Ở bài viết này, hãy làm quen với các thuật ngữ kỹ thuật và tất cả các thông tin về Apple Silicon và các thành phần phần cứng bên trong nó, nếu Anh Em muốn hiểu tương đối hết về chúng thì bài viết này dành cho Anh Em.
Apple sử dụng chip qua các thời kỳ, có thể thấy chia làm 04 giai đoạn chính, một biểu đồ cho thấy âm mưu làm chủ công nghệ phần cứng lẫn phần mềm, chứng minh kết quả là ngày nay có macOS và phần cứng lõi Apple Silicon là cùng một nhà, tóm tắt quá trình:
Khi Apple họ có Apple Silicon đầu tiên là chip A4 (2010), lúc này mới chỉ sử dụng CPU chính chủ là Apple, nhưng nhân GPU dùng là PowerVR SGX535 đến từ hãng Imagination Technologies. Apple chính thức làm chủ cuộc chơi sau khi ra mắt GPU riêng của mình đó là vào năm 2017 với A11 Bionic. Cụm từ Bionic này ngầm cho chúng ta hiểu là hãng đã có GPU riêng, và không còn sử dụng nhân GPU của PowerVR nữa.
Sau đó với sơ đồ ở trên, họ ra nhiều con Apple Silicon hơn, mỗi con mỗi chức năng, nhưng nhìn chung dựa vào Apple Silicon A để tinh chỉnh cắt bớt chức năng sau đó đặt tên thành Apple Silicon khác. Cụ thể nhất đó chính là Apple Silicon A và Apple Silicon M có mối quan hệ mật thiết với nhau gần như thấy liền bằng mắt thường.
Lịch sử phát triển của Chip mà Apple đã và đang sử dụng đến ngày nay:
Apple sử dụng chip qua các thời kỳ, có thể thấy chia làm 04 giai đoạn chính, một biểu đồ cho thấy âm mưu làm chủ công nghệ phần cứng lẫn phần mềm, chứng minh kết quả là ngày nay có macOS và phần cứng lõi Apple Silicon là cùng một nhà, tóm tắt quá trình:
- 1976-1994: Thời này dùng các con chip của Motorola
- 1994-2006: PowerPC (Liên minh A-I-M gồm : Apple - IBM - Motorola)
- 2006-2020: x86 (Intel), out-source (thời điểm đó dùng GPU AMD, NVIDIA)
- 2020-Nay: Apple Silicon, chính chủ, sau đó thêm chính chủ chip mạng.
Khi Apple họ có Apple Silicon đầu tiên là chip A4 (2010), lúc này mới chỉ sử dụng CPU chính chủ là Apple, nhưng nhân GPU dùng là PowerVR SGX535 đến từ hãng Imagination Technologies. Apple chính thức làm chủ cuộc chơi sau khi ra mắt GPU riêng của mình đó là vào năm 2017 với A11 Bionic. Cụm từ Bionic này ngầm cho chúng ta hiểu là hãng đã có GPU riêng, và không còn sử dụng nhân GPU của PowerVR nữa.
Sau đó với sơ đồ ở trên, họ ra nhiều con Apple Silicon hơn, mỗi con mỗi chức năng, nhưng nhìn chung dựa vào Apple Silicon A để tinh chỉnh cắt bớt chức năng sau đó đặt tên thành Apple Silicon khác. Cụ thể nhất đó chính là Apple Silicon A và Apple Silicon M có mối quan hệ mật thiết với nhau gần như thấy liền bằng mắt thường.
- Apple Silicon A là dòng chip tiền thân của Apple Silicon M
- Apple Silicon A có cấu hình phần cứng thua thiệt M tầm 2 nhân pCore hoặc 2-4 nhân GPU
- Apple Silicon A thiết kế cho thiết bị di động ít tiêu tốn năng lượng như trên iPhone, iPad Gen, iPad Mini, và ở năm 2026 đã được trang bị cho Macbook Neo
- Apple Silicon M lại có mặt trên các mẫu máy cần hiệu năng cao hơn so với A nhiều, trong đó cụ thể là Macbook Pro, Macbook Air, iMac, Mac Mini, Mac Pro, Mac Studio, iPad Pro, iPad Air
- A và M là cặp đôi SoC làm mưa gió trên khắp các mặt trận sản phẩm của hãng, mang tính kế thừa và phân cấp sức manh, kết hợp thêm với các chip Apple Silicon khác như U-Series, C-Series, N-Series nhằm tăng cường thêm những chức năng nâng cao dựa trên sức mạnh hệ sinh thái của Apple
- Apple Silicon M có một bước tiến lớn đó là kể từ M5 trở đi, có xuất hiện thêm nhân tố mới tên là s-Core cụ thể:
→ M5 Pro và M5 Max: Bỏ eCore và thay bằng sCore, giữ pCore: Ưu tiên hoàn toàn cho hiệu năng
Apple Silicon A phát triển thành Apple Silicon M như thế nào, chênh nhau khác nhau ra sao:
Apple Silicon A14 xuất hiện lần đầu trên iPhone 12 Series, với 6 CPU trong đó có 2 pCore và 4 eCore, được trang bị 4 nhân GPU và 16 nhân Neural Engine. A14 sử dụng RAM Unified Memory LPDDR4x có tốc độ băng thông là 34.1GB/s.
Trước đó Apple đã từng làm bộ Mac Mini sử dụng chip Apple Silicon A12Z (Developer Transition Kit), nhằm thí điểm chip A chạy trên hệ thống máy tính Mac, tuy nhiên có thể sức mạnh này chưa thể đáp ứng được macOS. Lúc đó A12-Series có 3 loại chip:
- A12: 6 CPU (2p Core 4e Core) / 4 GPU / 16 Neural Engine
- A12X: 8 CPU (4p Core 4e Core) / 7 GPU / 16 Neural Engine (con này tương tự spec của M1 8 CPU 7 GPU 16 Neural Engine)
- A12Z: 8 CPU (4p Core 4e Core) / 8 GPU / 16 Neural Engine (con này tương tự spec của M1 8 CPU 8 GPU 16 Neural Engine)
- Tuy nhiên A12-Series dùng tiến trình 7nm, có lẽ vì lý do này chưa tối ưu cho các toan tính của Apple nên họ quyết định phát triển M1 từ A14 tiến trình 5nm Gen 1. Như vậy để nói A12 Series (7nm) để phát triển M (5nm Gen 1) là không đúng, cho nên gần nhất chính là A14 (5nm Gen 1)
Thừa thắng xông lên, M2 hơn M1 từ 1 tới 2 nhân GPU, thì các dòng A kế tiếp A14 chính là A15 và A16, vậy chip nào sẽ được lựa chọn??
- A15: 6 CPU (2e Core 4p Core) / 4-5 GPU / 16 Neural Engine / RAM Technology LPDDR4x
- A16: 6 CPU (2e Core 4p Core) / 5 GPU / 16 Neural Engine / RAM Technology LPDDR5
A17 Pro ra mắt, cụm từ Bionic gần như Apple ít sử dụng hẳn mà thay vào chữ Pro. A17 Pro là thế hệ SoC đầu tiên của Apple có trang bị Hardware Ray Tracing, giúp đem lại trải nghiệm gaming và làm phim tốt hơn với tia sáng. Giải thích nhanh gọn lẹ là các đời trước vẫn làm được chuyện xử lý Ray, nhưng chỉ ở cấp độ Software, còn A17 Pro trở đi là xử lý ở cấp độ Hardware.
Xử lý ở cấp độ Software gần như tốn nhiều thời gian và năng lượng hơn cho 1 tác vụ, trong khi Hardware lại đem lại lợi thế tốc độ cũng như năng lượng tiêu thụ ít
Quảng cáo
Giải thích ngắn gọn hơn nữa đó là giống máy PC cũ của bạn khi không có card rời thì làm việc đồ họa khá cực, có phần cứng GPU vào, thì việc đó nhẹ nhàng hơn, trải nghiệm tốt hơn. Thì Ray Tracing chính là nó.
Thừa thắng và lại tiếp tục xông lên, Apple cứ ra một con A tiếp theo, nhét tiếp cho nó 2 pCore, băng thông bộ nhớ x2 thì thành M đời kế. Nếu bạn cuộn lên lại sẽ thấy công thức rất dễ:
- pCore CPU Chip M = pCore CPU Chip A 2 Core
- GPU Chip M = GPU Chip A 2-4
- RAM M Memory Bandwidth = RAM A Memory Bandwidth x 2
- A18 Pro iPhone 16 Pro / iPhone 16 Pro Max: 6 CPU (2p 4e) / 6 GPU
- A18 Pro Macbook Neo: 6 CPU (2p 4e) / 5 GPU
A19 Pro cũng tiếp tục là tiền thân của M5 như các đàn anh trước đó, mà nếu theo phong cách Apple, Macbook Neo 2 có khi lại dùng A19 Pro trừ nhẹ 1 nhân GPU, có khi Macbook Neo thế hệ 2 lại được trang bị:
- Modem mạng 5G Apple Silicon C1x, Macbook giá rẻ đầu tiên của hãng có tích hợp eSIM cho nhu cầu đa kết nối, học tập và làm việc
- Chip mạng N1, giúp Macbook Neo có kết nối ổn định hơn với Airdrop và kết nối dữ liệu chia sẻ HotSpot
Apple SoC là viết tắt của System on a Chip, hay Hệ thống trên một vi mạch, được thiết kế bởi Apple. Thay vì có các bộ phận riêng lẻ như CPU, GPU và RAM, thì SoC tích hợp tất cả các thành phần này vào một con chip duy nhất.
Các thành phần chính của Apple SoC
Một con chip Apple SoC thường bao gồm các thành phần chính sau:Quảng cáo
- Bộ xử lý trung tâm (CPU): Xử lý các tác vụ chung của hệ thống.
- Bộ xử lý đồ họa (GPU): Xử lý các tác vụ đồ họa và hình ảnh.
- Bộ xử lý trí tuệ nhân tạo (Neural Engine): Chuyên xử lý các tác vụ học máy và AI.
- Bộ xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP): Cải thiện chất lượng hình ảnh và video từ camera.
- Bộ nhớ hợp nhất: Một bộ nhớ dùng chung, cho phép CPU, GPU và các thành phần khác truy cập dữ liệu nhanh chóng, tăng hiệu suất và hiệu quả sử dụng năng lượng.
Lợi ích của Apple SoC
- Hiệu suất vượt trội: Tích hợp mọi thành phần trên một chip giúp giảm khoảng cách vật lý và tăng tốc độ truyền dữ liệu, mang lại hiệu suất nhanh và mạnh mẽ.
- Hiệu quả năng lượng: Thiết kế tối ưu hóa cho phép các thành phần hoạt động hiệu quả hơn, giúp kéo dài thời lượng pin cho thiết bị.
- Thiết kế mỏng nhẹ: Việc tích hợp nhiều thành phần vào một chip giúp giảm kích thước và trọng lượng của bo mạch chủ, cho phép Apple tạo ra các thiết bị mỏng và nhẹ hơn.
- Tích hợp phần cứng và phần mềm: Apple tự thiết kế cả chip và hệ điều hành, giúp tối ưu hóa phần mềm cho phần cứng, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng.
Các dòng Apple SoC tiêu biểu
- Chip A-series: Được sử dụng trên iPhone, iPad Gen, iPad Air cũ, iPad Mini, Studio Display, Apple TV
- Chip M-series: Dành cho máy tính Mac, iPad Air mới, iPad Pro
- Chip S-series: Dành cho Apple Watch, Homepod
- Chip H-series: Dành cho AirPods.
- Chip R-Series: Dành cho Vision Pro
- Chip C1, C1x, N1: Chip mạng do Apple thiết kế
CPU của Apple Silicon M làm việc gì?
Apple luôn công bố số nhân CPU tùy theo mỗi phiên bản M (Base, Pro, Max, Ultra), số nhân càng nhiều, khả năng tính toán thuần, điều phối hệ thống, tài nguyên càng nhanh. Apple Silicon có hai loại nhân đó là :
E-core (Efficiency-core)
Là các lõi xử lý hiệu quả năng lượng cao, được sử dụng trong các chip có cấu trúc "lai" (hybrid architecture) như chip Apple Silicon (A-series và M-series) và CPU Intel thế hệ 12 trở lên.Chức năng và vai trò
- Xử lý các tác vụ nhẹ: E-core được thiết kế để xử lý các tác vụ nền, các ứng dụng ít đòi hỏi tài nguyên hoặc các tác vụ không quá nặng.
- Tiết kiệm năng lượng: Vì hoạt động ở tốc độ xung nhịp thấp hơn và tiêu thụ ít điện năng hơn, E-core giúp kéo dài thời lượng pin cho thiết bị.
- Bổ trợ cho P-core: E-core làm việc song song với P-core (Performance-core), các lõi hiệu suất cao, để đảm bảo hệ thống vừa mạnh mẽ vừa tiết kiệm năng lượng.
Cách thức hoạt động
- Khi bạn thực hiện các tác vụ nhẹ như nghe nhạc, duyệt web cơ bản, hoặc các tiến trình chạy ngầm, hệ điều hành sẽ điều phối các tác vụ này cho các E-core.
- Khi bạn chạy các ứng dụng nặng hơn như chơi game, chỉnh sửa video hoặc render đồ họa, P-core sẽ đảm nhận để cung cấp hiệu suất xử lý tối đa.
- Cơ chế này giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng mà không làm giảm hiệu suất tổng thể của hệ thống.
P-core (Performance-core)
Là các lõi xử lý hiệu năng cao, được thiết kế để xử lý các tác vụ nặng và đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán nhất. Cùng với E-core (Efficiency-core), P-core là một phần của kiến trúc lõi hỗn hợp (hybrid architecture) được tìm thấy trong các CPU hiện đại của Intel (từ thế hệ thứ 12 trở đi) và chip Apple Silicon.Chức năng và vai trò
- Xử lý các tác vụ nặng: P-core được tối ưu hóa cho các ứng dụng chuyên sâu như chơi game, xử lý video, dựng hình 3D và các tác vụ tính toán phức tạp khác.
- Đảm bảo hiệu suất cao: Với tốc độ xung nhịp cao và khả năng xử lý mạnh mẽ, P-core đảm bảo hệ thống có đủ sức mạnh khi cần thiết.
- Phối hợp với E-core: Hệ điều hành sẽ tự động phân bổ các tác vụ nặng cho P-core và các tác vụ nền cho E-core để tối ưu hóa hiệu năng và hiệu quả năng lượng.
Cách thức hoạt động
- Khi bạn thực hiện các tác vụ nặng, P-core sẽ được ưu tiên sử dụng nhằm đảm bảo hiệu năng tốt nhất.
- Khi bạn chạy các ứng dụng nhẹ hơn, P-core sẽ nhường lại các tác vụ đó cho E-core, việc chuyển đổi này không thể nhìn thấy bằng mắt thường, hiệu suất tổng thể của hệ thống luôn được giữ nguyên và không bị ảnh hưởng bởi quá trình chuyển đổi.
S-core (Super-core)
Kể từ Apple Silicon M5, M5 Pro và M5 Max chúng ta sẽ không còn thấy eCore nữa mà thay bằng nhân tố: sCore. Cả M5 Pro lẫn M5 Max đều dùng CPU 18 nhân gồm 6 sCore và 12 pCore mới, trong đó Apple nói super core có băng thông front-end tăng, hệ phân cấp cache mới và branch prediction cải thiện để đạt hiệu năng đơn luồng rất cao.
Apple công bố CPU của Apple M5 Pro mạnh hơn 30%, riêng hiệu năng đa luồng tăng 2.5 lần so với M1 Pro/M1 Max, vì bản thân Apple M5 nó có nhiều hơn 4 nhân CPU so với Apple M4 Pro.
Lưu ý:
- M5 Base: Apple vẫn trang bị eCore nhưng bỏ đi pCore thay vào đó là sCore, với chip M5 Base, Apple có định hướng rõ ràng là vẫn ưu tiên khả năng tiết kiệm pin và thể hiện sức mạnh tính toán thông qua sCore thay vì pCore. Một là mạnh hẳn, hai là yếu hẳn
- M5 Pro và M5 Max: Apple trang bị pCore và sCore, bỏ đi eCore, đây chính là bước đi ưu tiên hiệu năng sức mạnh SoC
Ảnh minh họa chip M3 Pro, có thể thấy là có eCore và pCore
Ảnh minh họa chip M5 Base, không còn thấy sự xuất hiện của pCore mà chỉ có pCore và sCore
GPU của Apple Silicon M làm việc gì và gồm những thành phần gì?
GPU của Apple Silicon làm công việc gì?
GPU của Apple, hay còn gọi là Bộ xử lý đồ họa (Graphics Processing Unit), là một thành phần quan trọng trong các chip SoC (System on a Chip) của hãng, chịu trách nhiệm xử lý các tác vụ liên quan đến hình ảnh và đồ họa.Các công việc chính của GPU Apple
- Kết xuất và hiển thị đồ họa: GPU xử lý và hiển thị mọi thứ bạn thấy trên màn hình, từ giao diện người dùng mượt mà của hệ điều hành cho đến các hiệu ứng đồ họa phức tạp trong game và ứng dụng.
- Hỗ trợ ứng dụng chuyên nghiệp: Trong các tác vụ đòi hỏi nhiều tài nguyên như chỉnh sửa video 4K/8K, dựng hình 3D và các ứng dụng thiết kế đồ họa, GPU sẽ giảm tải cho CPU và tăng tốc quá trình xử lý.
- Tăng tốc Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML): Các GPU thế hệ mới của Apple (như trên chip M5) tích hợp bộ tăng tốc AI (Neural Accelerator) trong mỗi lõi GPU, giúp tăng tốc các tác vụ AI như tạo hình ảnh bằng AI và xử lý mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
- Tối ưu hóa game: GPU hiện đại của Apple được trang bị công nghệ dò tia (ray tracing) và bộ nhớ đệm động (Dynamic Caching) để tối ưu hóa hiệu suất, giúp các trò chơi trở nên chân thực và sống động hơn.
- Tăng hiệu quả năng lượng: Apple tối ưu hóa cả phần cứng (GPU) và phần mềm (hệ điều hành) để đảm bảo hiệu suất cao nhất với mức tiêu thụ điện năng thấp nhất, giúp kéo dài thời lượng pin.
- Xử lý hình ảnh và video: GPU cũng tham gia vào quá trình xử lý hình ảnh và video từ camera, giúp cải thiện chất lượng ảnh chụp và video quay được.
Sự khác biệt của GPU Apple
- Tích hợp sâu: Là một phần của chip SoC (như M-series và A-series), GPU của Apple hoạt động rất hiệu quả nhờ vào khả năng giao tiếp trực tiếp với CPU và bộ nhớ hợp nhất (unified memory).
- Kiểm soát toàn diện: Việc Apple tự thiết kế cả phần cứng (GPU) và phần mềm (iOS, macOS) cho phép họ tối ưu hóa triệt để hiệu suất, mang lại trải nghiệm nhanh và mượt mà hơn cho người dùng.
Đặc biệt nhất kể từ M5 trở đi, GPU bây giờ đã được trang bị AI Neural Accelerator, mỗi nhân GPU bây giờ đã hoàn toàn có khả năng tham gia hỗ trợ tác vụ tính toán liên quan đến AI cho Neural Engine, thậm chí tăng thêm sức mạnh xử lý đồ họa hình ảnh nhất là với gaming và làm phim.
Neural Engine của Apple Silicon M làm việc gì?
Neural Engine của Apple là một bộ xử lý chuyên dụng (hay còn gọi là NPU - Neural Processing Unit) được thiết kế để tăng tốc các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Các tác vụ này có thể xử lý hiệu quả hơn, nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn so với khi sử dụng CPU hoặc GPU thông thường.
Các công việc chính của Neural Engine
- Học máy trên thiết bị: Cho phép các ứng dụng chạy các mô hình AI trực tiếp trên thiết bị mà không cần gửi dữ liệu lên đám mây, giúp tăng tốc độ xử lý và đảm bảo quyền riêng tư của người dùng.
- Nhận dạng khuôn mặt và Face ID: Xử lý các phép tính phức tạp để nhận dạng và khớp khuôn mặt của bạn một cách chính xác và an toàn. Neural Engine hoạt động phối hợp với cụm camera TrueDepth và camera IR hồng ngoại, giúp xây dựng bản đồ 3D khuôn mặt của người dùng dù là trong độ sáng cao thấp nào.
- Thực tế tăng cường (AR): Cải thiện hiệu suất các trải nghiệm AR, giúp các đối tượng ảo hiển thị mượt mà và chân thực hơn trong thế giới thực. Neural Engine hoạt động phối hợp với cụm camera chính và cảm biến LiDAR (nếu có đối với iPhone Pro và Pro Max, iPad Pro), giúp xây dựng và tái hiện không gian với thiết bị mô phỏng AR với thực tế hiện hành.
- Chụp ảnh điện toán: Nâng cao chất lượng ảnh chụp bằng cách xử lý một lượng lớn dữ liệu hình ảnh trong thời gian thực. Các tính năng như Smart HDR, Chế độ ban đêm và Deep Fusion đều tận dụng sức mạnh của Neural Engine.
- Phát hiện và phân tích đối tượng: Phân tích và nhận dạng các đối tượng trong ảnh, chẳng hạn như tính năng "Tra cứu hình ảnh" (Visual Look Up) cho phép bạn sao chép chủ thể từ một bức ảnh. Thường thấy là trong ứng dụng Photo, trong đó bạn có thể thấy chúng phân loại người, vật nuôi, hoặc một đối tượng nào đó
- Nhận dạng giọng nói: Tăng tốc các tác vụ liên quan đến giọng nói như phiên âm, nhận dạng giọng nói ngoại tuyến và xử lý các yêu cầu của Siri.
- Các tính năng AI của Apple Intelligence: Xử lý các tác vụ AI như tạo hình ảnh với "Image Playground", hỗ trợ soạn thảo văn bản với "Writing Tools" và cải thiện khả năng của Siri.
- Cử chỉ trên Apple Watch: Giúp nhận dạng các cử chỉ phức tạp như "Chạm hai lần" (Double Tap) trên Apple Watch Series 9 trở lên.
Hardware-accelerator, làm rõ một lần nữa thuật ngữ là gì?
- Apple GPU này được xem như là một thành phần của thuật ngữ Hardware-accelerator. Nó là thuật ngữ gọi chung cho Bộ tăng tốc phần cứng (hardware accelerator), là một bộ đồng xử lý chuyên dụng giúp tăng tốc các tác vụ tính toán chuyên sâu như đồ họa, trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý tín hiệu số, bằng cách chuyển gánh nặng xử lý từ CPU sang một phần cứng khác như GPU, bộ xử lý thần kinh (NPU) hoặc chip chuyên dụng.
- Neural Engine được xem như là một Hardware-accelerator tăng tốc cho GPU hoặc CPU, bởi bản thân CPU và GPU vẫn có thể thực hiện các tác vụ AI được, nhưng sẽ không “chuyên biệt hóa” bằng, và “không tiết kiệm năng lượng bằng” và quan trọng nhất là “ít tiêu thụ điện năng”
- Hardware-accelerator: Là những linh kiện phần cứng chuyên dụng, nằm xung quanh CPU, nhằm giảm tải, hỗ trợ CPU thực hiện một công việc chuyên nghiệp hóa nào đó mà bản thân CPU làm không tốt bằng.
Media Engine của Apple Silicon M làm việc gì?
Media Engine của Apple là một bộ xử lý chuyên biệt, được tích hợp vào các con chip Apple Silicon (như dòng M và một số chip A), có chức năng chính là tăng tốc quá trình xử lý các tác vụ liên quan đến video và đa phương tiện. Nó hoạt động độc lập với CPU và GPU, giúp tối ưu hiệu suất và tiết kiệm năng lượng cho thiết bị.
Hiện nay toàn bộ các Apple Silicon trừ M1 Base, thì tất cả đều có bộ engine xử lý H.264, HEVC, ProRes, ProRes RAW, từ M3 trở đi có thêm AV1 decode.
Các công việc chính của Media Engine
- Media Engine Decode - Mã hóa và giải mã video: Media Engine tăng tốc đáng kể các tác vụ nén (mã hóa) và giải nén (giải mã) các tệp video. Điều này rất quan trọng đối với các nhà sáng tạo nội dung, giúp việc xuất video (render), phát lại, và chuyển đổi định dạng video diễn ra nhanh chóng, mượt mà hơn.
- Media Engine ProRes / ProRes RAW Decode - Hỗ trợ định dạng chuyên nghiệp: Các phiên bản Media Engine cao cấp trên chip M1 Max, M1 Ultra và các dòng chip M sau này còn có khả năng tăng tốc phần cứng cho các codec chuyên nghiệp như ProRes và ProRes RAW. Điều này cho phép các nhà làm phim chuyên nghiệp xử lý nhiều luồng video 4K và 8K chất lượng cao mà không bị gián đoạn.
- Tối ưu hóa hiệu suất và năng lượng: Bằng cách xử lý các tác vụ đa phương tiện một cách hiệu quả, Media Engine giảm tải cho CPU và GPU. Điều này giúp hệ thống hoạt động mát hơn, tiêu thụ ít điện năng hơn và kéo dài thời lượng pin cho thiết bị.
- Xử lý nhiều luồng video cùng lúc: Các chip cao cấp như M1 Ultra có số lượng Media Engine nhiều hơn, cho phép xử lý đồng thời nhiều luồng video 8K, giúp các chuyên gia video làm việc hiệu quả hơn.
- Media Engine Encode - Hỗ trợ xuất video nhanh từ các ứng dụng sáng tạo: Các ứng dụng như Final Cut Pro, DaVinci Resolve và Compressor được tối ưu hóa để tận dụng tối đa sức mạnh của Media Engine, mang lại hiệu suất vượt trội so với các hệ thống không có bộ xử lý chuyên dụng này.
RAM Unified Memory là gì, hoạt động ra sao?
Unified Memory, hay Bộ nhớ Hợp nhất, là một kiến trúc bộ nhớ tiên tiến được Apple sử dụng trên các chip Apple Silicon (như dòng M và A). Thay vì sử dụng các bộ nhớ riêng biệt cho từng thành phần (RAM cho CPU và VRAM cho GPU), Unified Memory kết hợp tất cả vào một nhóm bộ nhớ duy nhất, tốc độ cao và có độ trễ thấp.
Sự khác biệt so với kiến trúc truyền thống
Kiến trúc truyền thống (trên PC thông thường)
- Bộ nhớ kiểu truyền thống: CPU có bộ nhớ chính (RAM) và GPU có bộ nhớ đồ họa riêng (VRAM).
- Sao chép dữ liệu: Khi CPU cần gửi dữ liệu cho GPU, nó phải sao chép dữ liệu đó từ RAM sang VRAM. Quá trình này tạo ra độ trễ và làm giảm hiệu suất.
Kiến trúc Unified Memory (trên chip Apple Silicon)
- Bộ nhớ chung: CPU, GPU, Neural Engine và các bộ xử lý khác đều truy cập vào cùng một nhóm bộ nhớ duy nhất, được đặt ngay trên con chip (SoC).
- Không cần sao chép: Các thành phần này có thể truy cập trực tiếp vào cùng một dữ liệu mà không cần sao chép, giúp tăng tốc độ xử lý một cách đáng kể và giảm độ trễ.
Ưu điểm của Unified Memory
- Tăng tốc độ xử lý: Loại bỏ việc sao chép dữ liệu giúp tăng tốc các tác vụ đòi hỏi sự tương tác liên tục giữa CPU và GPU, như chỉnh sửa video, dựng hình 3D và chạy các tác vụ AI.
- Hiệu quả năng lượng cao: Vì tất cả các thành phần nằm gần nhau và chia sẻ bộ nhớ, Unified Memory tiêu thụ ít điện năng hơn, giúp kéo dài thời lượng pin.
- Tăng khả năng xử lý AI: Cho phép các thiết bị chạy các mô hình AI lớn hoàn toàn trên máy, giúp tăng hiệu suất và bảo mật.
- Linh hoạt hơn: Các nhà phát triển có thể phân bổ linh hoạt dung lượng bộ nhớ cho CPU hoặc GPU tùy theo nhu cầu của ứng dụng, thay vì bị giới hạn bởi dung lượng VRAM cố định như trên các hệ thống truyền thống.
Giải thích đơn giản:
Anh Em thường đọc là Apple Silicon M4 có 24GB RAM Unified Memory và có tốc độ băng thông là 120GB/s. Thì Anh Em chỉ cần tưởng tượng như sau:Đối với độ rộng băng thông RAM Unified, nó chính là cánh cửa của một căn phòng
Đối với dung lượng RAM Unified, nó chính là diện tích của một căn phòng
Đối với SoC, các thành phần làm việc chung trên một “diện tích căn phòng” và tốc độ nhanh hay không tùy thuộc vào “độ rộng” của cánh cửa căn phòng đó
Dưới ảnh mô tả các công nhân kia đang ở trong cùng một căn phòng, cùng làm một công việc, một diễn họa của các thành phần sử dụng chung Unified Memory, và diện tích căn phòng, độ rộng cánh cửa chính là yếu tố quyết định tốc độ xử lý dữ liệu
Mối liên hệ cũng rất đặc biệt đó là dung lượng SSD, nếu mà cái phòng (RAM) của bạn đầy hoặc cái cửa phòng (băng thông RAM) nhỏ, bạn không thể chuyển mượt đồ hết từ trên xe (SSD) vào trong phòng (RAM) để xử lý tương đương với việc RAM đầy là nó Cache xuống SSD tương đương với việc đồ còn nằm chờ trên xe
Tin vui là các cấu hình của Apple Silicon luôn tỉ lệ thuận với nhau (băng thông RAM và dung lượng RAM), lên con SoC M càng cao, băng thông càng cao, mức dung lượng RAM càng cao.
Quá trình phát triển của Apple Silicon M1 đến M5:
M1 với cấu hình này, thay RAM từ LPDDR4x → LPDDR5, tăng từ 68GB/s → 100GB/s và được bổ sung 2 GPU, tiến trình sản xuất là 5nm Gen 1 → 5nm Gen 2
M2 với cấu hình này, thêm phần cứng Hardware-ray tracing, thêm định dạng AV1 decode, tiến trình sản xuất là 5nm Gen 2 → 3nm Gen 1
M3 với cấu hình này, nâng cấp RAM từ LPDDR5 → LPDDR5x, từ 100GB/s → 120GB/s thêm phần cứng 02 nhân CPU E-core, M4 có số điểm TOPS cao nhất so với tiền nhiệm là 38TOPS và được ưu ái phần cứng AV1 decode engine, tiến trình sản xuất là 3nm Gen 1 → 3nm Gen 2
M4 với cấu hình này, tốc RAM tăng từ 120GB/s lên 153GB/s, tức là cao hơn M1 ở năm 2020 2,5 lần, tiến trình sản xuất là 3nm Gen 2 → 3nm Gen 3. Trong đó có một nhân tố mới đó chính là khả năng xử lý AI được trang bị cho mỗi nhân GPU. GPU giờ đây đã là một bộ tăng tốc AI hỗ trợ Neural Engine xử lý các tác vụ liên quan đến trí thông minh nhân tạo và tăng khả năng xử lý tính toán về ảnh.
Cải tiến trong các đời SoC ngoài ở số lượng nhân CPU, GPU, còn Media Engine:
Kết:
Các bước đi nâng cấp của Apple Silicon là phải đi tiêu chuẩn từ Base, quy trình này được tóm tắt như sau:- Base là chip khởi điểm: dành cho người dùng cơ bản phổ thông, nhưng vẫn làm việc được với các codec nằm trong thông báo của nhà sản xuất một cách đơn giản, trừ việc nếu khối lượng của Project lớn, việc này sẽ khó khăn hơn do giới hạn ở dung lượng RAM và băng thông RAM. Băng thông RAM khởi điểm thấp nhất 68.3GB/s (M1), 100GB/s (M2 và M3), 120GB/s (M4), 153GB/s (M5). Đặc biệt M5 trở đi không còn pCore, thay vào đó là nhân sCore và eCore.
- Pro là chip nâng cấp từ Base: dành cho người dùng trung cấp, bao gồm cả các công việc của một người dùng cơ bản phổ thông và khối lượng công việc lớn hơn, bằng chứng là băng thông RAM khởi điểm cao, từ 200GB/s (M1 Pro và M2 Pro), 150GB/s (M3 Pro), 273GB/s (M4 Pro), 307GB/s (M5 Pro) số nhân GPU gần như gấp đôi và được bổ sung vài nhân pCore hoặc sCore
- Max là chip nâng cấp từ Pro: dành cho người dùng cao cấp, bao gồm cả các công việc của một người dùng bản Pro và khối lượng công việc lớn hơn, bằng chứng là băng thông RAM khởi điểm rất cao, từ 400GB/s (M1 Max-M2 Max), 300GB/s và 400GB/s (M3 Max), 410GB/s và 546GB/s (M4 Max), 460GB/s và 614GB/s (M5 Max) số nhân GPU gần như gấp đôi và được bổ sung vài nhân P-core. M5 Pro và M5 Max không còn eCore, thay vào đó là nhân sCore và pCore.
- Ultra là chip ghép đôi của Max: dành cho người dùng siêu cao cấp, mọi thứ ở chip Max chỉ cần x2 lên hết là được, từ số nhân CPU, GPU, Neural Engine, các nhân Media Engine và băng thông RAM. Băng thông RAM của Ultra là cao nhất trong các dòng 800GB/s (M1 Ultra và M2 Ultra), 819GB/s (M3 Ultra).
Khóa học Machine Learning cơ bản- Khoa học dữ liệu - AI
==***==
Khoá học Quản trị Chiến lược Dành cho Lãnh đạo Doanh nghiệp
==***==
Nơi hội tụ Tinh Hoa Tri Thức - Khơi nguồn Sáng tạo
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com
---
Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên ZALO!
Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên Facebook!
Bảo mật và tấn công Website - Hacker mũ trắng
KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PYTHON TỪ CƠ BẢN ĐẾN CHUYÊN NGHIỆP
Khóa học Lập trình Visual Foxpro 9 - Dành cho nhà quản lý và kế toán
Khóa học hướng dẫn về Moodle chuyên nghiệp và hay
Xây dựng hệ thống đào tạo trực tuyến chuyên nghiệp tốt nhất hiện nay.
Khóa học AutoIt dành cho dân IT và Marketing chuyên nghiệp
Khoá học Word từ cơ bản tới nâng cao, học nhanh, hiểu sâu
Khóa học hướng dẫn sử dụng Powerpoint từ đơn giản đến phức tạp HIỆU QUẢ
Khóa học Thiết kế, quản lý dữ liệu dự án chuyên nghiệp cho doanh nghiệp bằng Bizagi
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng Power Query trong Excel
Khóa học Lập trình WEB bằng PHP từ cơ bản đến nâng cao
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng SPSS - Chìa khóa thành công!
Khóa học “Thiết kế bài giảng điện tử”, Video, hoạt hình
kiếm tiền Youtube bằng phần mềm Camtasia Studio
Khóa học HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ VIDEO CLIP CHO DÂN MARKETING CHUYÊN NGHIỆP
HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ QUẢNG CÁO VÀ ĐỒ HỌA CHUYÊN NGHIỆP VỚI CANVA
Hãy tham gia khóa học để trở thành người chuyên nghiệp. Tuyệt HAY!😲👍
GOOGLE SPREADSHEETS phê không tưởng
Hãy tham gia khóa học để biết mọi thứ
Khóa học Ba, Mẹ và Bé - Cùng bé lập trình TUYỆT VỜI
Khóa học sử dụng Adobe Presenter-Tạo bài giảng điện tử
Để thành thạo Wordpress bạn hãy tham gia khóa học
Khóa học sử dụng Edmodo để dạy và học hiện đại để thành công
==***==
Bảo hiểm nhân thọ - Bảo vệ người trụ cột
Cập nhật công nghệ từ Youtube tại link: congnghe.hocviendaotao.com
Tham gia nhóm Facebook
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com
Bảo mật và tấn công Website - Hacker mũ trắng
KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PYTHON TỪ CƠ BẢN ĐẾN CHUYÊN NGHIỆP
Khóa học AutoIt dành cho dân IT và Marketing chuyên nghiệp
Khoá học Word từ cơ bản tới nâng cao, học nhanh, hiểu sâu
Khóa học hướng dẫn sử dụng Powerpoint từ đơn giản đến phức tạp HIỆU QUẢ
Khóa học Thiết kế, quản lý dữ liệu dự án chuyên nghiệp cho doanh nghiệp bằng Bizagi
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng Power Query trong Excel
Khóa học Lập trình WEB bằng PHP từ cơ bản đến nâng cao
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng SPSS - Chìa khóa thành công!
kiếm tiền Youtube bằng phần mềm Camtasia Studio
Khóa học HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ VIDEO CLIP CHO DÂN MARKETING CHUYÊN NGHIỆP
HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ QUẢNG CÁO VÀ ĐỒ HỌA CHUYÊN NGHIỆP VỚI CANVA
Hãy tham gia khóa học để trở thành người chuyên nghiệp. Tuyệt HAY!😲👍
GOOGLE SPREADSHEETS phê không tưởng
Hãy tham gia khóa học để biết mọi thứ
Khóa học Ba, Mẹ và Bé - Cùng bé lập trình TUYỆT VỜI
Khóa học sử dụng Adobe Presenter-Tạo bài giảng điện tử
Để thành thạo Wordpress bạn hãy tham gia khóa học
Khóa học sử dụng Edmodo để dạy và học hiện đại để thành công
==***==
Bảo hiểm nhân thọ - Bảo vệ người trụ cột
Tham gia nhóm Facebook
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com
Nguồn: Tinh Tế
