Các thành phần chính của Apple SoC

• 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?

E-core (Efficiency-core)

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)

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.

GPU của Apple Silicon M làm việc gì và gồm những thành phần gì?

Các công việc chính của GPU Apple

1. 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.
2. 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.
3. 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).
4. 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.
5. 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.
6. 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.

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?

1. 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.
2. 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”
3. 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?

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?

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:

Quá trình phát triển của Apple Silicon M1 đến M5:

Cải tiến trong các đời SoC ngoài ở số lượng nhân CPU, GPU, còn Media Engine:

Kết:

• 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
• 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-M2 Pro), 150GB/s (M3 Pro), 273GB/s(M4 Pro), số nhân GPU gần như gấp đôi và được bổ sung vài nhân P-core
• 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), số nhân GPU gần như gấp đôi và được bổ sung vài nhân P-core
• 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