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Apple svela in anteprima le prestazioni del chip A14 Bionic che vedremo su iPhone 12

Introdotto sui nuovi modelli di iPad Air 4, il nuovo chip A14 Bionic offre un notevole aumento delle prestazioni ed efficienza energetica.

Durante l’evento di ieri, Apple ha introdotto un nuovo modello di iPad Air 4 dotato di un nuovo processore A14 Bionic.

Una mossa insolita da parte della società, poiché solitamente le nuove generazioni di chip vengono introdotte  prima sui nuovi modelli di iPhone e poi sugli altri prodotti dell’azienda. Ma quest’anno è particolare, la pandemia di Coronavirus ha portato ritardi nella catena di fornitura di Apple e, di conseguenza, anche a lancio dei nuovi iPhone 12.

Il nuovo chip A14 è il primo processore mobile del settore ad essere costruito su un processo a 5 nanometri, grazie al quale racchiude 11,8 miliardi di transistor per offrire prestazioni superiori e una maggiore efficienza energetica in pressoché ogni sezione del chip.

Questo chip serie A di ultimissima generazione ha un design a 6 core per un incremento delle prestazioni CPU pari al 40% e una nuova architettura grafica a 4 core per un miglioramento delle prestazioni grafiche del 30%. Per offrire innovative capacità di apprendimento automatico, il chip A14 Bionic include un nuovo Neural Engine a 16 core con una velocità due volte superiore e capace di eseguire fino a 11 trilioni di operazioni al secondo, portando a un nuovo livello le app di machine learning.

Il chip A14 Bionic include inoltre nella CPU acceleratori di apprendimento automatico di seconda generazione, permettendo calcoli di machine learning 10 volte più veloci. Questa combinazione di nuovo Neural Engine, acceleratori di machine learning nella CPU e GPU ad elevate prestazioni rende possibili fantastiche esperienze on-device per riconoscimento delle immagini, apprendimento del linguaggio naturale, analisi del movimento e molto altro.

Infine, l’A14 Bionic potrebbe essere circa il 16% più veloce dell’A13 Bionic, il chip presente all’interno dei modelli di iPhone 11. Applicando gli stessi calcoli, avremo un aumento dell’8,3% della potenza della GPU.

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