外媒分析蘋果A13處理器晶片，到底比三星、華為、高通處理器好在哪？

在今年的iPhone發佈會進行了大約72分鐘後，蘋果負責營銷的高級副總裁菲爾‧席勒（Phil Schiller）邀請蘋果負責晶片的副總裁史里‧薩薩納姆（Sri Santhanam）上台，談論在所有三款新手機中使用的全新A13仿生晶片，後者發表了四分鐘的演講。從很多方面看，這才是整個蘋果發佈會上最重要的時刻，只是在全新iPhone及其諸多功能改進的掩映下，幾乎沒有人注意到這一點。

當薩薩納姆演講結束時，我們所能記住的就是那些數字了。蘋果最新晶片包含85億個電電晶體，有六個CPU核心：包括兩個運行頻率為2.66 GHz的高性能核心（稱為Lightning）和四個效率核心（稱為Thunder）。A13仿生晶片有四核圖形處理器、LTE數據機、蘋果設計的圖像處理器以及用於機器智慧功能的八核神經引擎，每秒可進行超過5萬億次運算。

這款新晶片更智慧化、更快、更強大，但功耗卻比前一代晶片更低。與去年的A12晶片相比，這款晶片的效率提高了約30%，這也是促使新款iPhone每天電池續航時間增加5個小時的重要因素之一。

iPhone 11系列發布，只是重申了蘋果相對於競爭對手的真正優勢，即擁有獨家的軟體、系統硬體和晶片設計。你可以在iPhone的諸多功能中看到這些好處，包括擴充實境功能和運算攝影模式，如深度融合（Deep Fusion）與夜間模式等。

席勒在談論A13仿生晶片及其功能時說：「今年性能提升好處的最大例子之一是文字轉語音功能。我們已經增強了iOS 13中的文字轉語音能力，提供了更強大的自然語言處理能力，而這一切都是透過機器學習和神經引擎完成的。」

蘋果在晶片處理器上的其他對手

蘋果的晶片優勢在業界從未被忽視過。商用晶片的進步速度總是趕不上蘋果，後者始終在致力於增強自己的晶片優勢，每次發布手機和平板電腦都是如此。華為和三星很快意識到，行動技術的未來將需要定製晶片，這將使它們能夠保持領先於Android競爭對手，並更好地與蘋果競爭。

▲ 圖2：蘋果晶片業務副總裁史里‧薩薩納姆（Sri Santhanam）上週在加州庫比蒂諾的史蒂夫‧賈伯斯劇院講台上談到了A13仿生晶片

這些公司以及高通（Qualcomm）等晶片製造商，都在進行一場晶片軍備競賽，且在排行榜上的位置不斷洗牌。那麼，自從去年蘋果推出A12以來，他們有沒有加大力度？讓我們看看相關數字：

三星最新處理器Exynos 9825有八個核心，分佈在三個集群中：兩個高性能定製Mongoose核心運行在2.73 GHz頻率之下，另外兩個Cortex A75核心在2.4 GHz下運行，四個效率聚焦核心Cortex A55運行在1.9 GHz頻率下。它配置Mali GPU和三星的神經處理單元，支援LTE和記憶體功能。
華為的晶片名為麒麟990 5G，採用類似的三簇八核方法：兩個運行頻率在2.86 GHz的高性能核心Cortex A76，另外兩個A76雙核運行在2.35 GHz頻率下，四個效率聚焦核心Cortex A55在更慢的1.95 GHz下運行。完整的晶片是16核GPU以及有三個核的達文西神經引擎。華為的晶片包含103億個電晶體。
高通新推出的驍龍855 Plus，非常像麒麟990和Exynos。它使用定製的Kryo 485金核，其中一個強大群集的運行頻率為2.96 GHz，另外三個Kyro 485金核在2.42 GHz頻率下運行，四個注重效率的Kryo 485銀核運行頻率為1.78 GHz。它包括Adreno GPU和高通Hexagon 690 AI引擎。

這些晶片配置了速度更快的零件，而且數量更多，所以你可能會認為它們的性能比蘋果晶片更好。

但現實是，我們幾乎從來沒有使用過行動設備中晶片的全部容量，一兩個高性能核心足以滿足我們在手機上的大部分活動。與競爭對手的八核處理器相比，蘋果的六核設計可能看起來落後。但實際上，其晶片上的兩個大處理器輕而易舉地超過了競爭對手的設計。

蘋果處理器的能效更高，這使它們比競爭對手具有明顯的優勢。例如，三星的Mongoose晶片需要謹慎使用，以免導致配置它們的設備過熱。即使是A13中新設計的定製效率核心也優於其競爭對手。

因此，這裡得出的結論是，規格和基準沒有考慮到蘋果的真正優勢，即與設備緊密整合，以及該公司的發展戰略，即在提升關鍵應用性能的同時，從電池中擠出更多運行時間。

協同效應

新的A13晶片性能遠遠超過了去年的A12，其所有主要零件：六個CPU核心、圖形處理器和神經引擎的性能都提高了20%。

那麼，當A13仿生晶片開始工作時，裡面會發生什麼呢？通常涉及分配、委派和移交。對於低能耗任務，比如打開和閱讀電子郵件，iPhone將使用更高效的核心。但對於能耗更密集的任務，如加載複雜的網頁，這將由高性能核心負責。對於某些例行的和機器學習已經勝任的工作，神經引擎可以獨自承擔。而對於更新、更尖端的機器學習模型，CPU及其專門的機器學習加速器可以提供幫助。

然而，蘋果的秘密在於，晶片的所有這些不同部分可以更節省能耗的方式協同工作。在典型的智慧型手機晶片中，晶片的某些部分被打開以執行特定的任務。你可以把它想像成打開整個社群的電源，讓他們吃晚飯，看《權力遊戲》，然後關掉電源，然後為另一個想玩電子遊戲的社群打開電源。

對於A13來說，在做上述同樣事情的時候被浪費的電量更少。席勒說：「機器學習在整個過程中都在運行，無論是管理電池續航時間還是最佳化性能。10年前還沒有機器學習運行。現在，它總是在運行，做很多不同的事情。」

歸根結底，這項技術的發展取決於我們想從手機中獲得哪些東西，比如在手機上玩流暢運行的遊戲，或者在昏暗的夜色中拍攝美麗而乾淨的照片。當我們敲擊和滑動手機螢幕時，蘋果的工程師們正在關注和重新思考他們的設計，並致力於開發明年更厲害的晶片，這將誘使我們不斷升級設備。