苹果最新 A13 仿生芯片可还行？

iPhone 11 如约而至，而新的苹果 A13 仿生芯片更是赚足了眼球。除了 85 亿晶体管的集成，以及“智能手机有史以来最好的机器学习性能”宣称外，能效或许可以被称作此次苹果芯片的最大亮点之一。

每年的 iPhone 发布会大约持续 72 分钟，这一次苹果公司营销高级副总裁 Phil Schiller 邀请 Sri Santhanam 走上舞台，讨论新一轮三款机型中采用的全新 A13 仿生芯片。声音纤细而害羞的苹果芯片工程副总裁 Santhanam 的演讲只有短短 4 分钟，但从各个角度来看，这都是本次大会上最重要的 4 分钟。当然，很多朋友可能并没注意到——观众们的注意力都集中在闪亮的新 iPhone、三摄像头、神奇的夜间模式、令人印象深刻的视频功能以及电池电量的显著提升身上。

在 Santhanam 完成自己的演讲之后，我脑袋里满是各种数字。苹果的新芯片包含 85 亿个晶体管，同时配备有 6 个 CPU 核心：两个运行主频为 2.66 GHz 的高性能核心（称为 Lightning）与四个高能效核心（称为 Thunder）。另外，其还拥有一块四核图形处理器，一个 LTE 调制解调器，一款苹果自主设计的图像处理器，外加一套每秒可运行超过 5 万亿次运算的八核机器智能神经引擎。

这款新的芯片体积更小、智能度更高、性能更强，同时又通过某种神奇的方式获得了低于上代方案的功耗水平。事实上，其能效较去年的 A12 芯片提高了约 30%，这也成为新一代 iPhone 实现 5 个小时电池续航提升的重要基础之一。

iPhone 11 Pro 及其兄弟产品的推出，再一次证明苹果与各大竞争对手相比，真正的优势在于其掌握的完整垂直堆栈：软件、系统硬件再加上芯片设计。我们可以从 iPhone 的功能集中看芯片升级带来的直接改进，包括增强现实功能、以及深度合成与夜间模式等计算拍摄模式。

Schiller 在谈到 A13 仿生芯片及其功能时表示，“今年性能提升带来的最大直接收益之一，就是从文本到语音的转录效果。我们在 iOS 13 中增强了文本到语音转录功能，这意味着其自然语言处理能力更强，且全部通过机器学习加神经引擎完成。”

时钟周期

自 2007 年推出第一款 iPhone 以来，苹果公司已经走过一段漫长的发展道路。第一代 iPhone 速度极慢，甚至无法实现文本复制与粘贴等最基本的任务。另外，电池续航能力非常差，而糟糕的相机能把超级名模拍得惨不忍睹。另外，初代 iPhone 几乎不具备多任务处理能力，毕竟其处理器芯片仅为 412 MHz——这款手机芯片与三星 DVD 播放器同款。很难想象，这样一台可怜的设备最终会颠覆整个手机、计算与通信行业。

苹果公司很快就意识到，如果想要继续领先于竞争对手，特别是那些来自 Android 阵营的竞争对手，自己必须建立起完整的堆栈体系。苹果公司于 2008 年决定自主设计并制造芯片。当时，公司内部只有 40 名负责整合各家供应商商用芯片的工程师。同年 4 月，苹果收购了一家名为 P.A. Semi 的芯片初创企业，交易价格为 2.87 亿美元。此举使得苹果芯片工程师的数量增长至约 150 名，他们的加入也给智能手机设计带来了一项重要启示：能效的重要意义。相关成果首先在 iPad 4 与 iPhone 4 中向全世界展示，这些设备由 A4 处理器驱动，后者属于 ARM 公司芯片设计方案的修改版本。A4 的核心责任，在于点亮这块前所未有的 Retina 屏幕。

过去几年以来，苹果芯片凭借着一系列出色的功能特性，在每年的发布大会上不断引发关注与惊叹。Siri、视频通话、基于指纹与图像的识别，乃至相机的多种功能，都是苹果公司通过芯片取得的直接成果。在 2017 年推出 iPhone X 后，我曾在博文中写道，“FaceID 是苹果独特设计思路的完美体现——芯片、物理硬件、软件与设计完美共生。这种将复杂技术转化为神奇时刻的能力，取决于这种共生关系能否和谐保持。”而这，也正是史蒂夫·乔布斯为苹果公司留下的最大遗产。

芯片竞争持续升温

Johny Srouji 目前负责苹果公司庞大的芯片业务及其他硬件技术事务。很多人认为，苹果每年开发预算中的很大一部分，都被划拨给了 Srouji 的技术团队。在几年之前接受《彭博商业周刊》采访时，Srouji 表示“乔布斯意识到，苹果要想真正实现差异化并带来真正独特、真正伟大的产品，唯一途径就是拥有自己的芯片。”据称，苹果公司的芯片部门目前拥有数百名员工，但在记者就具体细节提问时，对方马上表示不便透露。

苹果的芯片优势在业内也得到了高度重视。事实上，现有商用芯片一直与苹果芯片存在差距，而苹果方面也在通过手机加平板电脑尽可能榨取芯片中的潜在价值。作为在起步之初就将苹果公司视为竞争对手的巨头级企业，华为与三星很快得出了相同的结论——移动技术的未来需要以定制化芯片为基础。只有这样，他们才能领先于其他 Android 厂商并更好地同苹果展开对抗。

苹果公司副总裁 Sri Santhanam 在加利福尼亚州库比蒂诺的史蒂夫·乔布斯剧院发表 A13 仿生芯片演讲。

这些厂商，再加上专门开发通信芯片的高通，正在立足这一市场展开激烈竞争。上一代 A12 仿生芯片在公布之时，只能说与竞争对手相比略有优势；但今年苹果在其 iPhone 11 发布会上公布的 A13，则进一步加强了领先幅度。

研究咨询公司 The Linley Group 创始人、极具影响力的《微处理器报告》通讯发行人 Linley Gwennap，被广泛视为当前最重要的处理器技术专家之一。Gwennap 一生中的大部分时间都致力于研究处理器与芯片。在他看来，苹果公司确实具有优势，这一点也在基准测试当中得到了证明。但是，领先幅度并不算大。

在采访上谈到上一代 A12 仿生芯片时，Gwennap 指出，虽然苹果公司一直在单 CPU 性能领域占据优势，但其他竞争对手也有着自己的独门绝技。

他表示，“我觉得苹果还算不上是遥遥领先。我希望三星、高通以及华为能够继续提升自己的竞争力。”

那么，从去年的 A12 处理器以来，苹果是否加强了自身优势？新的六核 A13 仿生处理器，能否与苹果三大竞争对手的最新芯片相抗衡？下面来看具体数字。

三星公司的最新处理器 Exynos 9825 拥有八个核心，划分为三个集群：两个为运行主频 2.73 GHz 的高性能定制 Mongoose 核心，另外两个为运行主频 2.4 GHz 的 Cortex A55 核心，最后四个则是主频为 1.9 GHz 的 Cortex A55 核心。此外，处理器中还包含一个 Mali GPU、三星神经处理单元，外加 LTE 与内存配置。

再来看华为，其最新芯片为麒麟 990 5G，采用类似的八核心、三集群设计思路。其中两个高性能 Cortex A76 核心运行主频为 2.86 GHz，另外两个 A76 核心主频为 2.35 GHz，最后是四个主要强调能效的 1.95 GHz 主频 Cortex A55 核心。这款芯片采用 16 核 GPU 与拥有三个核心的达芬奇神经引擎。华为的这款芯片包含 103 亿个晶体管。

最后是高通，他们的骁龙 855 Plus 与麒麟 990 以及 Exynos 非常相似。其采用定制型 Kryo 485 Gold 核心，其中高功率集群主频为 2.96 GHz，另有三个 Kyro 485 Gold 核心提供 2.42 GHz 主频，最后是以能效为中心的四个 Kryo 485 Silver 核心，运行主频为 1.78 GHz。此外，处理器中还包含 Adreno GPU 以及高通自家的 Hexagon 690 AI 引擎。

这些芯片在组件数量与组件运行速度方面都更为可观，因此很多朋友可能认为其性能无疑将优于苹果。但实际情况是，我们很难使用移动芯片中的全部容量。一个或者两个高性能核心，已经完全能够满足我们对手机设备的大部分需求。与竞争对手的八核处理器相比，苹果的六核设计看似落后，但实际上 A13 芯片上的两大处理器已经足以轻松超越 Android 厂商。苹果的处理器能效更高，这也形成了新的鲜明竞争优势。例如，三星的 Mongoose 芯片只能偶尔运行，否则可能导致手机整体过热。另外，可以看到竞争对手们也都像苹果一样采用了类似于 A13 的高能效核心设计。

Gwennap 在今年早些时候的《微处理器报告》中写道，“虽然苹果的核心不是最强的，但其实际移动性能仍然处于领先地位。”当时他讨论的还只是 A12 芯片，如今 A13 进一步将性能提升了约 20%。

因此，单纯审视规格与基准，并不能真正反映苹果芯片的核心优势——紧密的设备集成能力与完整的发展战略规划。这一切，使得苹果芯片能够在提升关键应用性能的同时，带来更长的电池续航时间。

能效的游戏

那么，手机厂商该如何利用这些技术优势说服客户？事实上，如今人们越来越不关注芯片。更重要的，在于提供更好的相机、更快的运行速度感受以及更大的电池容量。事实上，能够坚持运行 Instagram、Facebook 以及 YouTube 的时间越长，我们就越愿意为这些高端手机付钱。苹果的新款 iPhone 11 Pro 与 iPhone 11 Pro Max 当然也在电池上大做文章。这些手机的续航能力分别额外延长了 4 小时与 5 小时。那么，这究竟是怎么做到的？

问题的答案，就在于苹果掌握有的完整技术堆栈。为了了解苹果如何在 A13 仿生芯片这样的产品当中实现垂直整合，我与 Schiller 以及 Anand Shimpi 进行了探讨。Anand Shimpi 是一位颇具影响力的半导体与系统方向科技记者，并一手创立了 AnandTech 网站。目前，Shimpi 亦是苹果公司平台架构团队中的一员。

新款 A13 在去年 A12 的基础上实现了大幅提升，其中所有主要组件（包括六个 CPU 核心、图形处理器以及神经引擎）的性能平均提升 20%。对于 A12 这样一款各项性能指标已经非常优秀的芯片来说，如此显著的提升确实令人感到意外与惊喜。

Shimpi 表示，“我们公开讨论的主要是绝对性能。但实际上，我们真正关注的是每瓦性能。我们认为能效最为重要，如果构建起的是一套高能效设计，那么其应该也会具有不错的性能表现。”

Shimpi 与 Schiller 对于能效与性能都抱有一种近乎狂热的关注。例如，CPU 团队投入了大量精力研究用户到底是如何在 iOS 上使用移动应用的，而后利用这些数据优化未来的 CPU 设计。如此一来，当设备的下一版本准备就绪时，就能更好地支持用户在 iPhone 上进行的大部分操作。

Shimpi 表示，“对于那些不需要太高性能的应用，可能去年的性能水平就足够了，这时候芯片就可以在更低的功率状态下运行。”

这种策略不仅适用于 CPU。事实上，同样的每瓦性能原则也适用于机器学以及图形处理功能。举例来主产，如果 iPhone 相机软件的开发人员发现用户操作会大量使用 GPU 资源，那么他们就可以与 GPU 架构师合作，从而找到更理想的软件运行方式。这无疑给未来的图形芯片带来了更高效的设计指导。

芯片协同

那么，A13 仿生芯片到底是怎么运作的？其总体概念主要集中在任务、授权与交接三个方面。对于低性能任务——例如打开并读取电子邮件——iPhone 会使用能效较高的核心。但对于更为复杂的任务，例如加载复杂的网页，那么高性能核心就要出手了。至于某些常规且完善的机器学习负载，神经引擎自己就能搞定一切。而如果面对的是更新、更加先进的机器学习模型，CPU 及其专用机器学习加速器也将加入战团提供帮助。

不过，苹果公司的秘诀在于确保芯片内所有这些组成部分都能以节约电量这一共同的目标为主线，协同开展工作。在典型的智能手机芯片当中，芯片在每个时刻都只有一部分在执行特定任务。我们可以把它想象成一个技术社区，其中一部分成员负责在用户吃晚饭并观看自己喜欢的电视剧时提供服务；而在用户吃完了饭想玩会游戏时，又有另一部分成员开始投入工作。

在 A13 芯片当中，也拥有同样的开启/关闭方案，但由于具备更加统一的家族式设计，因此能源效率可以更上一层楼。

Schiller 指出，“无论是管理电池寿命还是优化性能，机器学习都在全面参与。十年之前，机器学习还不存在。但现在，它随时运行、随时工作。”

最后，这项技术之所以能够快速发展，是因为我们人类希望拥有更简单纯粹的体验。我们希望自己的手机变成一套无所不能的控制台，既可以流畅运行火爆的游戏，也能在昏暗的照明条件下拍摄出美丽而干净的照片。就在我们的点击与轻扫之间，苹果工程师们的心血成果一直在发挥作用，重新规划自己的设计，并希望在新的一年中开发出新的芯片方案。只有这样，挑剔的消费者才愿意再次购买最新一代苹果产品。

原文链接：

https://www.wired.com/story/apple-a13-bionic-chip-iphone/