ඩේවිඩ් හනැක් Apple හි අලෙවිකරණ අධ්‍යක්ෂ, Phil Schiller සහ ප්‍රොසෙසර සංවර්ධන කණ්ඩායමේ ඉංජිනේරුවෙකු වන Anand Shimpi (AnandTech වෙබ් අඩවියේ නිර්මාතෘ) සමඟ රසවත් සම්මුඛ සාකච්ඡාවක් ඇමරිකානු සඟරාව වන Wired හි පළ විය. සංවාදය මූලික වශයෙන් නව A13 Bionic ප්‍රොසෙසරය වටා භ්‍රමණය වන අතර නව චිපයේ සිත්ගන්නා කරුණු කිහිපයක් දර්ශනය විය.
එය විය හැකිය ඔබට උනන්දුවක්
සම්මුඛ පරීක්ෂණයට අමතරව, නව චිපය නිර්මාණය කිරීමේදී Apple's SoC ඉංජිනේරු කණ්ඩායම පසුගිය වසරේ සිට ලබා ඇති ප්‍රගතිය විස්තර කරන මූලික සාරාංශ කිහිපයක් විය. A13 Bionic ප්‍රොසෙසරය සතුව ඇත්තේ:
- ට්‍රාන්සිස්ටර බිලියන 8,5ක් වන අතර එය පූර්වගාමී A23 Bionic හි බිලියන 12 ට වඩා 6,9% වැඩිය.
- 2,66GHz උපරිම සංඛ්‍යාතයක් සහිත අකුණු ලෙස ලේබල් කරන ලද බලවත් මධ්‍ය දෙකක් සහ තන්ඩර් නම් ආර්ථික මධ්‍ය හතරක් සහිත හය-හරය පිරිසැලසුමක්
- SoC හි ක්‍රියාත්මක කරන ලද ග්‍රැෆික් ප්‍රොසෙසරයට හර හතරක් ඇති අතර එය සම්පූර්ණයෙන්ම එහිම නිර්මාණයකි
- මීට අමතරව, SoC (System on Chip) යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ අවශ්‍යතා සඳහා තවත් හර අටක "Neural Engine" ඇත, එය තත්පරයකට මෙහෙයුම් ට්‍රිලියනයක් දක්වා හැසිරවිය හැක.
- CPU, GPU සහ Neural Engine යන අංශ දෙකෙහිම එහි පූර්වගාමියාට සාපේක්ෂව සමස්ත කාර්ය සාධනය දළ වශයෙන් 20% කින් වැඩි වී ඇත.
- කෙසේ වෙතත්, ඒ සමගම, සම්පූර්ණ SoC A30 Bionic වලට වඩා 12% දක්වා වැඩි කාර්යක්ෂම වේ.
නව චිපය සංවර්ධනය කිරීමේදී දෘඩාංග ඉංජිනේරුවන් විසින් තබන ලද ප්‍රධාන ඉලක්කය වූයේ අවසන් වරට සඳහන් කළ ගුණාංගයයි. ඉලක්කය වූයේ ඉහළ කාර්ය සාධනයක් සහ මූලික වශයෙන් අඩු බලශක්ති පරිභෝජනය යන දෙකම ගෙන එන වඩාත්ම කාර්යක්ෂම චිප් නිර්මාණය යෝජනා කිරීමයි. චිප් නිර්මාණය වඩාත් කාර්යක්ෂම වන අතර, එය දෙකම සාක්ෂාත් කර ගැනීම පහසු වන අතර A13 Bionic චිපය එය සිදු කළේය.
පසුගිය වසරේ ආදර්ශයට වඩා ප්‍රගතිය පිළිබඳ වඩාත්ම කැපී පෙනෙන උදාහරණයක් වන්නේ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ක්ෂේත්‍රයේ පරිගණක බලයේ සැලකිය යුතු වැඩි වීමක් වේ. උදාහරණයක් ලෙස, පාඨයෙන් කථන ශ්‍රිතයේ සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු වූ ක්‍රියාකාරිත්වය තුළ මෙය පිළිබිඹු විය, එනම් පරිශීලකයාට යම් පෙළක් කියවීමේ හැකියාව. නව iPhone වල හඬ ප්‍රතිදානය වඩාත් ස්වාභාවිකය, ප්‍රධාන වශයෙන්ම යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්ෂේත්‍රවල වැඩි වූ හැකියාවන් නිසා නව iPhone වලට කථන වචනය වඩා හොඳින් සැකසීමට හැකියාව ලැබී ඇත.
ඡායාරූප එකතුව
නව ප්‍රොසෙසර සැලසුම් කිරීම භාරව සිටින සංවර්ධන කණ්ඩායම, සම්මුඛ පරීක්ෂණයෙන් ලැබෙන තොරතුරු අනුව, ප්‍රොසෙසරය ඔවුන්ට ලබා දෙන පවතින සම්පත් සමඟ තනි යෙදුම් ක්‍රියා කරන ආකාරය විස්තරාත්මකව පරීක්ෂා කරයි. මෙමගින් නව චිප් නිර්මාණ ප්‍රශස්ත කිරීම පහසු කරවන අතර එමඟින් ඒවා යෙදුම් සමඟ හොඳින් ක්‍රියා කරන අතර සම්පත් හැකිතාක් කාර්යක්ෂමව භාවිතා කරයි.
උදාහරණයක් ලෙස, ක්‍රියා කිරීමට අමතර ඉහළ කාර්ය සාධනයක් අවශ්‍ය නොවන යෙදුම්වල මෙය පැහැදිලි වේ. වැඩිදියුණු කළ ප්‍රශස්තකරණයට ස්තූතිවන්ත වන අතර, මෙම යෙදුම් ඉතා අඩු CPU බල අවශ්‍යතා සමඟ ක්‍රියාත්මක වන අතර එමඟින් බැටරි ආයු කාලය දීර්ඝ කරයි. Phil Schiller ට අනුව, බැටරි ආයු කාලය වැඩිදියුණු කිරීම යන්ත්‍ර ඉගෙනීම මගින් ද බෙහෙවින් බලපායි, චිපයට එහි සම්පත් වඩා හොඳින් බෙදා හැරීමට සහ වඩාත් කාර්යක්ෂමව සහ යම් ප්‍රමාණයකට "ස්වයංක්‍රීයව" ක්‍රියා කළ හැකිය. එනම් මීට වසර කිහිපයකට පෙර සිතාගත නොහැකි වූ දෙයකි.
මූලාශ්රය: න් Wired
