芯潮 文 | 心缘

9月10日消息,今日凌晨,伴随着苹果iPhone问世(浴霸三摄iPhone11发布!价格狂降千元,现场叫板华为芯片),苹果年度旗舰手机芯片A13仿生芯片来了!

单核跑分碾压华为高通!苹果A13到底强在哪?

围绕旗舰手机AI芯片,苹果已同华为、高通连续过招两年,并且在前两代综合性能上都领先于对手。而根据此前外网泄露的跑分数据,此次苹果A13仿生芯片再度以绝对领先的优势吊打华为、高通等一众对手。
更有趣的是,本次发布会上,苹果颇为难得的“自降身价”,直接拉出华为麒麟980、高通骁龙855等同场PK,并放言说其上一代A12跟这些业界其他芯片相比,还能再战两年。
不过,也不知是PPT不方便改,还是麒麟990的性能评分没出来,本次PPT上并未出现上周刚亮相的华为麒麟990的身影。

单核跑分碾压华为高通!苹果A13到底强在哪?

闲话不多说,让我们来看看苹果还能不能坐稳年度手机AI芯片之王的宝座。

一、智能手机史上最快的CPUGPU

A13仿生芯片刚一出场,苹果发言人就直言,A13拥有智能手机中有史以来最快的CPU、GPU均比上一代A12提速20%。
苹果现场直接晒出一张苹果A13和A12、高通骁龙855、华为麒麟980、高通骁龙845的性能对比,不过上周刚发布的麒麟990还没出现在这张图中。

单核跑分碾压华为高通!苹果A13到底强在哪?

▲苹果A13芯片与其他旗舰手机芯片的CPU性能对比图

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▲苹果A13芯片与其他旗舰手机芯片的GPU性能对比图

苹果发言人说,即使是上一代A12,和业界其他芯片相比还能再战两年。
一如既往,苹果通过实时演示一款游戏来展示芯片的强大,这次现场演示的《帕斯卡契约(Pascal’s wager)》的游戏效果,非常流畅,丝毫不卡。不过老实说,这种形式很难真正展现出芯片到底有多强大。

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A13仿生芯片采用64位Fusion架构,聚焦机器学习和降低能耗两大元素,并在图像处理方面也做了优化升级。

二、CPU也能做机器学习,每秒运算超1万亿次

如今机器学习(ML)已经是智能手机提升体验的关键部分,也成为各大旗舰手机AI芯片角逐的核心能力。
A13仿生芯片专为机器学习而设计,具有用于实时照片和视频分析的更快的神经网络引擎,可为iPhone的Face ID、地图、拍照、视频、Animoji、Memoji、AR、Siri等各种AI应用提供算力支撑。

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A13的神经网络引擎(Neural Engine)和上一代一样采用8核配置,不过现场并未提到新神经网络引擎的算力。
令人惊喜的是CPU,它新增了两个新的机器学习加速器,能以高达过去6倍的速度执行矩阵数学运算,使得CPU每秒可做超过1万亿次运算。

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去年A12的神经网络引擎每秒运算次数为5万亿次。这意味着CPU能和神经网络引擎一同快速处理矩阵乘加运算。
在执行机器学习任务时,CPU、GPU和神经网络引擎的能效和性能可以达到最好的平衡。
为帮助开发者发挥A13的机器学习能力,Core ML 3可与机器学习控制器配合,自动为CPU、GPU或神经网络引擎分配任务。
据介绍,A13 Bionic和iOS 13共同构成了智能手机中最好的机器学习平台。

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近年苹果单核CPU性能增长一直很稳,根据此前外网泄露的跑分数据,iPhone 11在Geekbench上的单核跑分数拿到5415,多核跑分数达11294,相较iPhone XS没有明显提升。另据图中显示,A13的主频为2.66GHz,相比之下去年A12的主频是2.49GHz。
我们不妨看下去年三大旗舰手机AI芯片,苹果A12、麒麟980和骁龙855的单核跑分分别为4822、3390、3469,多核跑分分别为11508、10318、10259。
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当前安兔兔等跑分软件还无法查询麒麟990 5G版的性能跑分,考虑到此前华为官方公布其单核性能比业界主流旗舰芯片高10%,多核性能高9%,无论是按照A12还是骁龙855来加乘,跑分依然敌不过A13。
由此可见,尽管苹果A13的多核跑分相较A12没有明显提升,但其单核跑分数还是相当恐怖的,不仅较A12高出约12%,还吊打各大安卓手机芯片。

三、85亿晶体管,将iPhone续航提升4小时

苹果演讲者称A13采用最先进的台积电7nm工艺,包含85亿个晶体管,比A11的69亿个晶体管多出约23%。苹果演讲者介绍说,每个晶体管均能达到最高性能和最低功耗。

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不过相比华为麒麟990的103亿个晶体管,这一数量就显得不那么震撼了。

A13的封装面积暂未公布。此前A12面积约为83平方毫米,是9年来面积最小的iPhone处理器,不知道A13是否有刷新上一代的记录。

另外,由于现场只提到采用最先进的7nm工艺,暂不确定苹果是采用台积电增强版7nm工艺N7P,还是和华为麒麟990一样的7nm EUV。

相比上一代A12,CPU、GPU和神经网络引擎(Neural Engine)不仅分别提升了速度,也进一步降低了能耗。

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CPU延续上一代采用2颗高性能核心+4颗能效核心的64位Fusion架构设计。
其中,2颗高性能核心能比以往更快地处理复杂任务,可将能耗降低30%;4颗能效核心负责处理日常任务,可将能耗降低40%。
芯片上有数百个电压域和数千个时钟门,在不使用时会关闭部分电源,能大幅节省能耗。

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苹果倾向于GPU中针对Metal API进行优化,这次在A13延续这一习惯,A13 GPU中包含4个核心,可将速度加快20%,能耗降低40%。非常适合高性能游戏和最新的增强现实体验。
不过由于受内存带宽限制,移动GPU通常很难有大的进步。
此前麒麟990的GPU采用业界首款16核Arm Mali-G76 GPU,但性能只提升了6%,对单机游戏用户的吸引力微乎其微,一些网友并不买账。

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另外,神经网络引擎包含8个核心,速度比上一代快20%,能耗最多可降低15%,为三摄系统、Face ID、增强现实类App和更多功能提供强大驱动力。
这些优化使得iPhone 11 Pro在一天内续航时间比iPhone XS Max长4小时,iPhone 11 Pro Max的电池续航时间比iPhone XS Max多5个小时。

四、强大图显能力,实时处理4K视频

Retina XDR是iPhone中最亮和最先进的显示器,A13仿生芯片的强大处理能力对视,为智能手机性能和功效提供了新的标准。
以60fps的帧率拍摄扩展动态范围的4K视频,对多数芯片都是一个挑战,而在苹果发布会现场的展示中,A13仿生芯片处理起来游刃有余。

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图像信号处理器(ISP)和视频编码器会在瞬间分析每帧画面,捕捉尽可能多的细节。为达到更好效果,神经网络引擎会运用实时机器学习技术来优化场景的不同部分,比如实时重新调整前景人物的亮度、减少噪点、增强天空的色彩等。
下一代智能HDR使用先进的机器学习来识别框架中的主体,并智能地进行优化,以获得更加细节的、更自然的图像。

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今年秋季晚些时候推出的新型图像处理系统Deep Fusion,将使用先进的机器学习技术对照片进行逐像素优化,这一系统即是由A13的神经网络引擎来实现的。
苹果演讲人说,这是第一次通过神经网络引擎对照片进行处理。

五、苹果十年的芯片帝国

苹果的造芯史可以追溯到2010年iPhone 4上的A4处理器,此前历代处理器芯片均由三星设计生产。
从A4开始,苹果陆续在历代手机芯片上做优化和升级,增加越来越多的自研模块,包括自研ISP、运动芯片、自研GPU和神经网络引擎等。

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苹果的自研之路并非一蹴而就,除了持续招兵买马外,这也与苹果早早开始的芯片收购布局密不可分。
早在2008年,苹果以2.78亿美元收购了加州高性能低功耗处理器制造商PA Semi。
两年后,它以1.21亿美元收购了美国德州半导体逻辑设计公司Intrinsity,专注于设计较少晶体管、低能耗同时具备高性能的处理器。
2011年底,苹果以3900万美元的价格收购了以色列闪存控制器设计公司Anobit。又过两年后,它收购了加州Passif半导体公司,其专长于低功耗无线通讯芯片。
2015年底,苹果又用1820万美元收购了一所加州芯片制造工厂。这座工厂原属于芯片制造商Maxim Integrated Products,让苹果终于拥有了芯片制造能力,且工厂地址跟三星半导体挨得很近。
今年8月,在苹果高通大和解的同期,苹果10亿美元收购英特尔智能手机调制解调器业务的“大多数”,这一交易预计今年第四季度年底完成。
或许在整合这一业务后,苹果将能节省数年基带芯片的研发时间。不过,英特尔这么久尚未做到与高通比肩,苹果多久才能摆脱对第三方基带芯片的依赖,倒也令人很期待。

结语:没5G,苹果芯还算Slay全场吗?

尽管苹果刚介绍A13,就晒出了碾压其他旗舰手机芯片的那张对比图,但具体的领先幅度并没有展示出来。不过如果按照泄漏的GeekBench跑分图所示,苹果在AI运算能力和跑分上碾压全场也不算有太大悬念。
本次苹果发布会节奏相当快,从头到尾都没有提及5G的存在,也没有提到基带方面的性能参数。此前华为、三星、高通均已发布其集成了5G基带的系统芯片,显然,苹果似乎暂时不打算跟上这一“潮流”。
或许5G基带会同更先进的5nm工艺一起,出现在未来几年内的某一代苹果芯片上。