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苹果A13 Bionic究竟有多强?

发布时间:2019-11-03 11:11:15 人气:4412

来源:本文由公共数字半导体产业观察(身份证:集成电路银行)从“macworld”翻译而来。作者:杰森·克罗斯,谢谢你。

自从苹果公司设计的第一款智能手机芯片(2010年a4)问世以来,该公司一直是移动芯片设计领域不可忽视的力量。几年后,当苹果使用自己的cpu设计而不是授权架构时,a6的性能领先真的开始改善。

在过去几年里,苹果的cpu真的很难匹配。A11仿生不仅拥有苹果设计的定制cpu,还放弃了基于powervr的图形处理器,转而使用自己定制的gpu。此外,它还引入了一个神经引擎,这是一个独立于cpu和gpu的芯片定制模块,重点是加速机器学习计算。

从那以后,苹果的移动芯片已经主导了智能手机芯片领域。也许iphone没有业界最快的互联网速度,但苹果可以确保没有人拥有更快的cpu、gpu或机器学习加速。

a12仿生学已经有一年的历史,在许多方面仍然比安卓手机上的任何芯片都快,而a13芯片在iphone 11和iphone 11 pro上首次亮相的速度要快得多。以下是a13仿生机器人再次赢得智能手机竞赛的原因。

高科技7纳米+工艺

苹果总是使用从原始设备制造商合作伙伴那里获得的最好的制造技术(几乎总是TSMC)。今天,这意味着它是首批使用TSMC新一代7纳米技术的公司之一。它类似于去年a12仿生处理器和amd ryzen 3000系列处理器的7纳米工艺。

第二代工艺,有时称为7纳米+或7np,用极紫外光刻(euv)蚀刻一些芯片层。这意味着尺寸更小、封装更紧密的晶体管泄漏的功率更少。

TSMC的第二代7纳米技术使用部分euv技术来生产更快、更节能的晶体管。

实际上,这意味着在相同的空间中有更多的晶体管,但是在相同的功耗下有更高的时钟速度,或者在相同的时钟速度下有更少的功率。这正是我们在a13仿生机器人上看到的。

苹果在a13中插入了85亿个晶体管,比a12增加了23%。据估计,该芯片比a12的83毫米和98毫米大约20%,结果,苹果仅实现了密度的小幅增加,但在最大性能和功率效率方面实现了显著提高。

然而,这不是苹果历史上最大的芯片。新款ipad pro中的a12x有更多的晶体管(100亿),估计为135毫米,a5和a10融合都超过120毫米

最快的cpu会变得更快

苹果定制的cpu设计通常比任何竞争对手的智能手机芯片提供更快的单核性能,尽管在谈论完全不同的平台时很难依赖基准测试。多核性能也很难超越。

A13仿生延续了这一传统。苹果表示,它的两个大型高性能cpu内核和四个节能cpu内核比a12快20%。

Cpu性能是最好的。没有安卓手机能接近这些数字。

在现实世界中,您几乎从未真正看到理论上的最大性能提升,但我们的基准测试显示,cpu性能提高了约20%,多核性能甚至更高。

与去年同期相比,这是一个显著的进步,对于高通、三星等公司来说,与之竞争是一个巨大的挑战。

赶上gpu性能

如果竞争对手的智能手机处理器能在某个领域击败苹果,那就是图形处理性能。苹果的gpu在现实世界中表现最好,但一些跨平台基准测试将使最新的安卓手机受益。

A13的gpu仍然是苹果定制的四核设计,苹果称之为“金属优化”,速度快20%。在我们的测试中,速度要快得多。极客工作台4和极客工作台5在gpu上使用金属api的计算性能都快了40%。

去年,高端3d mark 5冲击测试没有太大改进,但在a13上取得了很大进展。

我们进行的3dmark fire strike测试将速度提高了50%到60%(这是现代高端3d游戏性能的一个很好的衡量标准)。早期的3dmark无限冰暴运行速度快了近30%。在这次测试中,苹果的芯片远远超过了竞争对手,这只是分数的增加。

旧的“冰风暴”测试并不比“火力打击”测试好多少,但它已经比其他智能手机芯片快得多。

如果我们将gpu计算性能与游戏级3d基准结合起来,我们可以说苹果目前是智能手机中整体gpu速度最快的。然而,与cpu性能相比,这是一个更接近的预测,在a14于2020年秋季推出之前,更容易看到竞争对手摘得桂冠。

有趣的是,我们可以看到现实世界的表现远远超过苹果提出的20%的改进要求。很难知道是什么原因造成的,但我认为内存带宽需要做的不仅仅是内存峰值理论性能。

苹果声称a12的gpu性能比a11快50%,但我们没有看到任何类似的改进。一些测试根本没有显示出任何真正的改善。当时,我们推测内存带宽的限制使芯片无法在一些3d图形测试中获得最佳的理论性能。也许今年,虽然芯片的速度还没有达到50%,但它可以更好地利用可用的内存带宽。

不管是什么原因,苹果在gpu上的性能提升远远超过了此前承诺的20%。

更高的能效

苹果表示,a13的gpu和高效cpu内核功耗降低了40%,而高性能cpu内核功耗降低了30%,神经引擎功耗降低了15%。

然而,这些数字都有一个大星号。当提供与a12仿生相同的性能时,这是一种节能效果。换句话说,当a13部件以与a12相同的速度运行时,它们消耗的能量要少得多。当它们跑得更快时,节省的能量将会大大减少。

在基准测试中,iphone 11的电池寿命大约等于iphone xr的电池寿命(尽管要快得多)。在实际的日常使用中,我们发现它的使用寿命更长。

苹果表示,这部分是通过设置数百个电压域来降低芯片主要组件不使用时的功耗,以及设置数十万个时钟门控域来禁用不使用的逻辑门来实现的。这听起来令人印象深刻,但老实说,这是现代顶级芯片设计的一个相当标准的部分。也许苹果在这些设计元素上比竞争对手走得更远。没有精确的数字是不可能知道的,但这不应被视为一种特殊的新创新。

电压和时钟域确保未使用的芯片部件不会在这个精确微秒内浪费任何功率。

尽管有这些警告,a13的每瓦性能比a12有了戏剧性的飞跃。虽然它有相似尺寸的电池、相同的显示屏和更高的性能,但在我们的极客工作台4恒定参考电池测试中,iphone 11的使用寿命与iphone xr一样长。在日常使用中,电池的使用寿命更长,这可能是所有电池的最佳指标。iphone 11 pro的电池寿命比iphone xs长得多,但这不仅仅是因为a13芯片效率更高,显示屏效率更高,电池也更大。

要对不同手机上的芯片进行真正的“苹果对苹果”能效比较,很难排除所有必要的变量。然而,关于a13仿生的能量效率,人们可能会说最坏的事情是,当使用相当于a12的能量时,它似乎提供了更好的性能。

专为机器学习而设计

今年,cpu有了一个新的设计:一组“机器学习加速器”,它可以比单独的cpu执行矩阵乘法快六倍。不清楚如何访问该硬件(它们是armv8指令集的扩展吗,就像英特尔的avx是x86扩展一样?),但是对于像机器学习(ml)这样需要大量矩阵运算的任务,cpu是强大的。请注意,矩阵乘法硬件是cpu核心的一部分,与神经引擎硬件是分开的。

在一个非常特殊的数学运算过程中,cpu的速度提高了6倍。

像芯片中的所有其他功能一样,神经引擎的运行速度比以前快20%(好像设计相对不变,新的7纳米+工艺将时钟速度提高了20%)。

苹果公司称之为“金属优化”的gpu可能是也可能不是新设计,但在我们的测试中,它使用金属api来提供更快的计算性能。

该芯片有一个机器学习控制器,可以自动安排cpu、gpu和神经引擎之间的机器学习操作,这样开发人员就不必自己平衡负载。

cpu、gpu和神经引擎一起执行机器学习任务。

因此,机器学习代码在a13上的运行速度应该比在a12上快得多。

标准已经设定

在新iphone和a13仿生芯片发布前几个月,我们做了一系列预测。

制造过程是正确的,尺寸相当接近(我们估计超过100毫米),但我们高估了7纳米+工艺的密度增加,认为苹果将生产100亿个晶体管处理器,而不是85亿个。我们还假设单核和多核性能稍好,但gpu的性能被低估了。我们也相信神经引擎将会大大扩展。相反,它只比芯片的其余部分快20%,而苹果已经在cpu中构建了特殊的矩阵乘法硬件。

对我们来说,对a14进行一系列预测还为时过早,只是说我们希望它将使用TSMC最先进的技术,甚至更快、更节能。但是对于a13仿生,它再次为智能手机soc设定了标准。也许有一个特定的指标可以让竞争对手的芯片速度更快,但没有人可以接近cpu、gpu和机器学习性能的交集,更不用说苹果所有最好的专用功能(如图像)信号处理和视频编码。

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*免责声明:这篇文章最初是作者写的。这篇文章的内容是作者的个人观点。重印半导体行业观察只是为了传达不同的观点。这并不意味着半导体行业观察同意或支持这一观点。如果您有任何异议,请联系半导体行业观察。

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