어인 Anand Shimpi(AnandTech 웹사이트 창립자)와의 흥미로운 인터뷰가 미국 잡지 Wired에 실렸습니다. 대화는 주로 새로운 A13 Bionic 프로세서를 중심으로 진행되며 새 칩에는 몇 가지 흥미로운 사항이 나타났습니다.
그것은 수 관심을 가져라
인터뷰 외에 Apple의 SoC 엔지니어링 팀이 작년부터 새로운 칩 설계에 이룬 진전을 설명하는 몇 가지 기본 요약이 있었습니다. A13 Bionic 프로세서에는 다음이 포함됩니다.
- 트랜지스터 수는 8,5억개로, 전작 A23 바이오닉(12억개)보다 약 6,9% 증가했다.
- Lightning으로 표시된 최대 주파수 2,66GHz의 강력한 코어 XNUMX개와 Thunder로 명명된 경제적인 코어 XNUMX개로 구성된 XNUMX코어 레이아웃
- SoC에 구현된 그래픽 프로세서는 4개의 코어를 가지며 완전히 자체 설계되었습니다.
- 또한 SoC(시스템 온 칩)에는 기계 학습 요구를 위한 또 다른 8코어 "신경 엔진"이 탑재되어 초당 최대 1조 작업을 처리할 수 있습니다.
- CPU, GPU, Neural Engine 영역 모두에서 전반적인 성능이 이전 제품에 비해 약 20% 향상되었습니다.
- 그러나 동시에 전체 SoC는 A30 Bionic보다 최대 12% 더 효율적입니다.
그리고 하드웨어 엔지니어가 새 칩을 개발할 때 설정한 주요 목표는 마지막으로 언급된 속성이었습니다. 목표는 더 높은 성능과 주로 더 낮은 에너지 소비를 모두 제공하는 가장 효율적인 칩 설계를 제안하는 것이었습니다. 칩 설계가 효율적일수록 두 가지를 모두 달성하기가 더 쉬워지며 A13 Bionic 칩이 바로 그 역할을 수행했습니다.
작년 모델에 비해 가장 눈에 띄는 발전 사례 중 하나는 기계 학습 분야의 컴퓨팅 성능이 크게 향상되었다는 것입니다. 예를 들어, 이는 텍스트 음성 변환 기능, 즉 일부 텍스트를 사용자에게 읽어주는 기능의 대폭 향상된 기능에 반영되었습니다. 새로운 iPhone의 음성 출력은 훨씬 더 자연스럽습니다. 이는 주로 새로운 iPhone이 음성을 더 잘 처리할 수 있게 해주는 기계 학습 영역의 향상된 기능 덕분입니다.
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인터뷰 정보에 따르면 새로운 프로세서의 설계를 담당하는 개발팀은 프로세서가 제공하는 가용 리소스를 사용하여 개별 애플리케이션이 어떻게 작동하는지 자세히 조사합니다. 이를 통해 새로운 칩 설계를 더 쉽게 최적화하여 애플리케이션과 가장 잘 작동하고 리소스를 최대한 효율적으로 사용할 수 있습니다.
예를 들어 이는 작동하는 데 추가로 높은 성능이 필요하지 않은 응용 프로그램에서 분명합니다. 향상된 최적화 덕분에 이러한 애플리케이션은 훨씬 낮은 CPU 전력 요구 사항으로 실행되므로 배터리 수명이 연장됩니다. Phil Schiller에 따르면 배터리 수명 향상은 기계 학습의 영향도 크게 받습니다. 덕분에 칩은 리소스를 더 잘 분배하고 더 효율적이고 어느 정도 "자율적으로" 작동할 수 있습니다. 즉, 불과 몇 년 전만 해도 상상도 못했던 일이다.
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