Rumores dizem que os próximos processadores M5 Professional e M5 Max de última geração serão arquitetados de forma diferente do M5presumivelmente para melhorar a escalabilidade. Eles devem estrear no próxima onda de MacBook Execs.
Essa mudança na arquitetura significaria que seria mais fácil e eficiente acelerar os chips, bem como diminuir a geração de calor e possivelmente aumentar um pouco a vida útil da bateria. Para alcançar esse feito, diz-se que a Apple mudou do structure de sistema em chip da TSMC usado pelo M5 para uma variação personalizada do structure de sistema em chip integrado e moldagem horizontal da TSMC, chamada SoIC-MH.
O que mudou?
Com o SoC arquitetura que a Apple usa para seu M5tudo, exceto a memória, é fabricado no atacado em um único chip, que é conectado à memória do sistema por meio de um chip. A empresa tem essencialmente escalado para seus chips Professional, Max e Extremely combinando várias matrizes.
É por isso que, por exemplo, a contagem de núcleos da GPU nos chips Max e Extremely geralmente é o dobro das duas versões de baixo custo. Mas essa sempre foi uma forma bastante ineficiente e inflexível de dimensionar o desempenho.
SoIC da TSMC a fabricação cria matrizes (ou chips) separadas para grupos operacionais selecionados, que são então interligados por meio de pequenas conexões de alta velocidade em um único pacote e combinados com a memória para o chip remaining.
No caso da Apple, a expectativa é que ela mova a GPU para um chiplet próprio para facilitar o dimensionamento de seu desempenho independente da CPU. Isso é essencial, pois a demanda por tensor (para IA) e poder de processamento gráfico está crescendo rapidamente, enquanto a necessidade de CPUs de alta potência é muito menor no momento.
Os SoICs geralmente possuem chips empilhados, o que permite interconexões menores e, portanto, mais rápidas possíveis. Mas a Apple pode estar usando um structure SoIC-MH personalizado, onde eles são dispostos próximos à matriz principal, em vez de empilhados.
Uma etapa potencialmente crítica
Na ausência de qualquer informação sólida, é difícil prever o impacto que isso teria no desempenho.
Por exemplo, a Apple poderia colocar menos núcleos de GPU em algumas configurações do sistema, em vez de mais, embora eu realmente duvide que ela queira reduzir o desempenho. Além disso, o structure pode mudar as opções de contagem de núcleos da CPU da Apple, dependendo do que a Apple decidir fazer com o espaço que se abre na matriz, ou se a empresa decidir apenas reduzir a matriz.
Mas quando a Apple anunciou o M1 Extremely para o Mac Professional, meu primeiro pensamento ao ver que ele usava apenas gráficos integrados foi que isso period não uma ótima estratégia de arquitetura de chip de longo prazo.
A cada geração, espero que o sapato caia: a série M ainda não suporta placas gráficas discretas, apenas a GPU integrada dos chips, o que significa que a empresa precisava de uma maneira melhor de aumentar o poder da GPU no chip ao longo do tempo. A Apple atendeu às necessidades de processamento de tensor de IA no M5 adicionando um acelerador neural a cada núcleo da GPU, mas a abordagem de um acelerador por núcleo também é um caminho lento a seguir.
Não sei se um chiplet de GPU é a melhor solução para esses problemas, mas espero que isso permita que a Apple coloque o máximo possível de núcleos na GPU, sem a restrição de caber no espaço fixo disponível na matriz. Por sua vez, isso pode permitir que a Apple ofereça, digamos, um MacBook Professional de 14 polegadas que possa realmente competir quando se trata de grandes cargas de trabalho de aprendizado de máquina.
Se a Apple realmente implementar esse tipo de arquitetura, então definitivamente veremos os sistemas M5 Professional e Max na Worldwide Builders Convention, a conferência anual de desenvolvedores da empresa, porque a Apple precisará entusiasmar os desenvolvedores com jogos (de novo) e IA (de novo).
E dado o pressão sobre os preços dos laptops devido à grave escassez de memória (entre outros obstáculos), a capacidade de oferecer opções de chips com desempenho de GPU e CPU desacoplados dessa forma pode ajudar a controlar os custos – ou pelo menos tornar mais fácil para você gerenciar a escolha dentro do seu orçamento a partir de opções de configuração granular.
