2018年11月08日 19時00分 ハードウェア

新型iPad Proに搭載された「A12X Bionic」プロセッサは何がすごいのか？



2018年11月7日に登場したAppleの新型iPad Proは、ベゼルレスのフルスクリーン化や新しいApple Pencilの登場など多くの進化を遂げています。そんなiPad Proの心臓部であるSoCには、7nmプロセスの「A12X Bionic」が搭載されており、コンピューターとしての処理性能が飛躍的に向上したとして話題になっています。



Apple walks Ars through the iPad Pro’s A12X system on a chip | Ars Technica

https://arstechnica.com/gadgets/2018/11/apple-walks-ars-through-the-ipad-pros-a12x-system-on-a-chip/



AppleはA12X Bionicのグラフィックス性能が非常に高いことを新製品発表会でもアピールしており、GPU性能は8年前にリリースされた初代iPadの1000倍、家庭用ゲーム機として2016年に登場したXbox One Sと同等であるとしています。また、CPU性能も市場に出回る92％のノートPCよりも高性能で、ひとつ前のモデルとなるiPad Proに搭載されたA10Xプロセッサより90％も高速なパフォーマンスを実現していることを誇っています。



A12XのCPUには8個のコアがあり、パフォーマンスに重点を置いたコアが4個、効率性に重点を置いたコアが4個あるとのこと。従来のAppleプロセッサと違う点は、「8個のコアを一度に全てアクティブにすることができる」という点。Appleのハードウェア部門に所属するアナンド・シンピ氏は、「カスタム設計したパフォーマンスコントローラーにより、8個のコア全てを一度に使えるようになりました。これにより大きな負荷がかかる作業中の能力がA10Xプロセッサよりも90％改善したのです」と語っています。





テクノロジー系のメディアArs Technicaがベンチマークテストを行い、iPad Proの性能をMacBook Proと比較してみたところ、新型iPad ProはほとんどのMacBook Proの性能を上回るという結果になりました。第8世代Intel Core i9 CPUを搭載した最新の15インチMacBook Proだけは新型iPad Proを上回る性能をたたき出したとのことですが、これだけでもいかにA12Xが優れているかがわかります。シンピ氏は、「通常であればこのようなパフォーマンスは巨大でファンのついたマシンでのみ実現されますが、非常に効率的な設計のプロセッサによって、わずか5.9mmの薄さのiPad Proでもこれほどのパフォーマンスが出せるのです」と述べました。





また、A12XのGPUには7個のコアが搭載されており、A10Xよりも1個増えています。シンピ氏はこのGPUについて、「独自に設計された最初の7コアGPUであり、A10XのGPUよりも高速で効率的です。その結果、A12XはA10Xに比べて2倍ものグラフィックス性能を有しています」と語っています。また、この性能をファンなしで実現した点についても、シンピ氏は強調しました。



iPad ProのGPU性能はモバイル端末としては突出していますが、それでもノートPCを明らかに上回るほどではありません。しかし、それでもモバイル端末としては非常に優れたGPU性能となっており、Appleは2016年に登場したXbox Oneの小型バージョンXbox One Sと同程度の性能を有しているという点に、繰り返し言及しています。





また、A12Xにはニューラルエンジンが搭載されており、CPUまたはGPU上で機械学習に関連した処理が実行された場合の高パフォーマンスを提供します。iPhone Xに搭載されるA11以前のAppleプロセッサにはニューラルエンジン自体が搭載されておらず、Appleは「A12X一番の利点はニューラルエンジン搭載だ」とも述べています。



多くのユーザーにとっては、ニューラルエンジンによる機械学習の高速化がどのようなメリットをもたらすのかはわかりにくいものです。実際のところ、ニューラルエンジンは顔認識機能を強化することでiPad Proに搭載されたFace IDを有効にしたり、TrueDepthカメラのセンサー強化、フォトアプリでの特徴抽出や拡張現実アプリなど、多岐にわたるメリットをiPad Proにもたらしているとのこと。



Appleはユーザープライバシーを強化するため、ローカルデバイス上での機械学習を行うことに焦点を当てています。クラウドサービス上の膨大なデータを利用すれば機械学習の効率がよくなることは明らかですが、データ転送によるレイテンシの問題、ユーザープライバシーの観点からAppleはデバイス上での機械学習モデルに注力しているそうです。





Appleのマーケティング担当上級副社長であるフィリップ・シラー氏は、Appleが他の会社との競争の過程でプロセッサの能力を向上させてきたのではなく、「自分自身に集中し、自分たちが知っているベストの方法を試してた」ことで飛躍的に性能を高めることに成功したと語っています。実際にプロセッサがリリースされる数年前からAppleの組織内で密なコミュニケーションを取り、組織内での開発スピードを上げてきたのだとシラー氏は述べました。

