一文看懂两款顶级芯片:苹果A13打得过麒麟990吗?

时间:2019-09-14 20:17      

[摘要]苹果A13和麒麟990之间的距离并不是十分巨大,事实并非网络流传的“苹果有性能,华为有基带”,在性能上来讲,二者差距并没有拉开差距;

【TechWeb】对于众多科技粉来说,苹果的秋季发布会就像一个节日,此次发布会之后,依然是预料之中的被刷屏。本次发布会除喜厌参半的浴霸摄像头之外,另一个巨大的亮点就是苹果A13处理器。

在发布会上,苹果罕见地将自己的机器和华为P30 Pro进行对比,但是重点在于苹果拿自己的上一代A12芯片“碾压”了华为P30 Pro,有网友用下面这张图来调侃华为。

当然真实情况不是这个样子,因为华为最新的麒麟990芯片尚无新机问世,而苹果也只能拿“旧机”对比,这样的比较让输的一方很不爽,赢的一方也感觉胜之不武。今天小编就带大家一起来看看苹果A13和麒麟990这两款全球顶级芯片的差异,来一场公平对决。

麒麟990何其物?

首先我们来看看麒麟990,麒麟990共有4G和5G两个版本,其主要不同在于是否集成5G通信基带,5G版支持独立组网和非独立组网两种通信方式,在全球走在前列,这是两个版本最大的区别。以下是关于麒麟990(5G)的一些资料,供各位读者忽略(请直接跳过看下一段):

从工艺上来讲,采用7nm+ EUV工艺制程,板级面积相比业界其他方案小36%。这是世界上第一款晶体管数量超过100亿的移动终端芯片,达到103亿个晶体管,与此前的麒麟980相比晶体管增加44亿个。CPU方面,麒麟990 5G采用2个大核(基于Cortex-A76开发)+2个中核(基于Cortex-A76开发)+4个小核(Cortex-A55),与业界主流旗舰芯片相比,单核性能高10%,多核性能高9%。GPU方面,麒麟990 5G搭载16核Mali-G76 GPU,业界主流旗舰芯片相比,图形处理性能高6%,能效优20%。NPU方面,麒麟990 5G采用华为自研达芬奇架构NPU,采用NPU双大核+NPU微核计算架构,在人脸识别的应用场景下,NPU微核比大核能效最高可提升24倍。

这些材料当然不可以全信,看文章和听人说话一样,不仅要听对方说了什么,还要听对方没说什么,看一款芯片也当然不能只看官方宣传画。笔者以为,看一款手机芯片的优劣一般要从以下四个方面:1.通信,作为手机来讲,打电话和可以随时随地使用移动网络是一个主要因素;2.CPU和GPU性能,性能是第一生产力,这一点不用哆嗦;3.架构,芯片架构是决定手机能耗和性能之间平衡的主要因素; 4.NPU,随着人工智能的发展,AI已经不再仅仅是云端的事情了,就像当年GPU的出现替代了一部分CPU的图像处理功能,NPU也即将成为下一个衡量指标,所以笔者在此将其列入。

第一, 通信,5G通信方面,华为可以说是独占鳌头式的领先,有基站也有基带,麒麟990搭载了Balong 5G基带全球首发,但是同时也存在两个问题,首先是全球5G商用还不成熟,中国作为5G领先国家,也仅仅是部分城市试点,目前三大运营商合起来试点城市也只有26个,并且这26个城市还要被三大运营商均分,买手机之前一定要确认自己所在城市是哪一家运营商的试点,对于大多数二三线城市来讲,5G是没有必要的,其次,5G由于基站建设尚不完备,5G手机使用存在极大发热问题,据笔者之前测试,当使用5G网络下载时,手机发热会急剧增加,手持即可明显感觉到热量的增加,5G手机续航时间也会缩短为原来的60%-70%。所以,从这两方面来讲,5G目前并不是一个很好的选择。

第二, 架构:对于架构来讲,很多朋友很不重视,其实架构决定了一款手机在性能和功耗之间的平衡,手机需要考虑的是便携性,一款需要随身带着充电宝的手机对于消费者来说是完全失败的,这也是乔布斯当年放弃x86拍版ARM架构的主要原因,x86架构虽然性能强悍,高功耗也让众多手机厂商耗不起。麒麟990和其上一代一样采取了Cortex-A76架构,而A77早已经发布。对此华为表示,没有用A77架构,是因为A77功耗太高,华为宁愿让消费者拥有一部电池续航给力一点的手机,而不是将注意力全放在提升运行速度而牺牲了电池续航时间。另一方面,笔者以为:麒麟990因为采取了5G基带,本身会极大地增加功耗,在加上A77的大功耗,对于华为手机来说简直就是灾难性地发热,也促使其不得不选择功耗更小的A76架构。

第三, 性能:从性能上来讲,麒麟990微调了之前麒麟980的4大核4小核设计,采用2个大核(基于Cortex-A76开发)+2个中核(基于Cortex-A76开发)+4个小核(Cortex-A55),的设计,大核频率为2.86GHz相比上一代980的2.6GHz高,中核2.38GHz较上一代低,小核频率1.95GHz较上一代1.8GHz高,所以据笔者猜测这一代990在性能方面提升不大。按照华为发布会公布的数据,和高通骁龙855相比,单核性能提高10%,多核性能提高9%,以下将会有详细测试。

第四, NPU:麒麟970是全球首款的端侧搭载NPU的移动处理器,当时是搭载寒武纪1H智能处理器,在华为Mate20上首发,获得了十分惊艳的表现,在影像和文字处理方面有很多黑科技面世。两代之后在麒麟990中,华为改用了自研的达芬奇架构,AI一直是华为的强项,麒麟990在AI BenchMark上的跑分达到了麒麟980的476%,由此可以看出其强大的AI能力。

AI性能增强是二者趋势

对于手机的AI能力,很多人觉得AI是服务器的事儿,和终端没有关系,但是华为Mate20系列的惊艳表现大家还记得吧,华为Mate20 Pro采用的是麒麟970,当时麒麟970搭载的是寒武纪1H芯片,也是全球首款搭载NPU的手机芯片,这么说可能对苹果有点不公平,因为相关的AI能力,苹果早就有了,只不过人家叫圣经网络引擎。再说回麒麟系列NPU的惊艳表现,首先是影像方面,从970开始,华为旗舰手机就可以实现AI人像留色,实时人像识别等功能,在此类黑科技方面,华为用户可以说是过足了瘾。

另外,在人像识别方面,比如夜景智能补足、暗光拍摄、磨皮等等都是其中的NPU在起作用。在文字识别方面,搭载NPU的华为手机可以即时将文字翻译成外文,并且可以保持和原文字的相似字体。如下图所示,便是用华为P30 Pro翻译的一段中文。

下面来说说苹果。从A11开始,苹果在自家的A系列芯片上搭载了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎(neural engine)”实际上所指的是一个处理器包封装在一起,这个计算包专业一点说叫Soc(System-on-a-Chip),根据分工不同,很多专用功能的处理单元加进来,比如我们最熟悉的是GPU,现在这个包里的独立单元数量已经越来越大,比如ISP(图像处理)、Modem(通信模块)、DSP(数字信号处理)等。不同的数据进来,交给不同特长的计算模块来处理将会得到更好的效果、更高的能效比。

从某种程度上来讲,苹果的“神经网络引擎”和华为的NPU是同样的功能,只不过开始之除,华为搭载寒武纪NPU,被更多人关注到而已,而苹果加入的都是自家的东西,很少拿出来说。“神经网络引擎”和NPU承担的功能大致相似,在图像方面的能力大大增强,华为NPU多表现在相机方面,而苹果相对来讲,更多表现在人脸识别,到现在为止,苹果手机的人脸识别功能是最好用的,原因即在此。其中对于 iPhone X 的“面容 ID”,面容 ID 功能会投射 30000 多个肉眼不可见的红外光点,然后将得到的红外图像和点阵图案传输给神经网络,创建脸部的数学模型,再将这些数据发送至安全隔区,以确认数据是否匹配。如果样貌随着时间而改变,它也能随之进行调整适应。

从两大巨头的惊艳表现来看,AI越来越成为未来手机的一大趋势,也逐渐将成为未来智能手机不可或缺的一部分。

另外,需要补充的是,A12的单个GPU核心面积相比A11减少了37%,显然,新的7nm工艺的加持下,使得A12能够在面积进一步缩小的同时,能够额外增加一颗GPU核心。神经网络单元面积增加3.16倍,性能暴涨,A13是A12基础上的升级,性能当然更为强大。

苹果和华为的大PK

接下来当然到了本文最重要的一部分,苹果A13和麒麟990到底谁能更胜一筹呢?一向只谈用户体验的苹果在发布会上首次开启跑分,并且跟友商进行对比,这是不是意味从此手机进入跑分时代了,还是说一向高傲的苹果终于“创新不够跑分凑”了?

在本次发布会上,苹果虽然和友商进行了跑分对比,由对比图可以看出,搭载A13芯片的iPhone11性能上远远胜过了搭载麒麟980的华为P30 Pro,对上麒麟990究竟孰强孰弱呢?

在著名CPU跑分网站Geekbench上流出了iPhone11的跑分记录,单核成绩5415分,多核成绩11294分,这为笔者的比较计划提供了重要参考。

在麒麟990发布会上,公布出来的数据都是以高通骁龙855为基准的:相比骁龙855,麒麟990单核性能高10%,多核性能高9%,图形处理性能高6%,笔者在业内比较权威的跑分网站Geekbenchmark查询得到:三星 S10+的单核成绩为4461分,多核成绩为10003分,在Android阵营,三星 S10+的性能表现是有目共睹的,根据华为公布的性能提升占比,换算可得麒麟990的得分为:单核4907分,多核10901分,按照此标准粗略对比,麒麟990负于苹果A13,但是差距并不是十分大。

根据以上推断大致可以得出:

1. 苹果A13芯片性能优于麒麟990;

2. 苹果A13和麒麟990之间的距离并不是十分巨大,事实并非网络流传的“苹果有性能,华为有基带”,在性能上来讲,二者差距并没有拉开差距;

3. 麒麟990采用A76架构对于性能的影响有限,工艺进入5nm之后,下一代麒麟芯片有很大的追赶空间。

需要说明的是,上述对比并不具有十分严密的科学性,在跑分换算上的求值有一定的误差,只能得到一个大致的结论。另外,同一款芯片,在不同的机器上面也会有不同的性能表现,二者具体表现还要等华为Mate30 Pro发布之后再作实际对比。

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