AppleがMac用M1を発表:5nmプロセス、2倍以上のCPUとGPUパフォーマンス、そしてはるかに広範な機械学習アプリケーション

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AppleがMac用の新しいM1チップを発表



今年の初め、Appleは従来のIntelチップからカスタムAppleSiliconに移行すると発表しました。今日では、チップセットをそのように参照する必要はありません。本日、Appleは、ARMプロセスに基づいた最初の社内チップセットの発売をマークしました。 Apple M1は本日の11月のイベントで発表され、プログラム全体の大きなハイライトとなっています。イベント全体から強調すべき多くの機能があり、それらすべてを記事に組み込むように努めます。

5nmプロセス

新しい5nmプロセス



iPhone 12の発売以来、同社は史上初の5nmプロセスを誇っています。これは、会社がそれをラップトップチップセットにも持ち込むことをかなり確実にしました。これはモバイルプロセッサであるため、AppleはM1チップを、5nmプロセスに基づくモバイルコンピュータ用の最初のチップセットとして発表することを躊躇しませんでした。これは、それが確実により多くの電力を供給し、より少ないエネルギーを消費し、良い比率を持っていることを意味します。



デザインと内部

チップセットの統一されたデザイン



M1チップは、CPU、GPU、およびメモリユニットが分離されている従来のスタイルを採用する代わりに、これらすべてを1つのフォームファクタにグループ化します。これはスペースを節約しますが、物を冷やすのが簡単かどうかという問題を提起します。彼らは携帯電話でそれを行いますが、ラップトップの重いパフォーマンスを処理できます。チップセットにはT2チップも搭載されており、そこにも詰め込まれています。 GPUとCPUの両方が同じDRAMからメモリを引き出すため、彼らはこれを行ったと主張しています。 CPUは8コアで、フルスロットルパフォーマンスを提供する4つの高性能コアと4つの高効率コアを備えています。これらは十分なパフォーマンスを提供しますが、消費電力はわずかです。これらは明らかに、ありふれたタスクや単純なWebブラウジングのほとんどを処理します。

CPUとGPUのパフォーマンス

新しいCPUはパフォーマンスの向上を示しています

さて、AppleがApple Siliconを発表したとき、その背後にある主なアイデアは、最小の電力を消費しながら最大のパフォーマンスを確保することでした。今回は、少なくとも彼らの発表では、会社の焦点はこれだけでした。彼らはすぐに、AppleSiliconまたはM1チップは同様のPCの3.5倍の速度になると主張しています。これは、電力の約25%を消費しながら行います。 Appleは、これが約3倍のパフォーマンス向上を示していると主張しています。このパフォーマンスは低価格で見られるため、これは重要です。言うまでもなく、Appleは、アプリの統合が、過去に見た通常のアプリと比較して、M1チップ上でアプリをより適切に実行するのにどのように役立つかを示しました。



2倍のグラフィックパフォーマンス

物事のGPU側に関しては。 Appleは、これがこれまでで最速かつ最先端の統合GPUになると主張しています。競合製品の2倍のパフォーマンスを発揮しますが、必要な電力の33%しか使用しません。さらに、このイベントでは、最大約2.9テラフロップスのグラフィックパワーを提供できると述べています。チップセットとそれが由来するフォームファクタを考えると、これは重要です。

機械学習

新しい機械学習アプリケーション

カスタムチップセットと社内プロセスの要点は、Appleがシステムをより適切に統合できるようにすることでした。これは、同社がiPhoneでも行っていることです。 iPhoneやiPadなどのAppleデバイスの通常のコンポーネントから見たパフォーマンスを考えると、これは悪い考えではないようです。 Appleは、非常に多くのアプリケーションで機械学習を使用します。 M1チップは、MLプロセスで約15倍高速になります。これにより、チップセットは毎秒約11兆回の動作が可能になります。 Appleはこれを使用してバッテリー寿命を延ばし、発表された両方のMacBookで深刻な増加が見られました。さらに、これはカメラで使用され、Facetimeでより良い結果をもたらします。 Final Cutのようなアプリも、これから恩恵を受けるでしょう。人々は初めて、フレームをスキップすることなくMacBook Pro13で8Kの生の映像を再生できるようになりました。これが本当なら、これは間違いなく大きなパフォーマンスの向上になります。それにもかかわらず、賢いもの。

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