Apple A20 Pro 데뷔, 7코어 GPU·32코어 Neural Engine·메모리 대역폭 50% 증가(~115 GB/s)
원문 제목 — Apple A20 Pro debuts with 7-core GPU, 32-core Neural Engine and 50% more memory bandwidth (~115 GB/s)
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이전의 64비트 폭 버스 대신 96비트 LPDDR5X 메모리 버스를 사용하는 것으로 보인다. 2nm 공정에 올라탄 만큼 상당히 비싼 실리콘이 될 것이다.
이를 통해 약 115 GB/s의 메모리 대역폭이 구현될 것으로 보인다.
A20 Pro는 또한 Apple의 전용 Neural Engine 규모를 두 배로 키웠다(총 16코어에서 32코어로).
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🔍 루키 분석
Apple A20 Pro가 7코어 GPU, 32코어 Neural Engine, 약 115 GB/s(50% 증가)의 메모리 대역폭과 함께 등장했다. 기존 64비트 대신 96비트 LPDDR5X 버스를 채용한 것으로 보이며, 2nm 공정이라 비싼 실리콘이 될 것으로 지적된다. Neural Engine은 16코어에서 32코어로 두 배 확대됐다. 댓글에서는 12GB RAM을 탑재할 폰에서 온디바이스 모델의 실용성과 배터리 소모를 놓고 의견이 엇갈렸다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
그래도 폰에는 12GB RAM만 실릴 터라 돌릴 수 있는 게 많지 않을 것이다.
프론티어 챗봇 관점이 아니라 워크플로우 관점에서 보는 건데, 12GB는 깨끗한 데이터와 적절한 하네스, 파인튜닝만 갖추면 생각보다 훨씬 많은 것을 해낼 수 있다.
로컬 모델은 배터리 수명을 학살한다. 모델이 훨씬 효율적이 되거나 배터리가 훨씬 커지지 않는 한 에이전트가 얼마나 쓸모 있을지 모르겠다.
NPU나 GPU 내 텐서 코어에서 돌아간다면 그렇지 않다.
Google이 edge gallery 앱에서 Gemma 4 e2b로 무엇을 하든, 최신 Pixel에서는 배터리가 실시간으로 줄어드는 게 보인다. 최적화에 착수할 필요가 있다.