Apple M1

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

1leftarrow blue.svg Intrare principală: Apple Silicon .

Apple M1
Unități centrale de procesare
Cip Mac Mini M1.jpg
Proiectat de Compania Apple.
Producător TSMC
Aplicații PC (Mac)
Nume de cod APL1102
Specificatii tehnice
Proces
(l. canal MOSFET )
5 nm
Set de instructiuni AArch64 (ARM64)
Nr de nuclee (CPU) Octa-Core (8)
  • 4 înalt (3,20 GHz)
  • 4 Scăzut (2,00 GHz)
L1 cache pe nucleu (CPU):
  • 192 + 128 KB (x4 înalt)
  • 128 + 64 KB (x4 scăzut)
L2 cache pentru Cluster (CPU):
  • 12 MB (x4 înalt)
  • 4 MB (x4 scăzut)
GPU Apple (Octa-Core)
  • 128 de unități de execuție
  • 2.6 TFLOPS
  • 82 Texels / sec
  • 41 GPixeli / sec
NPU Apple (Hexadeca-Core)
  • 1.1 TFLOPS

Apple M1 este primul sistem pe un cip proiectat de Apple Inc. pentru mediul Mac și pentru iPad Pro 2021, în arhitectură RISC pe o bază complet personalizată și proprietară, licențiat să utilizeze instrucțiunile ARM64 (Aarch64) În modul "cameră curată", proiectând, prin urmare, nuclee complet diferite de cortex .

Mulțumită și primatului primului SoC cu un proces de producție de 5nm pentru mediul desktop, Apple M1 cuprinde un ecosistem de componente în 16 miliarde de tranzistoare, inclusiv CPU , GPU , NPU, ISP, I / O, Secure Enclave și memorie unificată ( UMA).

Prezentat în keynote din 10 noiembrie 2020, Apple M1 este montat pe MacBook Air 13 " , MacBook Pro 13" , Mac mini 2020 și iMac 24 " , iPad Pro 2021

Caracteristici

Ceea ce diferențiază Apple M1 SoC de cele mai recente procesoare Intel Core este următorul:

Intel core Apple Silicon
Tip CISC
(x86)
RISC
(BRAŢ)
Prod 14 nm 5 nm
CPU
GPU
NPU
ISP
SEP
UMA

Componentele Apple M1 sunt următoarele:

CPU
Furtună
(3,20 GHz)
CPU
Furtună
(3,20 GHz)
' CPU
Furtuna de gheata
(2,00 GHz)
CPU
Furtuna de gheata
(2,00 GHz)
UMA
(4/8 GB)
192 + 128 KB 192 + 128 KB 128 + 64 KB 128 + 64 KB
CPU
Furtună
(3,20 GHz)
CPU
Furtună
(3,20 GHz)
CPU
Furtuna de gheata
(2,00 GHz)
CPU
Furtuna de gheata
(2,00 GHz)
192 + 128 KB 192 + 128 KB 128 + 64 KB 128 + 64 KB
12 MB cache 4 MB cache
GPU GPU GPU GPU UMA
(4/8 GB)
GPU GPU GPU GPU
NPU NPU NPU NPU
NPU NPU NPU NPU
NPU NPU NPU NPU
NPU NPU NPU NPU

CPU

CPU (Unitatea Centrală de Procesare) este împărțită în două clustere de câte 4 nuclee:

  • 4 Cluster de eficiență Core / E (Icestorm) care operează între 0,6 și 2,064 GHz, cu un consum maxim de 1,3 W, au o memorie cache de instrucțiuni de 128 k și o memorie cache L2 partajată de 4 MB:
    • Întotdeauna activ pentru sarcini ușoare, cum ar fi consultarea prin e-mail sau navigarea pe web.
    • Datorită consumului redus de energie, acestea mențin durata de viață a bateriei.
  • 4 clustere de performanță Core / P (Firestorm) care operează între 0,6 și 3,204 GHz, cu un consum maxim de 13,8 W, au o memorie cache de instrucțiuni de 192 k și 12 MB de memorie cache L2 partajată:
    • Sunt activi în cele mai solicitante sarcini, cum ar fi editarea fotografiilor sau compilarea de programe;
    • Pot lucra împreună cu nucleele eficiente, astfel încât să obțină o creștere suplimentară a performanței.

GPU

GPU (Unitatea de procesare grafică) constă din:

  • 8 Graphics Core (7 Core în versiunea de bază a MacBook Air):
    Operând pe 8 conducte la o frecvență de 1.278 GHz, cu o cerere maximă de energie de aproximativ 10 W și adoptând un proces de fabricație TSMC de 5 nm, acestea sunt capabile să garanteze un debit (FP32) de până la 2,6 TFLOPS.
    • GPU octa-core conține 128 EU (Execution Units) capabile de peste 25.000 de fire de lucru simultane, cu o magistrală de 128 biți, 1024 ALU (Arithmetic Logic Unit), 64 Texture Units și 32 ROP (Raster Operation Pipeline). Unele teste GFXBench5.0 independente [1] obțin 71.149 MTextels / s în texturare.

NPU

Componenta ANE (Apple Neural Engine) este un tip de procesor NPU (Neural Processing Unit) format din:

  • 16 nuclee dedicate motorului neuronal:
    Ei fac lucrări speciale, cum ar fi învățarea automată și învățarea automată (ML) la viteza de 11 trilioane (11 trilioane) de operații pe secundă; sunt cipuri AI Accelerator multicore care „imită” calculul paralel tipic rețelelor neuronale biologice, operații în care nu este necesară nicio instrucțiune specială, dar o viteză și precizie în efectuarea de calcule matematice, matrici de convoluție sau sarcini repetitive, cum ar fi coprocesoarele complementare concepute pentru rulare algoritmi legați de inteligența artificială.
    • În soluțiile care preced M1, aceste operațiuni au fost efectuate folosind GPU-uri (cu tehnica GPU cu scop general , calcul general pentru unitățile de procesare grafică ) sau FPGA (Gate-programable Gate Arrays); utilizarea procesorelor NPU, pe de altă parte, permite obținerea unor rezultate mai bune datorită unei fracțiuni din consumul de energie și unei viteze mult mai mari, dacă procesele sunt optimizate pentru a exploata capacitățile CoreML sau Machine Learning ale Apple NPU.

Codificare / decodare video pro

Apple M1 pregătește fizic, de asemenea, codificatoare / decodificatoare video de tip hardware care au sarcina de a codifica și / sau decodifica fluxurile video într-un mod accelerat.

Codifica Decodează
MPEG
VCEG
AVC1
H.264
HEVC
H.265 (8 biți)
HEVC
H.265 (10 biți)
VVC
H.266
Google VP8
VP9
AV1
VC-1
JPEG

UMA

Memoria UMA (Unified Memory Architecture, denumită și tehnologia Uniform Memory Access) este o arhitectură „unificată” (net superioară memoriei RAM clasice și mai asemănătoare cu un strat suplimentar de memorie cache CPU).

Ideea de bază care permite o îmbunătățire dramatică a performanței în comparație cu soluțiile anterioare, constă în faptul că se concentrează calculul diferitelor elemente ale sistemului pe memorie, centrate la rândul lor într-un singur pool, permițând astfel componentelor (cum ar fi CPU , GPU, NPU, ISP și altele) pentru a accesa aceleași date din memorie în procesele contemporane, folosind aceeași memorie fizică și aceleași adrese, fără a le muta între grupările de memorie sau a le împărți în zone de lucru, îmbunătățind atât performanța, cât și eficiența. În această versiune a M1, este exploatată o memorie cu caracteristici de putere redusă la 4266 MT / s, aproape identică cu LPDDR4X, dar cu o tensiune I / O redusă la 0,6v (în loc de 1,1v) pentru o creștere suplimentară a eficienței, mai mult alte îmbunătățiri tehnice privind canalele și viteza de operare.

De asemenea, inclus în SoC, UMA vă permite să combinați memoria cu lățime de bandă mare și latență scăzută, atingând o performanță de 68 GB / sec, dublând lățimea de bandă teoretică maximă realizabilă de PCIe 4.0 (2 GB pe bandă, cu un maxim de 16 benzi ar putea atinge 32 GB / sec) și, în orice caz, fără a fi nevoie să copiați zone de memorie, de exemplu de pe placa grafică pe memoria RAM clasică, așa cum se face în mod normal cu alte sisteme contemporane cu M1. Unified Memory Architecture a fost un vechi brevet mondial Apple datând din 1996 [2] .

Performanță și repere

Cele mai bune performanțe înregistrate de Apple M1 sunt următoarele: [3]

Benchmark de la GeekBench
Apple M1
(Nucleu unic)
1762

Apple M1
(Multi-Core)
7718


Aplicații pregătite

De la lansarea Apple M1 (care a pregătit calea pentru instrucțiunile ARM și în Mac-uri), mulți dezvoltatori au contribuit la recompilarea aplicațiilor lor, pentru a putea rula cu instrucțiuni ARM în mod nativ pe platforma Silicon fără a fi nevoie, așadar, să fie gestionat. de la Rosetta 2 care se ocupă cu traducerea codului x86 din aplicații non-native (pentru a fi oricum acceptate de aceste platforme).

Iată câteva dintre cele mai cunoscute aplicații deja native: [4]

  • Affinity Suite (Designer, Fotografie, Editor)
  • Cinema 4D
  • Clip Studio Paint
  • Compresor
  • Camera intunecata
  • DaVinci Resolve
  • djay Pro AI
  • EasyDraw
  • Final Cut Pro
  • Frână de mână
  • Pagini, Numere, Keynote
  • Logic Pro
  • Luna Display
  • Office 2019
  • Omni Suite (Focus, Graffle, Schiță, Planificator)
  • Mişcare
  • Pixelmator 2
  • Ulise
  • Unitate
  • Xcode

În plus, chiar și aplicațiile minore, cum ar fi performanța și monitorizarea sistemului, cum ar fi Sense , iStat Menu și GeeckBench 5 sau aplicațiile de mesagerie precum Telegram și Twitter sunt deja configurate pentru a rula nativ în sistemul ARM.

Dispozitive pregătite

Notă

Elemente conexe

Alte proiecte

linkuri externe