Процессор bionic что значит

Snapdragon, Bionic, Kirin, Exynos — сравнение процессоров в смартфонах

Процессор — это один из важнейших компонентов, который в первую очередь влияет на удобство использования телефона. От его производительности зависит плавность работы операционной системы, приложений, игр и мультимедиа. Какие возможности предлагают процессоры в смартфонах популярных производителей и какой выбрать?

Как работает процессор?

Процессор представляет собой небольшой чип, который можно сравнить с мозгом, управляющим работой электронных устройств — настольных ПК, ноутбуков, планшетов, смартфонов. Производительность мобильного процессора зависит от количества ядер и их мощности, т.е. от их тактовой частоты. Ядро — это элемент процессора, отвечающий за выполнение вычислительных операций. Значение тактовой частоты самых мощных ядер, используемых в мобильных процессорах, достигает до 2,8 ГГц. В настоящее время 8-ядерные процессоры являются стандартными.

Очень часто используется конфигурация, которая состоит из четырех ядер с более высокой мощностью и четырех ядер с меньшей мощностью, например, 4 x 2,3 ГГц + 4 x 1,8 ГГц. При выполнении сложных задач, таких как игры или воспроизведение видео в формате Full HD, телефон использует мощные ядра. Для простых задач — ядра с более низкой тактовой частотой, которые потребляют меньше энергии. Использование такой системы позволяет продлить работу аккумулятора.

Производительность процессора влияет на плавность графики, скорость работы приложений и стабильность их работы. Выбор процессора зависит от того, для каких целей вы используете свой смартфон.

Если он чаще всего используется для игр или продвинутых графических и видео приложений, то ищите модели с процессором 2,5 ГГц и выше. Но если он используется для общения в социальных сетях и серфа в интернете, то будет достаточно процессора с частотой 1,8–2 ГГц.

На видео: Как работает процессор?

Процессоры Snapdragon

В настоящее время на рынке доминируют процессоры Snapdragon — продукт американской компании Qualcomm. Они используются в телефонах практически всех крупных производителей. Процессоры серии Snapdragon 4xx (например, 439) можно встретить только в старых моделях.

Процессоры Snapdragon серий 6xx и 7xx устанавливаются в смартфонах среднего ценового диапазона. Устройства с такими чипами обеспечивают быструю и удобную работу всех самых популярных приложений.

Последняя серия процессоров Snapdragon, 8xx, предназначена для самых эффективных моделей, которые идеально подходят для мультимедийных развлечений и работы в тяжелых программах.

Процессоры Kirin

Они производятся китайской компанией HiSilicon, которая принадлежит компании Huawei. По этой причине телефоны этого бренда, как правило, оснащены чипами Kirin. Большинство моделей Huawei с 2019 года имеют 8-ядерный процессор Kirin 710 с частотой до 2,2 ГГц.

Самые эффективные телефоны Huawei, такие как Huawei P30 и Huawei P30 Pro, оснащены Kirin 980. Это первый мобильный процессор, изготовленный по технологии 7 нм и основан на трехуровневой архитектуре. Чип состоит из двух ядер 2,6 ГГц, двух ядер 1,92 ГГц и четырех ядер 1,8 ГГц. Механизм Flex-Scheduling регулирует работу процессора, что позволяет снизить энергопотребление и продлить срок службы батареи.

Последний флагман этого бренда, Huawei P40 Pro, оснащен еще более эффективным 8-ядерным чипом Kirin 990 (2 x 2,86 ГГц + 2 x 2,36 ГГц + 4 x 1,95 ГГц), адаптированным для поддержки нового стандарта связи 5G. Двойной чип NPU, поддерживающий искусственный интеллект, основан на архитектуре Da Vinci, который обеспечивает огромную мощность при оптимальном энергопотреблении.

Процессоры Bionic

Телефоны с логотипом Apple оснащены процессорами Bionic. Однако гигант не раскрывает официальных данных о тактовой частоте своих компонентов. Тем не менее, многие тесты показывают, что чипы Apple являются лучшими на мобильном рынке. Все версии новейших iPhone оснащены Apple A13 Bionic.

Контрольные тесты показали, что возможности этого процессора превосходят возможности большинства других производителей, в том числе благодаря 64-битной архитектуре и отличной аппаратной оптимизации, а также оптимизации операционной системы. Кроме того, усовершенствованная обучающая система Neural Engine ускоряет работу телефона до 20% и снижает потребление энергии до 15%.

Процессоры Samsung

Samsung иногда использует чипы Snapdragon в своих смартфонах, но чаще чипы собственного производства под названием Exynos. Во всех трех версиях новейшего флагмана Samsung Galaxy S20, Galaxy S20 + и Galaxy S20 + Ultra были установлены последние модели процессора — Exynos 990 с максимальной частотой 2,7 ГГц.

8-ядерный процессор, поддерживаемый искусственным интеллектом, был адаптирован для поддержки стандарта 5G, который в скором времени заменит 4G. Чип также поддерживает матрицу высокого разрешения 108 Мп и позволяет записывать видео 4K (со скоростью 120 к/с) и 8K (30 к/с).

Какой процессор выбрать?

На этот вопрос нет четкого ответа. Телефон с мощным чипом (частотой выше 2,4 ГГц) — это лучшее решение для людей, которые планируют использовать его для игр, просмотра фильмов и сериалов в высоком качестве, графических приложений, с использованием дополненной реальности, фотографий высокого разрешения и 4K/8K видео.

Но стоит помнить, что процессор — это еще не все. Перед покупкой следует обратить внимание на другие важные параметры — особенно на объем оперативной памяти, которая оказывает огромное влияние на работу телефона. В этом случае рекомендуется присмотреть устройства с памятью 12 ГБ, предназначенную для самых требовательных пользователей.

Для тех, кому нужен телефон для работы в интернете и использования самых популярных приложений, процессора средней мощности будет вполне достаточно.

На видео: ОБЗОР ВСЕХ МОБИЛЬНЫХ ПРОЦЕССОРОВ! – КАКОЙ ЛУЧШЕ?

Источник

Процессор bionic что значит

Как и каждый год, в очередном поколении смартфонов iPhone используется чип собственной разработки Apple. В последние годы эти чипы конкурируют только между собой, поскольку процессоры для Android-смартфонов заметно уступают им по вычислительной мощи.

реклама

Поэтому не стало сюрпризами, что и в этом году применяется процессор Apple A13 Bionic и он только упрочил лидерство над Qualcomm Snapdragon 855 из Android-флагманов. Другого никто и не ждал, поскольку даже прошлогодний Apple A12 Bionic быстрее, чем Snapdragon 855 нынешнего года.

Чего Apple смогла достичь на этот раз, так это не только прироста производительности, но и повышения энергоэффективности. По этой причине линейка смартфонов iPhone 11 обладает рекордной для аппаратов Apple автономностью.

На графике Apple показала, насколько именно быстр А13.

Snapdragon 855, Kirin 980 и Snapdragon 845 заметно уступают. Последний отстаёт от A13 почти в два раза.

Основные характеристики A13 Bionic:

• 8,5 млрд. транзисторов
• Техпроцесс 7 нм второго поколения
• Четыре экономичных вычислительных ядра центрального процессора, которые используются большую часть времени
• Возможность выборочно задействовать компоненты процессора для достижения максимальной эффективности. В зависимости от задач нагрузка на процессор варьируется
• Эффективность: на 20% выше по сравнению с A12
• Центральной и графический процессор на 20% производительнее
• Лучшая непрерывная производительность в истории чипов Apple
• 1 трлн. операций в секунду, машинное обучение

Снижению расхода энергии разработчики уделили самое пристальное внимание. Способствует этому не только второе поколение техпроцесса 7 нм, но и использование четырёх экономичных вычислительных ядер для выполнения большинства каждодневных задач.

• Два производительных ядра стали на 20% быстрее и используют на 30% меньше энергии по сравнению с A12
• Четыре экономических ядра тоже на 20% быстрее и расходуют энергии на 40% меньше
• Графический процессор 4-ядерный, он стал на 20% быстрее и на 40% экономнее
• Блок нейронных вычислений 8-ядерный, производительность выросла на 20%, расход энергии сократился на 15%

Apple говорит, что A13 обладает лучшей среди смартфонов платформой машинного обучения. Главным усовершенствованием стали новые ускорители, которые позволяют выполнять большинство распространённых задач машинного обучения в 6 раз быстрее. Центральный процессор способен производить 1 трлн. операций в секунду.

Имеется контроллер машинного обучения, который позволяет выполнять планировку задач центрального и графического процессора и блока нейронных вычислений. Таким образом выполняется поиск баланса между скоростью и эффективностью. Локально на устройстве может выполняться обработка разговорного языка, классификация изображений на фотографиях и видео, анимация персонажей в приложениях дополненной реальности и многое другое.

Apple говорит о своём преимуществе из-за обладания вертикальным стеком. Это означает, что она сама делает программное обеспечение, аппаратные компоненты и разрабатывает чипы. Всё это наилучшим образом оптимизируется одно под другое.

Источник

Зачем нам нужны нейронные процессоры?

Нейросети сейчас называют новым электричеством. Мы их не замечаем, но пользуемся каждый день. Face ID в iPhone, умные ассистенты, сервисы перевода, и даже рекомендации в YouTube — всё это нейросети. Они развиваются настолько стремительно, что даже самые потрясающие открытия выглядят как обыденность.

Например, недавно в одном из самых престижных научных журналов Nature опубликовали исследование группы американских ученых. Они создали нейросеть, которая может считывать активность коры головного мозга и преобразовывать полученные сигналы в речь. С точностью 97 процентов. В будущем, это позволит глухонемым людям «заговорить».

И это только начало. Сейчас мы стоим на пороге новой технической революции сравнимой с открытием электричества. И сегодня мы объясним вам почему.

Как работают нейросети?

Центральный процессор — это очень сложный микрочип. Он умеет выполнять кучу разных инструкций и поэтому справляется с любыми задачами. Но для работы с нейросетями он не подходит. Почему так?

Сами по себе нейросетевые операции очень простые: они состоят всего из двух арифметических действий: умножения и сложения.

Например, чтобы распознать какое-либо изображение в нейронную сеть нужно загрузить два набора данных: само изображение и некие коэффициенты, которые будут указывать на признаки, которые мы ищем. Эти коэффициенты называются весами.

Вот например так выглядят веса для рукописных цифр. Похоже как будто очень много фоток цифр наложили друг на друга.

А вот так для нейросети выглядит кошка или собака. У искусственного интеллекта явно свои представления о мире.

Но вернёмся к арифметике. Перемножив эти веса на исходное изображение, мы получим какое-то значение. Если значение большое, нейросеть понимает:

— Ага! Совпало. Узнаю, это кошка.

А если цифра получилась маленькой значит в областях с высоким весом не было необходимых данных.

Вот как это работает. Видно как от слоя к слою сокращается количество нейронов. В начале их столько же сколько пикселей в изображении, а в конце всего десять — количество ответов. С каждым слоем изображение упрощается до верного ответа. Кстати, если запустить алгоритм в обратном порядке, можно что-нибудь сгенерировать.

Всё вроде бы просто, да не совсем. В нейросетях очень много нейронов и весов. Даже в простой однослойной нейросети, которая распознает цифры на картинках 28 x 28 пикселей для каждого из 10 нейронов используется 784 коэффициента, т.е. веса, итого 7840 значений. А в глубоких нейросетях таких коэффициентов миллионы.

И вот проблема: классические процессоры не заточены под такие массовые операции. Они просто вечность будут перемножать и складывать и входящие данные с коэффициентами. Всё потому, что процессоры не предназначены для выполнения массовых параллельных операций.

Ну сколько ядер в современных процессорах? Если у вас восьмиядерный процессор дома, считайте вы счастливчик. На мощных серверных камнях бывает по 64 ядра, ну может немного больше. Но это вообще не меняет дела. Нам нужны хотя бы тысячи ядер.

Где же взять такой процессор? В офисе IBM? В секретных лабораториях Пентагона?

На самом деле такой процессор есть у многих из вас дома. Это ваша видеокарта.

Видеокарты как раз заточены на простые параллельные вычисления — отрисовку пикселей! Чтобы вывести на 4K-монитор изображение, нужно отрисовать 8 294 400 пикселей (3840×2160) и так 60 раз в секунду (или 120/144, в зависимости от возможностей монитора и пожеланий игрока, прим.ред.). Итого почти 500 миллионов пикселей в секунду!

Видеокарты отличаются по своей структуре от CPU. Почти всё место в видеочипе занимают вычислительные блоки, то есть маленькие простенькие ядра. В современных видюхах их тысячи. Например в GeForce RTX2080 Ti, ядер больше пяти тысяч.

Всё это позволяет нейросетям существенно быстрее крутиться GPU.

Производительность RTX2080 Ti где-то 13 TFLOPS (FLOPS — FLoating-point Operations Per Second), что значит 13 триллионов операций с плавающей запятой в секунду. Для сравнения, мощнейший 64-ядерный Ryzen Threadripper 3990X, выдаёт только 3 TFLOPS, а это заточенный под многозадачность процессор.

Триллионы операций в секунду звучит внушительно, но для действительно продвинутых нейронных вычислений — это как запустить FarCry на калькуляторе.

Недавно мы игрались с алгоритмом интерполяции кадров DAIN, основанном на машинном обучении. Алгоритм очень крутой, но с видеокартой Geforce 1080 уходило 2-3 минуты на обработку одного кадра. А нам нужно чтобы подобные алгоритмы работали в риалтайме, да и желательно на телефонах.

Именно поэтому существуют специализированные нейронные процессоры. Например, тензорный процессор от Google. Первый такой чип в Google сделали еще в 2015 году, а в 2018 вышла уже третья версия.

Производительность второй версии 180 TFLOPS, а третьей — целых 420 TFLOPS! 420 Триллионов операций в секунду. Как они этого добились?

Каждый такой процессор содержит 10-ки тысяч крохотных вычислительных ядер, заточенных под единственную задачу складывать и перемножать веса. Пока, что он выглядит огромным, но через 15 лет он существенно уменьшится в размерах. Но это еще фигня. Такие процессоры объединяться в кластеры по 1024 штуки, без каких либо просадок в производительности. GPU так не могут.

Такой кластер из тензорных процессоров третьей версии могут выдать 430 PFLOPS (пета флопс) производительности. Если что, это 430 миллионов миллиардов операций в секунду.

Где мы и что нас ждёт?

Но как мы уже говорили, это только начало. Текущие нейронные суперкомпьютеры — это как первые классические мейнфреймы занимавшие, целые этажи в зданиях.

В 2000 году первый суперкомпьютер с производительностью 1 терафлопс занимал 150 квадратных метров и стоил 46 миллионов долларов.

Спустя 15 лет NVIDIA мощностью 2,3 терафлопса, которая помещается в руке стоит 59$.

Так что в следующие 15-20 лет суперкомпьютер Google тоже поместится в руке. Ну или где мы там будем носить процессоры?

Кадр из режиссерской версии фильма «Терминатор-2»

А мы пока ждём момента, довольствуемся нейромодулями в наших смартфонах — в тех же Qualcomm Snapdragon’ах, Kirin’ах от Huawei и в Apple Bionic — они уже тихо делают свою работу.

И уже через несколько презентаций они начнут меряться не гигагерцами, ядрами и терафлопсами, а чем-то понятным для всех — например, распознанных котиках в секунду. Всё лучше, чем попугаи!

Источник