ديفيد هاناك مقابلة مثيرة للاهتمام مع مدير التسويق في شركة أبل، فيل شيلر، ومهندس من فريق تطوير المعالجات، أناند شيمبي (مؤسس موقع AnandTech) ظهرت في مجلة Wired الأمريكية. ويدور الحديث بشكل أساسي حول معالج A13 Bionic الجديد، وقد ظهرت عدة أشياء مثيرة للاهتمام في الشريحة الجديدة.
يمكن ان تكون اثار اهتمامك
وعلى هامش المقابلة، كانت هناك بعض الملخصات الأساسية التي تصف التقدم الذي أحرزه فريق هندسة SoC التابع لشركة Apple منذ العام الماضي في تصميم الشريحة الجديدة. يحتوي معالج A13 Bionic على:
- 8,5 مليار ترانزستور، وهو ما يزيد بحوالي 23% عما كان عليه في حالة السلف A12 Bionic مع 6,9 مليار
- تصميم سداسي النواة مع نواتين قويتين بتردد أقصى يبلغ 2,66 جيجا هرتز يسمى Lightning وأربعة نوى اقتصادية تسمى Thunder
- يحتوي معالج الرسومات المطبق في SoC على أربعة مراكز وهو مصمم بالكامل من تصميمه الخاص
- بالإضافة إلى ذلك، يضم SoC (النظام الموجود على الرقاقة) "محركًا عصبيًا" آخر ثماني النواة لتلبية احتياجات التعلم الآلي، والذي يمكنه التعامل مع ما يصل إلى تريليون عملية في الثانية
- لقد زاد الأداء الإجمالي بنسبة 20% تقريبًا مقارنة بالإصدار السابق، سواء في مجالات وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات أو المحرك العصبي
- ومع ذلك، في الوقت نفسه، تعد شريحة SoC بأكملها أكثر كفاءة بنسبة تصل إلى 30% من شريحة A12 Bionic
وكانت السمة الأخيرة المذكورة هي الهدف الرئيسي الذي حدده مهندسو الأجهزة عند تطوير الشريحة الجديدة. كان الهدف هو اقتراح تصميم الرقائق الأكثر كفاءة والذي من شأنه أن يحقق أداءً أعلى واستهلاكًا أقل للطاقة في المقام الأول. كلما كان تصميم الشريحة أكثر كفاءة، كان من الأسهل تحقيق كليهما، وقد قامت شريحة A13 Bionic بذلك.
أحد أبرز الأمثلة على التقدم مقارنة بنموذج العام الماضي هو الزيادة الكبيرة في قوة الحوسبة في مجال التعلم الآلي. وقد انعكس ذلك، على سبيل المثال، في التحسن الكبير في أداء وظيفة تحويل النص إلى كلام، أي القدرة على قراءة بعض النص للمستخدم. يعد إخراج الصوت في أجهزة iPhone الجديدة أكثر طبيعية، ويرجع ذلك أساسًا إلى زيادة القدرات في مجالات التعلم الآلي التي مكنت أجهزة iPhone الجديدة من معالجة الكلمة المنطوقة بشكل أفضل.
معرض الصور
يقوم فريق التطوير، المسؤول عن تصميم المعالجات الجديدة، وفقًا للمعلومات الواردة من المقابلة، بفحص كيفية عمل التطبيقات الفردية بالتفصيل مع الموارد المتاحة التي يوفرها المعالج لهم. وهذا يجعل من السهل تحسين تصميمات الشرائح الجديدة بحيث تعمل بشكل أفضل مع التطبيقات وتستخدم الموارد بأكبر قدر ممكن من الكفاءة.
وهذا واضح، على سبيل المثال، في التطبيقات التي لا تتطلب أداءً عاليًا إضافيًا لتعمل. وبفضل التحسين المحسن، تعمل هذه التطبيقات بمتطلبات طاقة أقل بكثير لوحدة المعالجة المركزية، وبالتالي إطالة عمر البطارية. وفقًا لفيل شيلر، فإن تحسين عمر البطارية يتأثر أيضًا بشكل كبير بالتعلم الآلي، والذي بفضله يمكن للرقاقة توزيع مواردها بشكل أفضل والعمل بكفاءة أكبر وإلى حد ما "بشكل مستقل". وهذا هو الشيء الذي لم يكن من الممكن تصوره قبل بضع سنوات فقط.
مصدر: سلكي
