Appleが初めて設計したスマートフォン用チップ（2010年のA4）以来、同社はモバイル向けチップ設計において侮れない存在でした。数年後、ライセンスアーキテクチャではなく独自のCPU設計を採用したA6が登場し、Appleのパフォーマンスにおけるリーダーシップが本格的に発揮され始めました。
ここ数年、AppleのCPUはまさに無敵でした。A11 Bionicは、Appleが独自に設計したカスタムCPUを搭載しているだけでなく、PowerVRベースのグラフィックプロセッサをついに廃止し、独自のカスタムGPUを搭載しました。さらに、CPUとGPUとは独立したカスタムシリコンブロックであるNeural Engineを導入し、機械学習の計算を高速化しました。
それ以来、Appleのモバイルチップはスマートフォンチップの世界を席巻してきました。iPhoneのモバイル通信速度は業界最速ではないかもしれませんが、AppleはCPU、GPU、機械学習アクセラレーションにおいて、他社の追随を許さないことを強く望んでいます。
1年前に登場したA12 Bionicは、多くの点でAndroidスマートフォンに搭載されているチップよりも依然として高速です。iPhone 11とiPhone 11 Proで初めて登場したA13は、さらに大幅に高速です。A13 Bionicを再びスマートフォン競争で勝利を収めるチップにしているすべての改良点をご紹介します。
最先端の7nm+プロセス
Appleは常に、ファウンドリパートナー（ほぼ常にTSMC）が提供する最高の製造プロセス技術を活用しています。これはつまり、AppleがTSMCの新しい第2世代7nmプロセスをいち早く採用する企業の一つであることを意味します。これは、昨年のA12 BionicやAMDのRyzen 3000シリーズなどのプロセッサで大きな成功を収めた7nmプロセスに似ています。
7nm+または7NPと呼ばれる第2世代プロセスでは、チップの一部の層を極端紫外線リソグラフィー（EUV）でエッチングします。これにより、トランジスタはより小型化され、より高密度に実装され、リーク電流も低減されます。
TSMCTSMC の第 2 世代 7nm プロセスでは、部分的な EUV テクノロジを使用して、より高速で電力効率の高いトランジスタを製造します。
実際には、同じスペースにトランジスタが少し多く搭載されるだけでなく、同じ消費電力でクロック速度が上昇するか、同じクロック速度で消費電力が減少することを意味します。まさにこれがA13 Bionicに見られるものです。
AppleはA13に85億個のトランジスタを詰め込みました。これはA12と比べて23%の増加です。チップ面積は約98mm²と推定され、A12の83mm²から約20%拡大しています。そのため、Appleは密度はわずかに増加したに過ぎないものの、最大性能と電力効率は大幅に向上しました。
しかし、これはApple史上最大のチップではありません。新型iPad Proに搭載されているA12Xはトランジスタ数が多く（100億個）、面積は約135mm²と推定されています。一方、A5とA10 Fusionはどちらも120mm²を超えていました。
最速のCPUはさらに高速化
AppleのカスタムCPU設計は、競合するスマートフォンチップよりもシングルコア性能が常に高速ですが、全く異なるプラットフォーム間で比較する場合、ベンチマークは信頼できません。マルチコア性能も同様に、Appleに勝るものはありません。
この伝統はA13 Bionicにも引き継がれています。Appleによると、2つの大型高性能CPUコアと4つの省電力CPUコアはどちらもA12よりも20%高速化されています。
IDGCPUパフォーマンスは業界最高です。この数値に匹敵するAndroidスマートフォンは他にありません。
現実の世界では、理論上の最大のパフォーマンス向上が実際に見られることはほとんどありませんが、当社のベンチマークでは CPU パフォーマンスが約 20 パーセント向上し、マルチコア パフォーマンスはさらに向上していることが示されました。
これは前年比で素晴らしいパフォーマンスの向上であり、Qualcomm、Samsung などにとってこれに匹敵するのはかなりの挑戦となるでしょう。
GPUパフォーマンスで追いつき、そして先を行く
競合するスマートフォン用プロセッサがAppleに勝てた分野があるとすれば、それはグラフィックス性能です。AppleのGPUは実世界におけるパフォーマンスにおいて業界最高クラスを誇りますが、クロスプラットフォームのベンチマークテストでは最新のAndroidスマートフォンの方が優れている結果が出ています。
A13のGPUはApple独自のカスタムクアッドコア設計で、Appleは「Metalに最適化」されており、20%高速化されていると主張しています。私たちのテストでは、それよりもはるかに高速でした。GPUのMetal APIを使用するGeekbenchの演算性能は、Geekbench 4とGeekbench 5の両方で約40%高速化しました。
IDGハイエンドの 3D Mark Five Strike テストは昨年はあまり改善されませんでしたが、A13 では大きな進歩を遂げました。
3DMark Fire Strikeテストでは、50～60%高速化しました（これは現代のハイエンド3Dゲームのパフォーマンスを測る良い指標です）。以前の3DMark Ice Storm Unlimitedでは、約30%高速化しました。Appleのチップは既にこのテストで競合製品を圧倒しており、この時点でスコアをさらに伸ばしています。
IDG以前の Ice Storm Unlimited テストでは、Fire Strike テストほどの改善は見られませんでしたが、すでに他のスマートフォン チップよりもはるかに高速です。
GPUの演算性能とゲーミングクラスの3Dベンチマークを合わせると、AppleのGPUは現時点でスマートフォンに搭載されているGPUの中で最速と言っても過言ではありません。しかし、CPU性能と比べると僅差で、2020年秋のA14発表前に競合他社が王座を奪う可能性の方が高いでしょう。
Appleが主張する20%の向上をはるかに上回る実世界パフォーマンスが見られるのは実に興味深いことです。この要因を特定するのは難しいですが、GPUの理論上のピーク性能よりもメモリ帯域幅に関係しているのではないかと推測しています。
AppleはA12がA11と比べて最大50%高速なGPU性能を実現すると主張していましたが、実際にはそのような結果は得られませんでした。一部のテストでは実質的な性能向上は全く見られませんでした。当時は、メモリ帯域幅の制限により、一部の3Dグラフィックステストで理論上の最高性能を達成できないのではないかと推測していました。おそらく今年は、チップが50%「高速」になったわけではないものの、利用可能なメモリ帯域幅をより有効に活用できるようになるでしょう。
理由が何であれ、Apple は GPU パフォーマンスにおいて約束した 20 パーセント以上の向上を実現しています。
電力効率の向上
A13 Bionicにおけるパフォーマンスの向上と同じくらい印象的なのは、エネルギー効率の向上です。Appleによると、A13のGPUと高効率CPUコアの消費電力は40%削減され、高性能CPUコアは30%、Neural Engineは15%削減されています。
しかし、これらの数値には大きな疑問符が付いています。それは、A12 Bionicと同等の性能を実現した場合の消費電力削減量です。つまり、A13のパーツがA12と同じ速度で動作する場合、消費電力はそれだけ少なくなります。しかし、より高速に動作する場合、この消費電力削減効果は大幅に減少します。
IDGベンチマークでは、iPhone 11のバッテリー駆動時間はiPhone XRとほぼ同等です（ただし、はるかに高速です）。実際の日常使用では、iPhone 11の方が長く持続することがわかりました。
Appleによると、これは、使用されていないチップの主要部分への電力消費を抑える数百の電圧ドメインと、使用されていないロジックゲートを無効にする数十万のクロックゲーティングドメインによって実現されているとのことです。これは印象的ですが、正直なところ、現代の最高級チップ設計ではごく標準的なものです。Appleはこれらの設計要素において、競合製品よりも一歩先を進んでいるのかもしれません（正確な数値がなければ判断できませんが）。しかし、これを特別な革新と見なすべきではありません。
りんご電圧ドメインとクロックドメインにより、この正確なマイクロ秒内に使用されていないチップの部分が電力を無駄に消費しないことが保証されます。
これらの注意点はさておき、A13のワット当たり性能はA12と比べて目覚ましい進歩を遂げています。バッテリーサイズは同等で、ディスプレイも同一、そしてパフォーマンスも大幅に向上しているにもかかわらず、iPhone 11はGeekbench 4の常時ベンチマークテストでiPhone XRとほぼ同等の駆動時間を記録しました。日常的な使用においてはバッテリーの駆動時間が長く、これがおそらく最も優れた指標と言えるでしょう。iPhone 11 ProはiPhone XSよりもはるかに駆動時間が長いですが、これはより効率的なA13チップのおかげだけではありません。ディスプレイもより効率的で、バッテリーも大幅に大型化しています。
異なるスマートフォンに搭載されているチップ間で、真の意味での電力効率比較を行うために必要な変数をすべて排除することは困難です。しかし、A13 Bionicの電力効率に関して最も悪い点は、 A12と同程度の電力消費量でありながら、大幅に優れたパフォーマンスを発揮しているように見えることです。
機械学習向けに作られました
今年のCPUには新たな機能が搭載されました。それは、CPU単体で実行する場合よりも最大6倍高速に行列乗算を実行する「機械学習アクセラレータ」のセットです。このハードウェアがどのようにアクセスされるのかは明確ではありません（IntelのAVXがx86に拡張されているように、ARMv8命令セットの拡張なのでしょうか？）。しかし、機械学習（ML）のように行列演算を多用するタスクでは、CPUは強力なパワーを発揮します。この行列乗算ハードウェアはCPUコアの一部であり、 Neural Engineハードウェアとは別個のものであることに注意してください。
りんご非常に特殊な種類の数学演算では、CPU の速度が最大 6 倍向上しました。
Neural Engine は、チップ内の他の部分と同様に、以前よりも 20 パーセント高速化しています (設計はほとんど変更されていないようで、新しい 7nm+ プロセスによりクロック速度が 20 パーセント高速化されています)。
また、Apple が「Metal に最適化」と言っている GPU は、新しい設計であるかどうかはわかりませんが、私たちのテストでは Metal API を使用してより高速な計算パフォーマンスを実現しています。
チップには機械学習コントローラーが搭載されており、CPU、GPU、Neural Engine 間で機械学習操作を自動的にスケジュールするため、開発者が自分で負荷のバランスを取る必要がありません。
りんごCPU、GPU、Neural Engine は機械学習タスクで連携して動作します。
これらすべての結果として、機械学習コードはA12 よりも A13 の方がはるかに高速に実行されるはずです。
基準は設定された
新しい iPhone と A13 Bionic チップが発表される数か月前に、私たちは何が期待できるかについて一連の予測を立てました。
製造プロセスは正しく設計され、サイズもほぼ予想通りでした（100mm²強と見積もっていました）。しかし、7nm以降のプロセスによる高密度化を過大評価し、Appleが85億個ではなく100億個のトランジスタを搭載したプロセッサを搭載すると予想していました。また、シングルコアとマルチコアの性能は若干向上すると想定していましたが、GPUの性能向上については過小評価していました。Neural Engineも大幅に拡張されると予想していましたが、実際にはチップの他の部分と同様に20%高速化されるだけで、Appleは専用の行列乗算ハードウェアをCPUに組み込んでしまいました。
A14について予測を立てるのはまだ少し早すぎますが、TSMCの最先端プロセスを採用し、さらに高速で電力効率も向上すると予想しています。しかし、A13 Bionicに関しては、スマートフォンSoCの基準を再び塗り替えることになります。競合チップの性能を測る特定の指標は確かに存在しますが、CPU、GPU、機械学習の性能を融合させたチップは他になく、Appleが業界最高峰の地位を占める専用機能（画像信号処理や動画エンコードなど）も例外ではありません。
