单核跑分碾压华为高通！苹果A13到底强在哪？

伴随着苹果新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！

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。

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CPU、GPU

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。

▲苹果A13芯片与其他旗舰手机芯片的CPU性能对比图

▲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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。