A Apple diz que o chip biônico A13 foi projetado com foco no desempenho por watt

Em um recurso para WIRED , Om Malik conversou com o chefe de marketing da Apple, Phil Schiller, e o engenheiro de produção de chips Anand Shimpi, para discutir o chip A13 Bionic no novo iPhone 11 , & zwnj; iPhone 11 & zwnj; Pro, e iPhone 11 Pro Max .

Malik primeiro fornece uma visão geral das especificações do chip A13 e melhorias de desempenho:

• 8,5 bilhões de transistores , um aumento de aproximadamente 23 por cento sobre os 6,9 bilhões de transistores do chip A12
  
  
  
  
• CPU de seis núcleos : dois núcleos de alto desempenho de 2,66 GHz chamados Lightning e quatro núcleos de eficiência chamados Thunder
  

• Processador gráfico quad-core , um processador de imagem projetado pela Apple e um motor neural octa-core para aprendizado de máquina que é capaz de um trilhão de operações por segundo
  

• Aumento de desempenho de até 20 por cento em todos os componentes principais, incluindo CPU, GPU e mecanismo neural
  
  Até 30 por cento mais eficiente em termos de energiado que o chip A12

Schiller disse a Malik que um dos maiores exemplos de aumento de desempenho neste ano é a conversão de texto em voz em iPhones.

“Aprimoramos nossos recursos de conversão de texto em voz do iOS 13 para que haja um processamento de linguagem muito mais natural, e tudo isso é feito com aprendizado de máquina e mecanismo neural”, explicou Schiller.

Shimpi observou que, ao projetar seus chips da série A, a Apple se concentra tanto no desempenho quanto na eficiência. 'Nós falamos muito sobre performance publicamente. Mas a realidade é que vemos isso como desempenho por watt. Vemos isso como eficiência energética e, se você construir um design eficiente, também construirá um design de desempenho. '

O artigo observa que a equipe de fabricação de chips da Apple estudará como os aplicativos estão sendo usados ​​em dispositivos iOS para otimizar projetos de chips futuros. 'Para aplicativos que não precisam de desempenho adicional, você pode executar com o desempenho do ano passado e apenas com uma potência muito menor', disse Shimpi.

O aprendizado de máquina também desempenha um grande papel no chip A13, ajudando a gerenciar a vida útil da bateria e otimizar o desempenho, de acordo com Schiller. 'Não havia aprendizado de máquina em execução dez anos atrás. Agora, está sempre funcionando, fazendo coisas. '