先日行われたAppleの発表会は、最初からiPhoneの発表が期待薄だったのであまり盛り上がらないではないかという懸念があったが、割引価格ながらProレベルの機能を持つiPad Airの登場もあり、蓋を開けてみれば、予想より急増した。
そんな中、個人的に注目していたことがiPad Airに搭載されるプロセッサは、任意のものになるか？ なかった。
通常であれば、この時期には、iPhoneの新型が投入され、そこに搭載される最新のApple SoC（Apple Silicon）が話題です。 なぜならiPhoneに搭載されている最新のプロセッサは、他のApple SiliconのApple製品を示唆する側面があるからです。
Appleは、出荷量が多いiPhone用にSoCを開発してSoCをベースに、他の製品に展開していきます。
ところが、今年はiPhoneの発表が9月になかったので、その起点となるプロセッサは、この時点で発表されているのか？ 発表ばどのような性能と機能を提供するか という部分が気になっていたものでした。
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A14 Bionic見ると、アップルのバランス感覚
Appleが自分のSoC、Apple Siliconを開発する理由は、最終的に作りたい製品に必要なコンポーネントをまとめていくからです。
一般的に汎用SoCを使用して製品を設計しているが、Appleのアプローチは異なります。 彼らは目標とするユーザーの経験があり、その目標を達成するために必要なハードウェア、ソフトウェア、およびサービスを準備します。 その中で、ハードウェアを開発するために必要なことでSoCレベルで設計することです。
専用作るも使用できるトランジスタの数には限りがあるので、それらをどのように配分して、必要な機能、性能を提供するかさじ加減を見ると、Appleがどのように重視しているかどうかを推測することができます。
例えば、iPad Proに使用されるA12Z Bionicは同じベース世代iPhone用SoCであるA12 Bionicます。 電子は100億、後者は69億個のトランジスタを集積しています。
差分31億個に達するトランジスタは、高性能CPUコアを2つから4つのGPUコアを4つの8個に増やし、消費されているが、実は他にも多数の変更があります。
コア以外の最大の違いは、メモリを共有する、高性能コアとGPUの倍のメモリアクセスの帯域幅を増やしていること。 必要な機能と性能のバランスについて適切にコア構成などを計画し、それに合わせてSoC全体を設計することです。
A14 Bionicが搭載トランジスタは118億本。 それ以前の世代A13 Bionicは85億個であったため、製造工程が7nm +世代で5nmとなった33億個に増加しているのです。 その増加分をどのように配分していくかにAppleが携帯電話をどのように作成したいと考えているかどうかのバランス感覚が表現されているとも言えます。
大胆に増加したNeural Engineの言及は限定的
A14 Bionicは、高性能CPUコアがA12世代に比べて40％の速度（A13世代比推定16.6％増）、CPUは30％向上し（A13世代比推定9％増）しています。 また、A13世代に導入された機械学習処理を加速させる行列演算アクセラレータも第2世代に更新されました。 iPhone 11カメラ画質を大幅に高めたISP（イメージシグナルプロセッサ）の能力を向上させることができるとします。
これらは確かに採用iPhoneの能力を向上させるが、過去の性能向上幅に比べるとやや残念に感じるかもしれません。 しかし、元のAppleの高性能コアスマートフォンとしては異例なほど高性能でした。
今回のアップデートでは、増分トランジスタを他の要素に割り当てられたものと考えることでしょう。 A14 Bionicの変化の中で最も多くのトランジスタの増加が割り当てられているものと思われるが、ニューラルネットワークの処理を加速Neural Engineです。
A13 BionicはA12 BionicのNeural Engineより20％高速化されていたが、コア数は8個でした。 ところがA14Bionicは16コアに倍増し、演算能力もそれほど向上しています。 A12世代は毎秒5兆回A13世代では、毎秒6条回だった演算能力はA14世代は11.8兆回飛躍的に高まりました。
これらの大幅に増加したトランジスタのリソースの割り当ては、最終製品に搭載される機能と連動すると考えている。 ところが、iPad Airの発表は、この点にはほとんど言及されなかった。
言い換えるならば、iPhone、12という名前になると予想される次期iPhoneは大幅に増加したNeural Engineを利用したいくつかの機能が含まれていているのかもしれません。
Neural EngineはFace IDによる顔認識やカメラ画質の向上などにも使用されています。 iPad Airは一時停止ボタンTouch IDが含まれていましたが、ここでもNeural Engineが使用されています。 マスク社会がFace IDが使いにくいものになっているので、生体認証に関する新しい要素が含まれる可能性もあるでしょう。
またはカメラの画質と機能、写真や動画の自動分類や検索の自動補正処理などを事前に仕込まれているのではないでしょうか。 あまりにも多くのリソースを割り当てながら、ほとんど言及がないのは不自然です。
A14世代はiPad Pro / Mac用の高性能バージョン登場にも期待が
ところがA13世代では、CPUコアGPUコアの数をそれぞれ増やし、メモリ帯域を増やした「X」のバージョンが開発されていません。 これはA13世代とA12世代の製造プロセスが近いので推測されます。 もしA13世代の設計でA13X Bionicを設計してしまうと大きくトランジスタ数が増加してコスト的に合わないチップになってしまいます。
しかし、今年は、Apple SiliconベースのMacも予定されており、iPad Proも来年の春くらいにフルモデルチェンジがあり、間違いがありません。 iPad Airの差別化が必要ですからね。
また、製造工程が5nmまで微細化されていますので、今の世代は、Xのバージョンも設計されています。 当然といえばCPUは高性能コアが4個、GPUも8個れることは。 と、それぞれA12ZにCPUが40％、GPUで30％の高速化が見込まれ、Neural Engineは2倍以上、機械学習処理は10倍速くなります。
この見通しは、iPad Proで使用されて、その超薄型ケースのための構成として引用であるので、もしMacBook Proなどに搭載する場合は、より高い性能を出すことです。
Intelが発表した11世代CoreプロセッサTiger Lakeから搭載されているシステムの熱設計に応じてパフォーマンスが大幅に異なります。 冷却システム搭載半導体の性能は、本来連動しているので当然と言えば当然です。
iPad ProとMacBook Proで許可することができるSoCの発熱量が2倍以上異なるので、Apple SiliconベースのMacの性能はかなり高いものになるでしょう。 Tiger Lakeと直接対決が興味深いが、Neural EngineとMLアクセラレータ、ISPをMacでどのように活用するかについても発表時には、製品の機能や性能に反映さがされているのはないでしょうか。
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