AppleのA13 Bionicシステムオンチップの実力とは（２）
GPU上でMetal APIを使用するGeekbenchのコンピューティングパフォーマンスは、Geekbench 4とGeekbench 5の両方で約40％高速に実行されました。
ハイエンドの3Dマークファイブストライクテストは昨年あまり改善しませんでしたが、A13で大きな進歩を遂げました。
実行した3DMark Fire Strikeテストは、50〜60％高速でした（最新のハイエンド3Dゲームパフォーマンスの適切な尺度）。
古い3DMark Ice Storm Unlimitedは、ほぼ30％高速で実行されました。
Appleのチップはすでにこのテストでの競争を常に吹き飛ばしており、この時点でスコアを上げています。
古いIce Storm Unlimitedテストは、Fire Strikeテストほど改善されませんでしたが、他のスマートフォンチップよりもはるかに高速です。
GPUコンピューティングパフォーマンスとゲーミングクラスの3Dベンチマークの組み合わせを見ると、Appleは現在、スマートフォンの中で最も高速なGPU全体と言っても過言ではありません。ただし、CPUパフォーマンスよりも呼び出しが近く、2020年の秋にA14が導入される前に競合他社が王冠を盗むのを見やすくなりました。
Appleの20％の改善要求をはるかに超える実世界のパフォーマンスを見ているのは本当に興味深いです。これの原因を知るのは難しいですが、GPUの理論上のパフォーマンスのピークよりも、メモリ帯域幅により多くのことをしなければならないと考えています。
Appleは、A12がA11よりも最大50％高速なGPUパフォーマンスを提供したと主張しましたが、そのようなものは何もありませんでした。一部のテストでは、実際の改善はまったく示されませんでした。当時、メモリ帯域幅の制限により、チップが一部の3Dグラフィックステストで理論上の最高性能を達成できなかったと推測していました。おそらく今年は、チップの「高速化」は50％ではありませんが、利用可能なメモリ帯域幅をより適切に使用できるようになります。
理由が何であれ、Appleは、GPUのパフォーマンスが20％向上すると約束されている以上のことを実現しています。
A13 Bionicのパフォーマンスの向上と同じくらい印象的なのは、エネルギー効率の向上です。 Appleによると、A13のGPUと高効率CPUコアの消費電力は40パーセント低く、高性能CPUコアの消費電力は30パーセント少なく、Neural Engineの消費電力は15パーセント少なくなっています。
ただし、これらの数字には大きな巨大なアスタリスクが付いています。これは、A12 Bionicと同じパフォーマンスを提供する場合の省電力です。つまり、A13のパーツがA12のパーツと同じ速度で動作する場合、使用する電力ははるかに少なくなります。それらがより高速に実行されると、これらの電力節約は大幅に減少します。
ベンチマークでは、iPhone 11のバッテリー寿命はiPhone XRとほぼ同じです（はるかに高速ですが）。実際の日常使用では、長持ちすることがわかりました。
Appleは、これは部分的には、使用していないときにチップの主要部分への電力を下げる数百の電圧ドメインと、使用していない論理ゲートを無効にする数十万のクロックゲーティングドメインを持つことによって達成されると言いますそれは印象的に聞こえますが、正直なところ、それは現代の最上層チップ設計のかなり標準的な部分です。
おそらくアップルは、競合製品よりもこれらの設計要素を先に進めています-正確な数値を知ることは不可能ですが、これを特別な新しいイノベーションと見なすべきではありません。
電圧ドメインとクロックドメインは、この正確なマイクロ秒で使用されていないチップの部分が電力を浪費しないことを保証します。
これらすべての注意点はさておき、A13のワットあたりのパフォーマンスは、A12を超える大きな飛躍です。同様のサイズのバッテリー、同一のディスプレイ、およびより多くのパフォーマンスを提供するにもかかわらず、iPhone 11はGeekbench 4の定ベンチマークバッテリーテストでiPhone XRと同じくらい長く続きました。毎日の使用では、バッテリーは長持ちしますが、これはおそらくすべての最良の指標です。 iPhone 11 ProはiPhone XSよりもずっと長持ちしますが、これはA13チップの効率が高いだけではありません。ディスプレイも効率的で、バッテリーもかなり大きくなっています。
異なる電話にロックされているチップ間で真のリンゴ同士の電力効率を比較するために必要なすべての変数を排除することは困難です。しかし、A13 Bionicの電力効率について最も悪いことは、A12と同等の電力を使用しながら、大幅に優れたパフォーマンスを提供するように見えることです。
今年、CPUには新しいトリックがあります。CPU単独よりも最大6倍高速な行列乗算演算を実行する「機械学習アクセラレータ」のセットです。
Source:macworld
