Das Herzstück des iPhone 11. Interessante Details zum neuen Apple A13 Bionic Prozessor

Ein interessantes Interview mit Apples Marketingleiter Phil Schiller und einem Ingenieur aus dem Prozessorentwicklungsteam, Anand Shimpi (Gründer der AnandTech-Website), erschien in der amerikanischen Zeitschrift Wired. Das Gespräch dreht sich hauptsächlich um den neuen A13 Bionic-Prozessor, und im neuen Chip sind einige interessante Dinge aufgetaucht.

Am Rande des Interviews gab es einige grundlegende Zusammenfassungen, die die Fortschritte beschreiben, die das SoC-Ingenieurteam von Apple seit letztem Jahr beim Design des neuen Chips gemacht hat. Der A13 Bionic-Prozessor verfügt über:

• 8,5 Milliarden Transistoren, das sind etwa 23 % mehr als beim Vorgänger A12 Bionic mit 6,9 Milliarden
• Ein Sechs-Kern-Layout mit zwei leistungsstarken Kernen mit einer maximalen Frequenz von 2,66 GHz mit der Bezeichnung Lightning und vier sparsamen Kernen mit der Bezeichnung Thunder
• Der im SoC implementierte Grafikprozessor verfügt über vier Kerne und ist komplett eigens entwickelt
• Darüber hinaus beherbergt das SoC (System on Chip) eine weitere achtkernige „Neural Engine“ für maschinelles Lernen, die bis zu einer Billion Operationen pro Sekunde bewältigen kann
• Die Gesamtleistung ist im Vergleich zum Vorgänger um etwa 20 % gestiegen, sowohl in den Bereichen CPU, GPU als auch Neural Engine
• Gleichzeitig ist der gesamte SoC jedoch bis zu 30 % effizienter als der A12 Bionic

Und genau das letztgenannte Attribut war das Hauptziel, das sich die Hardware-Ingenieure bei der Entwicklung des neuen Chips gesetzt haben. Ziel war es, das effizienteste Chipdesign vorzuschlagen, das sowohl eine höhere Leistung als auch vor allem einen geringeren Energieverbrauch bringt. Je effizienter das Chipdesign ist, desto einfacher ist es, beides zu erreichen, und genau das hat der A13 Bionic Chip geschafft.

Eines der auffälligsten Beispiele für Fortschritte gegenüber dem Vorjahresmodell ist die deutliche Steigerung der Rechenleistung im Bereich des maschinellen Lernens. Dies spiegelte sich beispielsweise in der deutlich verbesserten Funktionsweise der Text-to-Speech-Funktion wider, also der Möglichkeit, dem Nutzer einen Text vorzulesen. Die Sprachausgabe in den neuen iPhones ist wesentlich natürlicher, was vor allem auf die erweiterten Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens zurückzuführen ist, die es den neuen iPhones ermöglichen, das gesprochene Wort besser zu verarbeiten.

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Das Entwicklungsteam, das laut Aussage des Interviews für das Design neuer Prozessoren zuständig ist, untersucht im Detail, wie einzelne Anwendungen mit den verfügbaren Ressourcen umgehen, die der Prozessor ihnen zur Verfügung stellt. Dies macht es einfacher, neue Chipdesigns so zu optimieren, dass sie optimal mit Anwendungen funktionieren und Ressourcen so effizient wie möglich nutzen.

Dies zeigt sich beispielsweise bei Anwendungen, für deren Funktion keine besonders hohe Leistung erforderlich ist. Dank verbesserter Optimierung laufen diese Anwendungen mit deutlich geringerem CPU-Leistungsbedarf und verlängern so die Akkulaufzeit. Laut Phil Schiller wird die Verbesserung der Akkulaufzeit auch stark durch maschinelles Lernen beeinflusst, dank dem der Chip seine Ressourcen besser verteilen und effizienter und gewissermaßen „autonom“ arbeiten kann. Das ist etwas, was noch vor wenigen Jahren undenkbar war.

Source: Kabelgebunden