最新手機處理器小談
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蘋果A11晶片採用台積電10nm
FinFET工藝,64位ARMv8-A構架,其中兩個名為Monsoon的【性能核】和四個名為Mistral的【能效核】,性能比A10高10%,能效則快70%。
最厲害的是,A11使用了蘋果自研的第二代新型性能控制器,允許6個CPU內核同時使用!使得整體性能比A10提高了70%!GPU方面,首次搭載了蘋果自研的GPU,性能比A10提升了30%,並針對AR、沉浸式3D遊戲等方面進行了優化。
此外,還集成了蘋果自研的圖像處理器(ISP)和視頻編輯解碼器等。
A11最大的亮點不至於此,最大的亮點是首次搭載了神經網絡引擎,也就是人工智慧引擎。
它主要負責什麼工作呢?主要是為TureDepth超深感相機【用於Face
ID面部識別】等一系列用於機器學習算法的功能應用提供支持。
引擎還能夠通過生物識別、影響識別、使用行為等機器學習來提升手機性能以及效率。
高通驍龍845處理器。
驍龍845採用三星二代10nmLPP工藝,架構更加革新,採用自研Kryo385大核基於cortexA75打造,三發射,小核Kryo385 silverA55打造。
藉助DynamiQ叢集技術,取代了ARM
CCI互聯,共享3M三級緩存進行信息交換。
大核主頻提升至2.8GHz,小核是從A53提升到A55,提升15%。
GPU是Adreno630。
驍龍845還配備了一個名為spectra280的新型圖像信號處理器(ISP),新的ISP會將攝像頭質量提得非常高。
AI capabilites(人工智慧技術):高通副總裁兼移動業務總經理Alex
Katouzian在發布會上表示:「高通沒有獨立的網絡神經引擎單元,而是更彈性的機器學習架構,在通用平台內做內核優化,分別在CPU、GPU、DPS等每個單元上,從而可以針對不同的移動終端提供彈性調用各個處理單元。
」
驍龍845的cortex-A75/A55都是基於ARM的dynamiQ技術,非常適合人工智慧和機器學習,不僅更加自由地進行大核的配置和調配,ARM還加入了針對人工智慧的指令集和優化庫,ARM的V8.2版本指令集將神經網路卷積運算,極大提升了人工智慧和機器學習的效率!
麒麟970採用台積電10nm工藝,仍然是ARM公版A73+A53大小核架構搭配,四個A73核心最高主頻為2.4GHz,四個A53核心最高主頻為1.8GHz,與麒麟960相比,架構和主頻都沒有明顯提升。
GPU方面,採用ARM
Mali-G72MP12,相比麒麟960的Mali-G71MP8,在核心數和架構上都有提升,性能上提升20%,效率提升50%。
麒麟970的ISP、DSP、codec、協處理器等主要是一些常規升級,i5協處理器提升至i7協處理器。
麒麟970處理器還集成了NPU神經網絡單元,來自國內寒武紀科技,處理相同AI任務時,新的異構計算架構擁有50倍能效和25倍性能優勢。
圖像識別速度可達2000多張/分鐘。
另外挑出來說的是,余承東在發布會上表示,台積電10nm工藝製程可降低20%的能耗,將晶片核心面積減少40%,然而麒麟970並沒有將核心面積縮小,而是集成高達55億個電晶體,蘋果A10齣才33億個,而驍龍835則有31億個!其四,三星Exynos9810處理器採用三星自家第二代10nm工藝製程,四個自研最高主頻達2.9GHz大核心的M3、四個最高主頻高達1.9GHz的cortex-A55的八核架構。
GPU方面,採用Mali-G72
MP18。
支持cat.18LTE基帶。
其他方面未得到準確信息確認。
聯發科X40還沒有出,先簡單介紹下X30吧。
聯發科X30採用台積電10nm工藝,十核心處理器,兩個最高主頻達2.5GHz的A73核心、四個最高主頻為2.2GHz的A53核心以及四個最高主頻達1.9GHz的A35核心的三縱十架構模式。
經過corepilot4.0任務調度管理後,可以準確識別當前環境需要開啟多少個核、何種核心,使得更順暢、有效率、降低能耗。
GPU方面,搭載了四核心的IMG
PoverVR 7XTP-MT4圖形處理器,網上實測X30比X20功耗降低60%。
擁有兩個14bit ISP圖形處理器,可以支持1600萬像素雙攝像頭。
在國外知名geekbench網站上跑分的話,具體數據如下:
蘋果A11:單核4200左右,多核10000以上;
高通驍龍845:單核2400左右,多核8300左右
海思麒麟970:單核1900左右,多核6600以上;
三星9810尚未清楚,不過可以對比上一代的8895:單核近2000,多核6600以上
聯發科X30:單核1800左右,多核5900左右。
性能如何,一看數據便知!!綜合性能上蘋果A11最厲害,其次高通驍龍845、三星,最後華為、聯發科。
而後兩者,在綜合性能上最少比蘋果晶片落後兩代。
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