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蘋果A13到底強在哪?

2019-09-11
關鍵詞: 蘋果 iPhone11 A13

  9月10日消息,今日凌晨,伴隨著蘋果新iPhone問世(浴霸三攝iPhone11發布!價格狂降千元,現場叫板華為芯片),蘋果年度旗艦手機芯片A13仿生芯片來了!

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  圍繞旗艦手機AI芯片,蘋果已同華為、高通連續過招兩年,并且在前兩代綜合性能上都領先于對手。而根據此前外網泄露的跑分數據,此次蘋果A13仿生芯片再度以絕對領先的優勢吊打華為、高通等一眾對手。

  更有趣的是,本次發布會上,蘋果頗為難得的“自降身價”,直接拉出華為麒麟980、高通驍龍855等同場PK,并放言說其上一代A12跟這些業界其他芯片相比,還能再戰兩年。

  不過,也不知是PPT不方便改,還是麒麟990的性能評分沒出來,本次PPT上并未出現上周剛亮相的華為麒麟990的身影。

  閑話不多說,讓我們來看看蘋果還能不能坐穩年度手機AI芯片之王的寶座。

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  智能手機史上最快的CPU、GPU

  A13仿生芯片剛一出場,蘋果發言人就直言,A13擁有智能手機中有史以來最快的CPU、GPU,均比上一代A12提速20%。

  蘋果現場直接曬出一張蘋果A13和A12、高通驍龍855、華為麒麟980、高通驍龍845的性能對比,不過上周剛發布的麒麟990還沒出現在這張圖中。

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  ▲蘋果A13芯片與其他旗艦手機芯片的CPU性能對比圖

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  ▲蘋果A13芯片與其他旗艦手機芯片的GPU性能對比圖

  蘋果發言人說,即使是上一代A12,和業界其他芯片相比還能再戰兩年。

  一如既往,蘋果通過實時演示一款游戲來展示芯片的強大,這次現場演示的《帕斯卡契約(Pascal’s wager)》的游戲效果,非常流暢,絲毫不卡。不過老實說,這種形式很難真正展現出芯片到底有多強大。3.gif

  A13仿生芯片采用64位Fusion架構,聚焦機器學習和降低能耗兩大元素,并在圖像處理方面也做了優化升級。

  

  CPU也能做機器學習,每秒運算1萬億次

  如今機器學習(ML)已經是智能手機提升體驗的關鍵部分,也成為各大旗艦手機AI芯片角逐的核心能力。

  A13仿生芯片專為機器學習而設計,具有用于實時照片和視頻分析的更快的神經網絡引擎,可為iPhone的Face ID、地圖、拍照、視頻、Animoji、Memoji、AR、Siri等各種AI應用提供算力支撐。

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  A13的神經網絡引擎(Neural Engine)和上一代一樣采用8核配置,不過現場并未提到新神經網絡引擎的算力。

  令人驚喜的是CPU,它新增了兩個新的機器學習加速器,能以高達過去6倍的速度執行矩陣數學運算,使得CPU每秒可做超過1萬億次運算。

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  去年A12的神經網絡引擎每秒運算次數為5萬億次。這意味著CPU能和神經網絡引擎一同快速處理矩陣乘加運算。

  在執行機器學習任務時,CPU、GPU和神經網絡引擎的能效和性能可以達到最好的平衡。

  為幫助開發者發揮A13的機器學習能力,Core ML 3可與機器學習控制器配合,自動為CPU、GPU或神經網絡引擎分配任務。

  據介紹,A13 Bionic和iOS 13共同構成了智能手機中最好的機器學習平臺。

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  近年蘋果單核CPU性能增長一直很穩,根據此前外網泄露的跑分數據,iPhone 11在Geekbench上的單核跑分數拿到5415,多核跑分數達11294,相較iPhone XS沒有明顯提升。另據圖中顯示,A13的主頻為2.66GHz,相比之下去年A12的主頻是2.49GHz。

  我們不妨看下去年三大旗艦手機AI芯片,蘋果A12、麒麟980和驍龍855的單核跑分分別為4822、3390、3469,多核跑分分別為11508、10318、10259。

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  當前安兔兔等跑分軟件還無法查詢麒麟990 5G版的性能跑分,考慮到此前華為官方公布其單核性能比業界主流旗艦芯片高10%,多核性能高9%,無論是按照A12還是驍龍855來加乘,跑分依然敵不過A13。

  由此可見,盡管蘋果A13的多核跑分相較A12沒有明顯提升,但其單核跑分數還是相當恐怖的,不僅較A12高出約12%,還吊打各大安卓手機芯片。

 

  85億晶體管,將iPhone續航提升4小時

  蘋果演講者稱A13采用最先進的臺積電7nm工藝,包含85億個晶體管,比A12的69億個晶體管多出約23%。蘋果演講者介紹說,每個晶體管均能達到最高性能和最低功耗。

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  不過相比華為麒麟990的103億個晶體管,這一數量就顯得不那么震撼了。

  A13的封裝面積暫未公布。此前A12面積約為83平方毫米,是9年來面積最小的iPhone處理器,不知道A13是否有刷新上一代的記錄。

  另外,由于現場只提到采用最先進的7nm工藝,暫不確定蘋果是采用臺積電增強版7nm工藝N7P,還是和華為麒麟990一樣的7nm EUV。

  相比上一代A12,CPU、GPU和神經網絡引擎不僅分別提升了速度,也進一步降低了能耗。

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  CPU延續上一代采用2顆高性能核心+4顆能效核心的64位Fusion架構設計。

  其中,2顆高性能核心能比以往更快地處理復雜任務,可將能耗降低30%;4顆能效核心負責處理日常任務,可將能耗降低40%。

  芯片上有數百個電壓域和數千個時鐘門,在不使用時會關閉部分電源,能大幅節省能耗。

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  蘋果傾向于GPU中針對Metal API進行優化,這次在A13延續這一習慣,A13 GPU中包含4個核心,可將速度加快20%,能耗降低40%。非常適合高性能游戲和最新的增強現實體驗。

  不過由于受內存帶寬限制,移動GPU通常很難有大的進步。

  此前麒麟990的GPU采用業界首款16核Arm Mali-G76 GPU,但性能只提升了6%,對單機游戲用戶的吸引力微乎其微,一些網友并不買賬。

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  另外,神經網絡引擎包含8個核心,速度比上一代快20%,能耗最多可降低15%,為三攝系統、Face ID、增強現實類App和更多功能提供強大驅動力。

  這些優化使得iPhone 11 Pro在一天內續航時間比iPhone XS Max長4小時,iPhone 11 Pro Max的電池續航時間比iPhone XS Max多5個小時。

  

  強大圖顯能力,實時處理4K視頻

  Retina XDR是iPhone中最亮和最先進的顯示器,A13仿生芯片的強大處理能力對視,為智能手機性能和功效提供了新的標準。

  以60fps的幀率拍攝擴展動態范圍的4K視頻,對多數芯片都是一個挑戰,而在蘋果發布會現場的展示中,A13仿生芯片處理起來游刃有余。

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  圖像信號處理器(ISP)和視頻編碼器會在瞬間分析每幀畫面,捕捉盡可能多的細節。為達到更好效果,神經網絡引擎會運用實時機器學習技術來優化場景的不同部分,比如實時重新調整前景人物的亮度、減少噪點、增強天空的色彩等。

  下一代智能HDR使用先進的機器學習來識別框架中的主體,并智能地進行優化,以獲得更加細節的、更自然的圖像。

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  今年秋季晚些時候推出的新型圖像處理系統Deep Fusion,將使用先進的機器學習技術對照片進行逐像素優化,這一系統即是由A13的神經網絡引擎來實現的。

  蘋果演講人說,這是第一次通過神經網絡引擎對照片進行處理。


  蘋果十年的芯片帝國

  蘋果的造芯史可以追溯到2010年iPhone 4上的A4處理器,此前歷代處理器芯片均由三星設計生產。

  從A4開始,蘋果陸續在歷代手機芯片上做優化和升級,增加越來越多的自研模塊,包括自研ISP、運動芯片、自研GPU和神經網絡引擎等。

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  蘋果的自研之路并非一蹴而就,除了持續招兵買馬外,這也與蘋果早早開始的芯片收購布局密不可分。

  早在2008年,蘋果以2.78億美元收購了加州高性能低功耗處理器制造商PA Semi。

  兩年后,它以1.21億美元收購了美國德州半導體邏輯設計公司Intrinsity,專注于設計較少晶體管、低能耗同時具備高性能的處理器。

  2011年底,蘋果以3900萬美元的價格收購了以色列閃存控制器設計公司Anobit。又過兩年后,它收購了加州Passif半導體公司,其專長于低功耗無線通訊芯片。

  2015年底,蘋果又用1820萬美元收購了一所加州芯片制造工廠。這座工廠原屬于芯片制造商Maxim Integrated Products,讓蘋果終于擁有了芯片制造能力,且工廠地址跟三星半導體挨得很近。

  今年8月,在蘋果高通大和解的同期,蘋果10億美元收購英特爾智能手機調制解調器業務的“大多數” ,這一交易預計今年第四季度年底完成。

  或許在整合這一業務后,蘋果將能節省數年基帶芯片的研發時間。不過,英特爾這么久尚未做到與高通比肩,蘋果多久才能擺脫對第三方基帶芯片的依賴,倒也令人很期待。

  

  結語:沒5G,蘋果芯還算Slay全場嗎?

  盡管蘋果剛介紹A13,就曬出了碾壓其他旗艦手機芯片的那張對比圖,但具體的領先幅度并沒有展示出來。不過如果按照泄漏的GeekBench跑分圖所示,蘋果在AI運算能力和跑分上碾壓全場也不算有太大懸念。

  本次蘋果發布會節奏相當快,從頭到尾都沒有提及5G的存在,也沒有提到基帶方面的性能參數。此前華為、三星、高通均已發布其集成了5G基帶的系統芯片,顯然,蘋果似乎暫時不打算跟上這一“潮流”。

  或許5G基帶會同更先進的5nm工藝一起,出現在未來幾年內的某一代蘋果芯片上。


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