Почему процессоры apple мощнее других
Вы когда-нибудь слышали мнение о том, что iPhone априори работает лучше, чем Android? Думаю, что слышали. Несмотря на то что Android уже давно не лагает даже на откровенно слабых устройствах, с точки зрения фактической работоспособности он всё равно уступает iOS. Кто-то, возможно, скажет, что всё дело в оптимизации. Но сегодня ссылаться на отсутствие оптимизации операционной системы, которой вот-вот исполнится 10 лет, как минимум неуместно. Тем более, что iOS с самого начала работала практически идеально. Но дело тут совершенно в другом. Так в чём же?
Для начала предлагаю разобраться, чем же в действительности Android уступает iOS? Ведь проблем с быстродействием и правда нет ни у той, ни у другой платформы. Но это давно не принципиальный момент, потому что проблемы есть в таких сценариях использования, как многозадачность или, скажем, съёмка фото или видео, в которых Android явно проигрывает iPhone, независимо от модели.
Первый 7-нанометровый процессор в линейке iPhone
В 2018 году купертиновцы презентовали целых три модели смартфонов, но все они получили одинаковый процессор. 64-битный чип Apple A12 Bionic имел 6 ядер (2 высокопроизводительных и 4 энергоэффективных), но был выполнен уже по 7-нанометровому тех.процессу. Это позволило увеличить количество транзисторов почти в 2 раза.
Модели iPhone XS/XS Max и iPhone XR по среднему показателю роста вычислительной мощности обходили предшественников почти на 25%.
iPhone X
В чипе A11 внутри iPhone X технология появилась первые.
Два ядра, которые служили исключительно для того, чтобы корректно распознавать лица.
Производительность: 600 миллиардов операций в секунду.
Apple A11 стал первым чипом с нейронным процессором
Годом позже купертиновцы представили пару абсолютно разных смартфонов с одинаковым процессором. iPhone 8 в дизайне своих предшественников и абсолютной новый iPhone X работали под управлением нового чипа Apple A11 Bionic.
Это был уже 6-ядерный чип, который изготавливался по 10-нанометровому тех.процессу. Чип получил два производительных вычислительных ядра и четыре энергоэффективных. Важной особенностью стало появление нейронного процессора Neural Engine в составе вычислительного чипа iPhone.
Новое “сердце” смартфонов Apple позволило получить хоть и ощутимый прирост производительности, но не такой большой, как в предыдущие годы. Отметка средневзвешенного показателя мощности поднялась на 25%.
Это Apple? Или суровая реальность?
Сравнение производительности процессоров iPhone и ежегодный процент увеличения мощности
На текущий момент нагрузить современные процессоры и графические чипы в iPhone или iPad до предела крайне сложно. Единичные приложения по обработке видео или игры со сложными графическими эффектами могут с трудом выжать максимум из нескольких последних поколений процессоров Apple.
Задействовать мощь на полную мешают встроенные ограничения iOS. Фоновые процессы практически всегда ставятся на паузу. Любая задача с высокой нагрузкой будет выполняться только при условии, что приложение отображается на экране.
Попробуйте начать передачу больших файлов через AirDrop или сохранение объемного ролика после обработки, а затем сверните активное приложение. Задача прервется и ее придется возобновлять вручную. Если бы тяжелые процессы можно было выполнять в фоне, автономность современных айфонов упала бы в разы.
Как видите, идти семимильными шагами и ежегодно повышать производительность гаджетов в несколько раз нецелесообразно . Аккумуляторы смартфонов не могут обеспечить прожорливые чипы энергией даже на полный рабочий день. Инженерам приходится ограничиваться умеренными улучшениями, чтобы не нарушить тонкий баланс между мощностью и временем автономной работы.
Менять старый iPhone на новый только ради прироста производительности почти нет смысла. Чтобы ощутить прирост мощности, нужно пропускать три или даже четыре поколения гаджета.
Любопытно, что при смене iPhone 6 на iPhone 8 или iPhone X пользователь получал примерно на 130% больше производительности от нового устройства. Если сейчас обновить iPhone XS на самые актуальные флагманы, получите прирост мощности на уровне 50%.
Современные мобильные гаджеты уперлись в потолок производительности, а самым узким местом при этом являются батареи смартфонов. Интересно, насколько производительным получится следующий айфон…
В закладки
В закладки
Начиная с iPhone X, ко всем своим чипам серии A Apple добавляет приставку Bionic. Природная натура этого слова подкрепляется особенным модулем внутри процессора, который называется Neural Engine.
Он состоит из вычислительных блоков, которые помогают iPhone решать задачи, связанные с контекстом.
Перед Neural Engine не стоит задача решить уравнение или отобразить изображение. Это гораздо более тонкая технология, без которой наши смартфоны оставались бы скучными и не умели узнавать нас в лицо.
Ниже расскажу, почему Apple хвалится развитием этого элемента в своих чипах с такой же частотой, как с CPU и GPU. Объясню, зачем именно нужен Neural Engine в том числе в MacBook. А ещё проследим, как нейроядра внутри iPhone стали третьей необходимой силой после вычисления и графики.
iPhone 12 и iPhone 12 Pro
В A14 из iPhone 12 Neural Engine стал в два раза больше и состоял из 16 ядер.
NPU стал на 80% быстрее того, который был установлен в A13.
Эти улучшения помогли внедрить Deep Fusion во все камеры iPhone, включая фронтальную и сверхширокоугольную. Последняя, несмотря на то, что физически была идентична прошлому поколению, стала снимать более чёткие фотографии.
Этот же NPU установлен во все чипы серии M1 от Apple для Mac.
Производительность: 11 триллионов операций в секунду.
Чипу Apple A8 мешал малый объем ОЗУ
В следующем 2014 году модельный ряд смартфонов Apple получил первый глобальный редизайн и серьезное изменение концепции. Пользователи увидели сразу два аналогичных по мощности устройства с разными габаритами и размерами дисплея. Это были первые “лопатофоны”, которые в те времена казались действительно огромными аппаратами.
iPhone 6/6 Plus с экранами 4.7″ и 5.5″, соответственно, стали настоящим прорывом и достойным ответом конкурентам, которые уже не первый год наращивали диагонали матриц. В Купертино во всю сосредоточились на новом дизайне, адаптации системы под новые экраны и раскрытии потенциала модели Plus.
Все это не отвлекло силы компании от процессора и производительности. Новые модели хоть и оснастили обновленным чипом Apple A8, но объем ОЗУ остался прежним – 1ГБ. Адаптация софта под 64-битную архитектуру продолжалась неспешно, все это вылилось скромный прирост производительности на уровне 16% по сравнению с прошлогодним iPhone 5s.
iPhone 13 и iPhone 13 Pro
В A15 из iPhone 13 Neural Engine остался с теми же 16 ядрами. Но они стали заметно мощнее. Даже в новых M1 Pro и M1 Max такого нет.
На этой презентации Apple напомнила, что установленные в Neural Engine элементы для машинного обучения работают эффективно за счёт блоков их ускорения в разделе CPU.
На данный момент это самый мощный NPU среди продуктов Apple. Главной его возможностью стала запись видео с глубоким размытием. Режим в приложении Камера в любом из iPhone 13 называется Киноэффект.
Ещё он помогает Siri распознавать диктовку и корректировать навигатор внутри Apple Maps, делать трекинг предметов в реальном времени, распознавать виды растений и ускорять перевод текста с фотографии в письменный.
Производительность: 15,8 триллионов операций в секунду.
Первый 4-ядерный процессор ускорил iPhone 7
В 2016 году прирост производительности тоже получился ощутимый. Новые iPhone 7 и iPhone 7 Plus получили обновленный чип Apple A10.
Процессор был выполнен по уже знакомому 16-нанометровому тех.процессу, но имел 4 ядра, а не 2 как предшественник.
Объем ОЗУ в iPhone 7 остался прежним (2 ГБ), а в модели Plus увеличился до 3 ГБ. Это было необходимо для обработки снимков, полученных при помощи первой сдвоенной камеры в смартфонах Apple.
Пара дополнительных ядер серьезно увеличила количество обрабатываемых чипом операций, что позволило средневзвешенному показателю прироста производительности вырасти на 37%.
Мощность iPhone 12 выросла за счет 16-ядерного нейронного чипа
В 2020 году презентовали линейку новых iPhone 12 и iPhone 12 Pro. Хоть в Apple и были сконцентрированы на обновлении дизайна моделей и выпуске компактного iPhone 12 mini, про мощное обновление начинки не забыли.
Новый чип Apple A14 Bionic тоже имел 6 ядер (2 производительных и 4 энергоэффективных), но производился по более совершенному 5-нанометровому техпроцессу. Это позволило увеличить количество транзисторов в чипе на 50%.
Хороший буст дал новый 16‑ядерный нейропроцессор Neural Engine. Он позволял осуществлять до 11 трлн операций в секунду.
Такая начинка позволила увеличить средневзвешенный показатель мощности на 22% по сравнению с прошлогодними айфонами.
Первый Neural Engine использовали исключительно для Face ID
Apple полностью контролирует производство своих процессоров начиная с iPhone 4 и чипа внутри него A4, которые вышли в 2010 году.
Компания среди первых начала внедрять новые технологии в чипы на мобильных устройствах. Например, переход на 64-битную разрядную систему, интеграцию сопроцессора движения и фотографии, использование минимальных техпроцессов (7 нм, 5 нм).
Ключевым стал 2017 год, когда вышел iPhone X. На его презентации впервые пошла речь о небольшом нейросетевом модуле внутри чипа A11, который Apple впервые и до сих пор называет с приставкой Bionic.
Тогда этому маленькому блоку внутри чипа уделили каплю внимания, чтобы рассказать, как он юрко отличает настоящее лицо от искусственной копии в виде театральной маски. Мы узнали о Neural Engine только то, что он способен обучаться по внешнему виду пользователя, и на этом всё.
С каждым новым поколением NPU значительно развивали и обучали новым возможностям.
В 2021 году он помогает искать определённых людей и создавать воспоминания в приложении Фото, анализировать 40 мимических лиц в реальном времени и создавать Киноэффект в iPhone 13.
Эволюция оказалась впечатляющей.
Почему вылетают приложения
То же самое касается многозадачности. По логике вещей, приложения, запущенные в фоновом режиме, должны потреблять довольно много ресурсов, потому что смартфон не закрывает их, а продолжает поддерживать их работу. Однако в Android есть специальный механизм, который сводит фоновую активность приложений к абсолютному минимуму, из-за чего они практически не потребляют ресурс аккумулятора.
Но производители смартфонов предпочитают не использовать штатный инструментарий и тут. Они создают свой, не только тратя своё время и деньги, но и лишая нас удобства. Потому что эти инструменты энергоэффективности, как их называют, вступают в конфликт и начинают блокировать друг друга. В результате увеличивается расход энергии, а система начинает просто выгружать запущенный софт, чтобы избежать разрядки.
Что тут не так, спросите? А то, что из-за того, что производители смартфонов не могут договориться с Google, получается, что вся оперативная память, которой у аппаратов на Android в разы больше, чем у iPhone, идёт коту под хвост. Они просто не могут применить её по делу. Ведь, если смартфон выгружает даже 5 приложений из фонового режима, не израсходовав даже гигабайта ОЗУ, что и говорить про остальное.
Многозадачность и фотосъёмка — это не единственные примеры плохой работы Android из-за фрагментации, которую провоцируют производители. В ОС существует масса инструментов, которые конфликтуют друг с другом именно потому, что производители используют свои собственные варианты, пытаясь сделать их работу более приоритетной. В результате, как мы видим, выходит не очень хорошо, а страдают от этого пользователи. За свои же собственные деньги.
В закладки
Смартфоны компании Apple всегда являлись одними из самых мощных и технологичных на рынке. С каждой новой презентацией купертиновцы задают все более высокую планку производительности, которую сами преодолевают в следующем году.
Со временем разработчикам становится все сложнее покорять новые рубежи мощности и регулярно наращивать производительность выпускаемых чипов. В последние годы наблюдается не самая приятная тенденция касательно мощности новых iPhone.
Сейчас разберемся, почему производительность смартфонов не может расти вечно.
Почему iPhone лучше Android
Абсолютное большинство смартфонов на Android, несмотря на больший объём оперативной памяти, страдают от «недержания» и выгружают запущенные приложения из фонового режима уже спустя полчаса-час. А, если вы сравните фото, сделанное на iPhone, с кадрами на камеру какого-нибудь Galaxy, то однозначно отдадите предпочтение первому. Ведь не зря для Инстаграма берут именно Айфон.
На самом деле ни о какой оптимизации речь совершенно не идёт. По словам разработчика приложения mcpro25fps , iPhone лидирует по качеству фотосъёмки из-за отсутствия фрагментации. Всё дело в том, что производители смартфонов на Android — вместо того, чтобы использовать штатные инструменты для взаимодействия с камерой — начинают создавать свои собственные, и это очень сильно им вредит.
Вредит даже не только и не столько потому, что производители не умеют делать такие инструменты. В большинстве своём они умеют, и довольно неплохо. Но, во-первых, зачастую эти инструменты вступают в конфликт со штатными, а, во-вторых, сторонние разработчики просто не учитывают особенности ПО камер, написанного производителями. Поэтому при создании своих приложений они полагаются только на штатные требования.
В случае с iOS такого просто не может быть. Apple — единственная компания, которая создаёт программное обеспечение для обеспечения работы камер iPhone. Она же пишет гайдлайны для сторонних разработчиков, создающих свои приложения. Поэтому добиться конфликта или не учесть какой-то фактор на iOS попросту невозможно. Ведь приложение, если оно сделано с ошибкой, просто не запустится.
iPhone XS и iPhone XR
В A12 внутри iPhone XS и iPhone XR поставили 8 нейроядер, к которым добавили машинное обучение в других приложениях кроме Face ID и «умную вычислительную систему».
Эта система распознаёт тип задачи, поступающей в процессор, и решает, на каких блоках её обрабатывать: в Neural Engine, CPU или GPU.
Машинное обучение улучшило:
• Предложения слов в клавиатуре
• Подборку фотографий в Воспоминаниях
• Вывод полезных мест в Картах
• Адаптацию экрана True Tone
• Поиск снимков в Фото.
А ещё Neural Engine второго поколения позволил выполнять машинное обучение в реальном времени .
Это было нужно для портретного режима с одной камерой на iPhone XR и для AR-эффектов камеры. Например, чтобы накладывать сценический свет или отслеживать движение 50-ти мышц лица во время звонка по Face Time.
Именно благодаря обучению «на ходу» режим портрета из iOS 15 в Face Time доступен на смартфонах с процессором A12 Bionic и новее.
Производительность: 5 триллионов операций в секунду.
Как развивался Neural Engine в iPhone
Каждая презентация Apple не обходится без упоминания сопроцессора и без указания, насколько выросла его производительность.
Ниже будет полный список iPhone начиная с 2017 года, с описанием возможностей, которые добавляла компания вместе с улучшением Neural Engine и его ядер.
Есть CPU, есть GPU, а есть Neural Engine
История началась с процессоров для iPhone, в которые постепенно интегрировались новые элементы. Например, Neural Engine. Он ускоряет умные фишки камеры, помогает лучше анализировать голос для Siri и быстрее распознавать людей на ваших фотографиях.
Чуть позже тем же подходом Apple сделала комплексный чип M1 для своих Mac. Внутри него этих ядер ещё больше, и они ежедневно помогают решать те же задачи, что и в iPhone.
В потребительских устройствах для этих целей отдельный чип не ставили, но за ним постепенно закрепляется похожее название.
NPU расшифровывается как Neural Processing Unit и пока никак общепринято не переводится на русский.
Термин постепенно входит в употребление, но каждый производитель называет его по-своему. Будем опираться на формировку Apple, которая звучит как Neural Engine или «Нейронный процессор».
Он ускоряет распознавание речи, выявление фигур людей и конкретных личностей, точное определение пород кошек или видов цветов, отслеживание объектов в реальном времени и быстро решает операции, заточенные на интеллектуальное распознавание одного среди множества .
Должно соблюдаться условие: система, которую будут запускать на таком типе процессора, должна быть сначала натренирована на других примерах.
Apple A13 свернул от мощности в сторону энергоэффективности
Было заметно, что купертиновцы сосредоточились на энергоэффективности чипа. Производительность нового процессора хоть и возросла, но не так ощутимо, как в предыдущие годы.
Смартфоны iPhone 11 и iPhone 11 Pro получили прирост мощности 18.7% по сравнению с прошлогодними моделями.
Снижение роста производительности и самое слабое обновление в iPhone 13
Как видите, последние несколько лет купертиновцы держали планку повышения мощности примерно на уровне 20-25%. Новые аппараты были почти на четверть мощнее прошлогодних и на 50% обходили устройства позапрошлого поколения.
После большого скачка производительности в iPhone 6s и iPhone 7 в Apple начали “придерживать лошадок” и выдавать умеренный прогресс начинки своих смартфонов.
Ситуация изменилась нынешней осенью. Впервые за долгое время на презентации iPhone не стали показывать красивые цифры сравнения мощности новых iPhone 13 с прошлогодними устройствами.
Увеличение мощности CPU на 50% и GPU на 30% Apple сопоставляет с среднестатистическими конкурентами, а не прошлыми поколениями айфона. Новый процессор Apple A15 Bionic не получил существенных улучшений по части чипа, графики или нейропроцессора. Все изменения оказались минорными. Дополнительное графическое ядро хоть и выдает на 50% больше мощности, но будет задействовано лишь в играх и для обработки снимаемого видео в высоком разрешении.
По традиции выросло число транзисторов в чипе, ядра начали потреблять меньше энергии и выдавать больше мощности.
Средневзвешенный прирост производительности в iPhone 13 по сравнению с iPhone 12 составил всего 9,25%. Это является самым низким показателем роста мощности со времен iPhone 5s .
Покинувшая Apple группа инженеров по разработке процессоров для iPhone
Возможно, такое минорное обновление процессора вызвано сложностями пандемийного периода. Может быть, на развитии процессоров Apple сказался уход нескольких ключевых сотрудников, которые занимались разработкой чипов.
Так в 2019 году компанию покинул ведущий инженер-конструктор ARM-чипов Джерард Уильямс III. Он занимался разработкой всех последних поколений процессоров Apple и был автором 60 патентов в данной отрасли. Позже его примеру последовали коллеги Джон Бруно и Ману Гулати. Бывшие работники Apple основали свою компанию NUVIA Inc и трудятся уже над собственными разработками.
iPhone 11 и iPhone 11 Pro
В A13 внутри iPhone 11 установлен Neural Engine снова из 8 ядер.
Тогда блоку повысили мощность на 20% и снизили потребление на 15% за счёт выборочной подачи энергии на разные области A13.
Вместе с машинным обучением NPU улучшил распознавание речи и стал быстрее справляться с трекингом лицевой мимики в реальном времени.
В этот раз в CPU добавили блоки для ускорения машинного обучения, которые стали в 8 раз быстрее проводить матричные вычисления. Вероятно, именно они дали ускорение нейроядрам.
Производительность: 6 триллионов операций в секунду.
В первых моделях iPhone производительность росла “как на дрожжах”
Сравнение тестов Geekbench и Browsermark первых моделей iPhone.
Вместе с первыми моделями смартфонов Apple развивалась и вся индустрия портативной электроники. Разработчики ежегодно улучшали разные компоненты, делали меньше и эффективней сложные модули, учились умещать в компактные корпуса все более технологичную начинку.
Так на презентации каждого нового iPhone можно было с гордостью презентовать стремительный рост производительности гаджета, который был обусловлен большими темпами роста всей отрасли электроники.
Стив Джобс и Тим кук вызывали очередную волну “эмейзингов” на презентациях при помощи устремляющихся вверх гипербол роста мощности каждого следующего поколения iPhone.
Последнее сравнение производительности всех поколений смартфонов Apple на презентации iPhone 7
Это не могло продолжаться вечно. Последний сравнительный график роста мощности iPhone показали на презентации iPhone 7, отметив 120-кратное повышение производительности “семерки” с самым первым поколением гаджета.
Позже в Купертино решили сравнивать новый iPhone исключительно с прошлогодним, а нынешней осенью так и вовсе указали прирост мощности по отношению к каким-то мифическим конкурентам.
Сейчас посмотрим на увеличение мощности моделей смартфонов Apple начиная с iPhone 5s. Так будет корректно сравнивать устройства на схожих 64-битных процессорах, отбросив более ранние и относительно маломощные гаджеты.
Для сравнения будем использовать полученный средневзвешенный показатель увеличения мощности iPhone, который вывел американский аналитик Бен Баджарин (Ben Bajarin). Данные основаны на сравнении синтетических тестов GeekBench и вычислении ежегодного прироста мощности устройства.
В чём ещё помогает Neural Engine в смартфонах
Многие считают Siri отстающей в развитии по сравнению с другими ассистентами, но на самом деле за этой технологией стоят сложные процессы.
Раньше, когда вы задавали вопрос «Скажи курс доллара к рублю», смартфон записывал данные и отправлял их на сервер с сопроводительными данными вроде обладателя голоса, местоположения, времени суток, чтобы было проще сформулировать ответ. Позже ответ обрабатывался и отправлялся обратно.
Сейчас нейросетевой чип в смартфоне берёт обработку натуральной голосовой модели на себя. Он в реальном времени превращает речь в запрос сам, и в некоторых ситуациях берёт на себя его полную обработку. Он сам понимает, что пользователь хочет узнать и сам же формирует сценарий, по которому будет отвечать.
Например, если вы попросите смартфон сделать сложные расчёты, он справится с ними намного быстрее, чем раньше, потому что сделает это без отправки на сервера. А расчёт начнёт до того, как вы закончите говорить.
Своими рассчётами Neural Engine приближает смартфон к граничным вычислениям . Это метод сложных распределительных вычислений, когда источник информации и вычислительные мощности для их сетевой обработки находятся как можно ближе друг к другу, чтобы ускорить выдачу результата.
Как устроены чипы. CPU и GPU на ПК отдельно, у мобильных вместе
В большинстве ПК, особенно домашних, установлены два главных чипа: CPU и GPU. Они физически находятся в разных частях системного блока и в большинстве случаев созданы разными производителями.
CPU расшифровывается как Central Processing Unit и переводится «центральное вычислительное устройство».
Отвечает за сложные и параллельные вычисления инструкций. Без него компьютер не заработает.
GPU расшифровывается как Graphic Processing Unit и переводится «графическое вычислительное устройство».
Формирует и выводит на монитор визуальную информацию, красиво отображает вычисления процессора и его ОС (операционной системы).
Иногда GPU встраивают прямо в CPU, такой элемент слабее и чаще всего служит временной заменой, чтобы вы видели происходящие внутри компьютера размышления, пока ищете замену дискретной видеокарте. Такие поставляются отдельными модулями.
В компактных устройствах железо работает не только на выдачу мощного результата, но и на сохранение энергии. Важно, чтобы устройство не перегрелось из-за избытка тепла от большой вычислительной нагрузки.
Тут встроенная в CPU графика уже главная, дополнительные процессоры, как правило, либо обрезаны в мощности, либо полноценно работают только при подключении к сети. В смартфонах и планшетах дискретного модуля GPU в принципе не бывает.
Единственный управляющий чип становится чем-то больше обычного CPU. Он превращается в комплексную систему.
И Apple уже добилась в этом лидирующей позиции, поэтому стала интегрировать в процессоры новый тип вычислительных транзисторов.
Первый 64-битный процессор в iPhone 5s не удивил
Осенью 2013 года купертиновцы представили обновленную версию популярного iPhone 5 с индексом “S”. В данном устройстве дебютировала одна из знаковых фишек яблочных смартфонов – биометрический сканер Touch ID.
Менее заметным, но не менее значимым стало обновление процессора в новом iPhone 5s. Устройство оснастили чипом Apple A7, который стал первым процессором в смартфонах Apple на 64-битной архитектуре.
Долгое время заметного прироста производительности не наблюдалось, виной тому медленная адаптация софта и малое количество оперативной памяти в iPhone тех времен. Хоть новый чип и использовал более скоростную память LPDDR3, имел множество новых инструкций, расширяющих систему команд и умел совершать более быстрые SIMD операций, 1 ГБ ОЗУ не позволял раскрыть весь потенциал данного процессора.
Изначально прирост производительности от перехода на 64-битную архитектуру вообще не ощущался, приложения сторонних разработчиков без должной адаптации работали на новом iPhone 5s так же, как и на прошлогоднем iPhone 5. Некоторые утилиты или игры и вовсе работали хуже, пока код не оптимизировали по новые чипы Apple.
Как итог – прирост средневзвешенного показателя производительности составил всего 9.6% по сравнению с предшественником.
iPhone 6s получил самый большой прирост мощности
Представленный осенью 2015 года iPhone 6s практически не имел новых интересных фишек и вау-особенностей. Немного улучшили биометрическую систему Touch ID и добавили малополезную возможность 3D-Touch, от которой отказались спустя четыре года.
Более значимые изменения крылись “под капотом” новых моделей iPhone. Третья версия 64-битного процессора Apple A9 стала гораздо мощнее, а разгуляться ей позволил вдвое увеличившийся объем оперативной памяти, который составлял 2 ГБ.
На тот момент прошлогодний iPhone 6 по-прежнему отлично справлялся со всеми поставленными задачами, а “тяжелых” приложений с достаточно сложной графикой на iOS просто не существовало. Оценить рост производительности можно было лишь в синтетических тестах.
По факту средневзвешенный показатель прироста вычислительной мощности iPhone 6s стал рекордным для гаджетов с 64-битными процессорами и составил более 70%. После этого ни один выпущенный смартфон Apple не демонстрировал подобного прироста производительности по отношению к прошлогоднему флагману.
Зачем Neural Engine в Mac
Огромный кусок главных функций M1 занимает Neural Engine в правом верхнем углу
Apple постепенно переводит компьютеры Mac на свои процессоры. Год назад, в ноябре 2020-го представили чип M1, в октябре 2021-го к ним добавились M1 Pro и M1 Max.
Несмотря на разницу в производительности CPU и GPU, в каждом из них установлен один и тот же NPU из 16 ядер с мощностью 11 триллионов операций в секунду. То есть он дублирует таковой из A14 внутри iPhone 12.
Выделенные нейроядра в Mac ускоряют процессы в работе профессионалов, завязанные на машинном обучении.
Фотографы могут применить их в Pixelmator Pro, который увеличивает разрешение изображения с помощью процессов машинного обучения, которые активирует Neural Engine.
Видеографы могут использовать функцию умного отслеживания объектов в Final Cut Pro X, чтобы быстрее обрезать видео.
Для разработчиков, учёных и инженеров в их специализированных расчётах и преобразованиях данных, постановки виртуальных экспериментов он тоже будет полезен.
Например, на базе машинного обучения работает платформа TensorFlow. Она помогает внедрять в приложения такие технологии, как распознавание жестов, понимание контекста в естественных вопросах, перенос стиля одного изображения на другое. Чем быстрее будет железо, сделанное для него, тем лучше заработают эти функции.
Часть iPhone, которая делает его iPhone
Apple не устаёт повторять, что её сильная сторона кроется в трепетной связке ПО и железа.
Компания внедряет в свои смартфоны всё больше функций, которые полагаются на заточенные под них ядра. Среди них процессор обработки фото, управления дисплеем, портами и Neural Engine.
«Нейронный движок» помогает смартфону на лету понимать речь, подбирать трогательные Фото в виджете на рабочем столе и выдавать релевантные Воспоминания, отслеживать объекты в кадре Smart HDR, режима портрета и Киноэффекта.
Neural Engine формирует быструю и корректную выдачу данных в Spotlight, распознаёт текст из Камеры, может различать разные виде растений и породы собак.
И в целом он превращает смартфон в устройство, которое с каждым поколением всё лучше распознаёт контекст запроса без подключения к интернету.
Это одна из самых сильных вычислительных сторон iPhone помимо CPU и GPU. И она развивается сумасшедшими темпами из года в год.
Сложно предсказать, на что нейроядра будут способны через 10 лет. Но пока они выполняют свою работу бесшовно и незаметно для пользователя, Apple всё ещё может называть эту технологию магией.
В закладки
Итак, пока Apple выпустила процессор на 5 нанометрах и обкатывает свои процессоры М1 на ноутбуках, главный Android-конкурент по части чипов — Qualcomm представила новый чип, на котором будут работать флагманы следующего года, начиная с Xiaomi Mi 11. Называется он Qualcomm Snapdragon 888 и это не очередное обновление, здесь сразу становится интересно.
2018 — Snapdragon 855
2019 — Snapdragon 865
2020 — Snapdragon 888
Во-первых, название: вместо ожидаемого Snapdragon 875 — дерзкое Snapdragon 888.
Во-вторых, у чипа абсолютно новая структура.
В-третьих, кардинально новое ядро Cortex X1. И конечно новый техпроцесс — 5 нм. Такой же, кстати, как в последних процессорах Apple A14 Bionic и M1.
Поэтому сегодня разберем новые Snapdragon и сравним его с аналогом от Apple.
- Что это за новые ядра CPU Cortex X1?
- Как изменилась производительность и изменилась ли вообще?
- Что этот Snapdragon может противопоставить двум гигантам отрасли Apple A14 и М1?
Чем же отвечает новый Snapdragon?
Уже который год Apple радует нас обновленным железом. В этом году компания шагнула далеко вперёд представив два процессора на архитектуре ARM, конечно же мы говорим об А14 и M1, как вы уже знаете M1 устанавливается именно в девайсы с операционной системой MacOS, но на самом деле с точки зрения архитектуры этот чип очень похож на A14, давайте посмотрим что у них общего:
- Оба чипа производят по самому передовому техпроцессу — 5нм
- Также они имеют идентичные ядра CPU, в случае А14 это 2 высокопроизводительных ядра Firestorm + 4 энергоэффективных Icestorm, у M1 на 2 высокопроизводительных ядра больше: он получил 4 высокопроизводительных ядра Firestorm + 4 энергоэффективных Icestorm.
- Отличаются и частоты этих ядер: у A14 — 2,99 ГГц и 1.82 ГГц соответственно, у М1 на 200 МГц больше — 3,2 ГГц и 2,06 ГГц соответственно.
- Это ещё не всё: оперативная память тоже одного стандарта — LPDDR4X: о ней мы поговорим чуть дальше.
Интересно, что из полуторачасовой презентации компания потратила пару минут именно на центральный процессор. Но мы с вами разберем всё куда подробнее.
Начнем с ядер. Тут есть интересный момент: и Qualcomm, и Apple используют ядра на архитектуре ARM, которую разрабатывает одноименная компания. Но у Apple продвинутая лицензия на использование технологий ARM. Если коротко, они плевать хотели на референсный дизайн от ARM и делают ядра со своим блекджеком.
Qualcomm и другие производители используют ядра, которые предоставляет сам ARM. Обычно новый релиз происходит весной. Какие же это ядра? Давайте посмотрим.
Начнём издалека: нужно разобраться, какие ядра использует компания в своих флагманских чипах?
Возьмём Snapdragon 835. Он имеет на борту 4 ядра Cortex A73 и 4 ядра попроще — Cortex A53. У Qualcomm Snapdragon 845 это были А75 и А55. Далее был представлен Snapdragon 855 который получил A76 и A55 соответственно. А 865 снеп — А77 и А55. Думаю, что логика понятна.
И вот в этом году, в конце мая ARM представила новые ядра — Cortex A78, которые и должны были стать боевой мощью нового Snapdragon. Тем более что прирост +20% по сравнению с предыдущим поколением, в основном, из-за перехода на более тонкий техпроцесс — 5 нм и повышенной частоте при тестировании.
Но вместе с новинкой ARM анонсировала выпуск ядер под новой архитектурой — Cortex X1. Именно такое ядро появилось в Snapdragon 888.
Чем они отличаются?
В отличие от Cortex А78 она имеет улучшенный блок предсказания ветвлений. Простым языком — процессор будет предугадывать каждое ваше действие. Тем самым запуск приложений и некоторого контента в них станет намного быстрее.
Также производителю доступен выбор — сколько кэш-памяти добавить в чип. Благодаря такому решению прирост производительности может быть до +30% в сравнении с тем же А78.
Самое интересное что ядра на архитектуре Cortex X1 могут использовать только компании, которые предложили свою помощь при их разработке и пока неясно получат ли эти ядра чипы Mediatek или Exynos.
Второй важный аспект — не само ядро, а то как его используют в структуре. В отличие от предшественников, устроенных по принципу bigLITTLE, то есть 4 мощных и 4 ядра попроще, иногда с вариациями как у Snapdragon 865 с одним разогнанным ядром. Новый Snapdragon 888 предлагает полноценную трёхкластерную архитектуру центрального процессора.
Что это значит?
По аналогии с предыдущими годами CPU имеет одно главное ядро. Им выступает новинка — Cortex X1 на частоте 2.84 ГГц, далее идут три мощных ядра Cortex A78 на частоте 2.4 ГГц. Они предназначены для тех задач, где нужна хорошая производительность продолжительное время (к примеру, игры). Ну и мелкие ядра Cortex A55, которые помогут сохранить заряд аккумулятора, когда вы листаете Instagram или смотрите YouTube. У всех ядер есть свой кэш, а также имеется общий кэш в размере 4 МБ и системный кэш 3 МБ (он нужен для видеоядра, в том числе).
Такая компоновка ядер позволит этому чипу стать одним из лучших по производительности в 2021 году. Но это всё в теории, а что на практике?
На данный момент в базе GeekBench уже есть инженерные образцы смартфонов с Snapdragon 888 на борту. Предлагаю сравнить производительность трёх разных однокристальных систем: Snapdragon 865, Snapdragon 888 и конкурента в лице Kirin 9000 от HUAWEI.
Как мы видим, производительность на одно ядро значительно подросла, даже опережая Kirin. Если посчитать в процентном соотношении, производительность действительно поднялась на внушительные 30%, как и заверяла ARM ещё в мае.
Давайте теперь сравним с Apple. Если взять Antutu — результаты интересные. Многие годы Apple были королями этого теста, а на сегодняшний день А14 не может победить даже Snapdragon 865, что уж тогда говорить об новом Snapdragon 888. Тем не менее ноутбучный Apple M1 кладет на лопатки обоих, выдавая в два раза больше попугаев, чем его младший брат A14. Правда, к методологии Антуту есть вопросы.
Что касается Geekbench 5, то в нём совершенно другая картина, здесь уже Snapdragon 888 сильно отстаёт от А14 и М1 как в однопоточной производительности, так и в многопоточной, при этом M1 вновь показывает двухкратное превосходство перед А14. Возможно, первые тесты Snapdragon 888 не очень показательны, так как устройства на базе данного чипа ещё не были представлены. Но мы ждём Xiaomi Mi11 или Samsung Galaxy S21 уже в январе! А дальше появятся флагманы OPPO и realme, а также motorola — эти компани уже заявили, что также получает чипы одними из первых.
Ясно, что на сегодняшний день лидером производительности является Apple M1 и это не удивительно ведь по данным, которые мы нашли в интернете он имеет теплопакет (TDP «thermal design power») — в переводе " расчетная тепловая мощность". Он представляет собой максимальное количество тепла, которое выделяет тот или иной чип: у M1 значение до 20 Вт в то время как мобильные чипы для смартфонов максимально выдают всего 4-5 Вт. Отсюда и такая космическая производительность, ведь охладить алюминиевый MacBook намного легче, чем тонкий смартфон!
Интересно, что с оперативной памятью?
Тут любопытно. Apple не просто разместила оперативку на одном чипе с центральным процессором и графикой, но ещё и назвала это новой архитектурой памяти — UMA. Но что это за память? Посмотрев ребят из iFIXIT сразу стало понятно, что в iPhone 12 и 12 Pro используется старая оперативная память стандарта LPDDR4X, тогда как прошлогодний Snapdragon 865 уже имел на борту поддержку нового стандарта – LPDDR5.
Мало того даже M1 имеет на борту чипы LPDDR4X: 2 по 4 ГБ или 2 по 8 ГБ.
Главным отличием этих стандартов выступает частота и пропускная способность: у LPDDR5 эти показатели намного выше, а следовательно скорость запуска приложений или фоновая многозадачность могут быть значительно быстрее.
Помимо ОЗУ, компания Qualcomm уделила много времени немаловажным компонентам системы на чипе: это ISP (Image Signal Processor) и DSP (Digital Signal Processor) — он же по совместительству и аудиотракт, и NPU.
В ISP теперь три ядра, а не два, как было у Snapdragon 865. Это позволило увеличить пропускную способность с 2 до 2,7 гигапикселей в секунду. Это позволит матрицам камер раскрывать все свои возможности на полную. Из показательных нововведений была заявлена поддержка видео в разрешении 4K 120 FPS. Это может быть как замедленная съёмка, так и обычное очень плавное видео, ведь большинство новых флагманов уже сегодня имеют частоту развертки 120 Гц. Новый iPhone не могут похвастаться ни тем, ни другим, и неясно — проблема в А14 или в политике компании.
Также из киллер фич:
- способность сделать 120 снимков в разрешении 12 Мп всего за 1 секунду,
- плавное переключение камер: так как ISP теперь три штуки, то на каждый модуль можно выделить собственное ISP-ядро,
- съёмка HDR 10 бит, HEVC и многое другое.
Теперь поговорим о DSP-ядре Hexagon. Это отдельный блок обработки цифровых сигналов, который обеспечивает ускорение в скалярных и векторных вычислениях, что даёт пользователю ускорение при работе с памятью, а также уменьшить задержки в некоторых задачах.
Также имеются тензорные ядра, которые получили жирный апдейт, так как эти ядра в том числе выполняют роль NPU в чипах Qualcomm, то разработчики решили увеличить производительность до умопомрачительных результатов.
Так производительность нейронного блока измеряется в TOPS – триллионах операций в секунду. Так вот в Snapdragon 888 цифра выросла до 26 TOPS против 15 TOPS в прошлом поколении. И если вы думаете что это обыденное дело, взгляните на результаты A14 и М1. Нейронный блок у них идентичен, поэтому оба имеют равную производительность в 11 триллионов операций в секунду, что даже меньше чем у Snapdragon 865, хотя как по мне это всё равно очень быстро.
Ах да, и конечно 5G во всю ногу. Модем также распаян на основном чипе и поддерживает все диапазоны, включая mmWave и Sub6. Напомню, что Apple в iPhone-версиях для «остального мира» убрал миллиметровый диапазон.
Итоги
Думаю, можно подвести итоги. Snapdragon 888 оказался очень хорош в производительности CPU, хоть и уступает А14-му по предварительным тестам Geekbench. Он имеет очень хорошую подсистему памяти, продвинутые ISP-ядра, которые сделают наши фото и видео ещё лучше. А также тут ещё и и самый мощный нейронный процессор в мобильной индустрии. И поскольку мы с вами живём в мире вычислительных технологий, где нейронные сети помогают ускорить множество операций в нашем смартфоне, это конечно же тоже приветствуется.
Но конечно решающее значение имеет то, как разработчики устройств смогут реализовать этот потенциал и не запороть крутые характеристики нового Snapdragon 888.
То что сейчас происходит — это выбивание стула из под Intel, никак иначе. Еще и AMD может зацепить, хотя они показывают хороший прогресс. Если Intel продолжит свою текущую политику, продолжит считать себя монополией и диктовать цены на свои процессоры, то ее, вероятно, ждет закат. Почему? Я проанализировал первые тесты Apple M1 и они сделали первый серьезный удар.
Сразу скажу… Я не фанат Apple, хоть и пользуюсь Apple MacBook Pro 13 еще 2015 года, а недавно выбирал супруге ноутбук и остановился на Apple MacBook Pro 16, хотя и перебрал множество других недешевых ноутбуков. Я не в восторге от политики компании, от многочисленных багов в MacOS и если бы для меня существовала альтернатива, то я бы с радостью сьехал на Xubuntu. Потому я не являюсь ярым фанатом, потому не пытайтесь меня уличить в предвзятости.
Сегодня появились в продаже новые MacBook Air, MacBook Pro 13 и Mac mini. Есть первые тесты производительности.
По тесту Geekbench 5 в тесте на 1 ядре Apple M1 3.2 GHz уделывает MacBook Pro 16 на топовом Intel Core i9-9880H 2.6 Ghz и даже iMac 2020 года на топовом Intel Core i9-10910 3.6 GHz. Результаты синтетических тестов 1689 vs 1251 vs 1095.
В multi-core тесте результаты 7288 vs 9021 vs 6869. При этом, у iMac 10 ядер, а у остальных по 8 ядер.
Но! Эти тесты без эмуляции x86, а у M1 архитектура ARM, потому тот же Premier Pro для x86 систем будет медленнее работать. Ранее на Geekbench были замеры в режиме эмуляции и там результаты single core/multi-core были куда скромнее: 1313 и 5888. Но потом с Geekbench данные этих тестов удалили и оставили нативные тесты. Но интернеты помнят все. Даже с эмуляцией это быстрее чем Core i7 и Core i9. А что будет когда Premier Pro и прочие сделают поддержку нативную ARM?
Эти тесты — это синтетика, стоит помнить. У MacBook Air нет вентилятора, а у MacBook Pro есть, потому я предполагал возможность перегрева при длительной нагрузке и будет происходить снижение производительности. Но я уже видел экспорт H264 4K@60fps видео длиной в 20 минут, который не привел к снижению производительности. Производительность не падает! На этом видео, кстати, видно, что экспорт занял 24 минуты, а топовый MBP 14 года проиграл 4%. Разница не так велика, но это Air vs Pro, без вентилятора и базового уровня, дальше Apple обещает более мощные чипы.
Еще под полной нагрузкой M1 нагрелся до 33 градусов по цельсию на корпусе на Air без вентилятора! Что повергло прямо в шок, ибо MacBook Pro 16 греется до 46-50 градусов, жужжа как пылесос.
Работа в Davinci, Final Cut и Premiere Pro с 4K видео работает как нативно (Final Cut), так и с Premiere Pro в режиме эмуляции x86 (Rosetta 2). При x4 воспроизведении 4К не наблюдалось тормозов.
Тесты Cinebench R23 показали преимущество над Core i9-9880, 1498 vs 1183 в single core тесте. Правда Ryzen лидирует в multi-core тесте.
Affinity тест: M1 дает жару iMac с AMD 580X.
Утром подъехали тесты компиляции WebKit.
А еще на habr пользователь avengerweb опубликовал Первый опыт: Mac Mini на M1.
Числа выше говорят за себя. Но вот что еще… Apple подняла цены на официальном сайте на версии с Intel процессорами. Для примера, MacBook Pro 16 с Core i9-9880H, 16Gb RAM и 512Gb SSD стоит $2699. В то время как Apple MacBook Air с M1, 16Gb RAM и 512Gb SSD стоит $1499. При почти одинаковой производительности… Базовый Air entry level против топового Pro… Давление ценой и качеством. Что же, это мощный удар.
UPD. В комментариях уже зацепились за AMD и Market Share, потому давайте добавлю и это.
Доля Intel на рынке процессоров падает и этому способствовал успех AMD.
У AMD вообще отличная архитектура и себестоимость 1Ghz вычислений намного ниже. Это позволило AMD обеспечить прирост в 5 раз доли в сегменте DC. А запас производительности для топовых железок просто отменный.
Какую же долю занимает Client/Server сегмент Intel? Client сегмент на 50% больше чем сервервный, именно в Client сегмент начал быть AMD и теперь Apple.
Потому я вижу, что Intel сдает позиции в x86 десктопном, мобильном и серверном сегменте AMD, а тут еще Apple с ARM начинает будоражить рынок.
А теперь снова к ARM. Что может последовать дальше? Волна хайпа вдохновит других вендоров и разработчиков OS пересмотреть свой подход. ARM позволяет запускать сотни тысяч приложений с мобильного AppStore и пользователи смогут запускать тот же Instagram уже на Mac. У Google тоже есть своя большая экосистема на ARM и это может подстегнуть Google активней разрабатывать свою OS, либо даже посмотреть в сторону производства своих устройств. Если сойдутся звезды, то и MS присоединится к гонке. Выиграет от этого покупатель в любом случае. А что думаете вы? Пишите в комментариях!
А что по минусам или рискам?
- Заявлена поддержка только 1 экрана до 6K в MBA и MBP, подключить два не получится. Возможно, добавят в следующей ревизии, ибо о какой Pro может идти речь, если нельзя два экрана подключить? Кстати, у Mac Mini на M1 есть HDMI порт и подключить можно будет два экрана, скорее всего.
- Epic Games Launcher у людей на MBA вылетал, потому проблемы с Rosetta могут быть, я бы советовал подождать пока проблемы исправят.
Читайте также: