蘋果或許會將全新Cortex-A78C CPU設計應用在Apple Silicon處理器

andy2000a

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https://www.cool3c.com/article/157892


蘋果或許會將全新Cortex-A78C CPU設計應用在Apple Silicon處理器，其中可能採用8組大核設計構成CPU主要元件 (先前也有說法認為蘋果將以8組大核搭配4組小核構成「8+4」核心配置)，並且對應更大L3快取記憶體容量，藉此對應更複雜資料緩衝使用，並且支撐多工運算需求。在蘋果即將於美國西岸時間11月10日上午10點揭曉預期換上Arm架構處理器的新款Mac機種前，Arm宣布推出全新Cortex-A78C CPU設計，藉此推動運算效能更高的筆電產品，似乎也令人猜測蘋果以Arm架構打造的Apple Silicon處理器，是否就是採用此CPU設計。
蘋果在今年WWDC 2020期間宣布向開發者提供採用A12Z Bionic處理器的客製款Mac Mini，而從今年初採用相同處理器的iPad Pro機種效能顯示，在Geekbench網站紀錄數據分別出現單核效能表現達1118分，多核效能表現達4657分的結果，與採用Intel六核設計Core處理器的15寸MacBook Pro效能相近。
進一步以應用在iPhone 12系列機種的A14 Bionic處理器作為比較的話，在Geekbench網站紀錄數據分別顯示單核效能為1583分，多核效能表現則達4198分，顯示採用台積電5nm製程的A14處理器帶來更高效能。
在同樣以Arm架構設計的Apple silicon處理器，由於本身就是針對筆電裝置打造，並不需要像A14 Bionic處理器謹慎處理在小型裝置內的散熱問題，因此能以相對較大處理器面積容納更多電晶體數量，同時也能藉由筆電裝置內更大空間處理散熱問題。另外，搭配蘋果GPU、NPU等元件設計，更可讓Apple Silicon處理器對應協同運算、人工智慧運算等應用，並且發揮更高運算效能。
而回到Arm近期公布的全新Cortex-A78C CPU設計，蘋果或許會將此項設計應用在Apple Silicon處理器，其中可能採用8組大核設計構成CPU主要元件 (先前也有說法認為蘋果將以8組大核搭配4組小核構成「8+4」核心配置)，並且對應更大L3快取記憶體容量，藉此對應更複雜資料緩衝使用，並且支撐多工運算需求。
不過，目前蘋果並未具體透露Apple Silicon更進一步細節，或許屆時會在發表會中揭曉。
另外，雖然微軟與Qualcomm已經推動Arm架構設計的Windows PC，但市場看法預期在蘋果採用Arm架構設計的Mac機種問世後，此類裝置才會更大幅在市場廣泛使用

andy2000a

Apple 的「One More Thing」發表會一上來，官方就直接公佈了今日活動的主角 — M1 晶片。這是 Apple 旗下第一款專為 Mac 電腦而設的處理器，它基於 5nm 製程，內含 160 億電晶體，使用了 4 顆高性能核心加 4 顆高效率核心的架構。按照 Apple 的說法，M1 的高效能大核是「全球最快的 CPU 核心」，同時它也是「全球每瓦效能最強」。
與此同時 M1 還配有最高八核心 GPU，能提供最高 2.6TFLOP 演算力。和最新的 PC 核顯相比，它能帶來兩倍的效能，但功耗只有三分之一，Apple 稱其為「全球最快的核顯」

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按照 Apple 的說法，目前所有第一方軟體都已經針對 M1 晶片進行了最佳化，其運行效能號稱有全方位的提升。以 Final Cut 為例，它在 M1 裝置上的速度是在 x86 電腦上的六倍。如之前介紹的一樣，使用 M1 的電腦是可以直接跑 iOS 和 iPadOS app 的，像 Adobe 這樣的重磅開發者已經承諾會在今年晚些時候針對 M1 更新自己的軟體。此外 Apple 也確認搭載 M1 的新 Mac 電腦會自帶 Rosetta 2 出廠，在它的幫助下現有的 x86 軟體可以比較好地轉化，減少用戶過渡時期的使用煩惱。


2.6TFLOP 演算力

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andy2000a

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FROM  newmobilelife

Geekbench 5 Single Core 方面，分數 1634 分，其速度超越 AMD Ryzen 9 5950X 及 Intel Core i7-1185G7。而 Mac Pro 的 Intel Xeon W-3223（8 Core）Single Core 分數為 1069 分，因上 M1 已在單核性能取勝。

liuniuliu

apple肯定用自己的架构，只是指令集兼容。

desksan

They cannot

desksan

They cannot

andy2000a

Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview

Advancing Placement

andrew.B
Advancing Placement andrew_khang.pdf (1.77 MB, 下载次数: 2 )

2023-3-13 15:14 上传

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Chip Placement with Deep Reinforcement Learning

2004 Chip Placement with Deep Reinforcement Learning.pdf (2.45 MB, 下载次数: 0 )

2023-3-13 15:16 上传

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←)利用沟道离子注入和晕环(Halo)/口袋(Pocket)离子注入=》增加沟道区域和衬底的离子浓度=》外延层厚度就随着x的增加而下降了,加之反应的结果使反应剂浓度Y也随着x的增加而下降,这就进一步加剧了基座首尾两端的差异。这是不难理解的。