编者按：本文来自微信大众号“半导体职业调查”（ID：icbank），翻译自「macworld」，作者：Jason Cross，36氪经授权发布。
自从第一个由苹果规划的智能手机芯片(2010年的A4)面世以来，该公司一直是移动芯片规划范畴不行忽视的力气。几年之后，当苹果运用自己的CPU规划而不是授权的架构时，A6的功用抢先才真实开端前进。
在曩昔的几年中，Apple的CPU的确另对手难以望其项背。A11 Bionic不只具有定制的Apple规划的CPU，并且还抛弃了根据PowerVR的图形处理器为其自己的定制GPU。此外，它还引入了神经引擎，这是一种与CPU和GPU别离的芯片定制块，专心于加快机器学习核算。
从那时起，苹果的移动芯片就在智能手机芯片范畴占有主导地位。或许iPhone并没有业界最快的手机网速，但苹果可以保证没有人能具有更快的CPU、GPU或机器学习加快才能。
已有一年前史的A12 Bionic在许多方面仍比任何Android手机中的芯片都要快，而在iPhone 11和iPhone 11 Pro上初次露脸的A13芯片则要快得多。以下是让A13 bionic再次在智能手机竞赛中胜出的原因。
高新技能7nm+的进程
苹果总是运用从其代工同伴(简直一直是台积电)那里取得的最好的制作工艺技能。现在，这意味着它是第一批运用台积电新一代7纳米工艺的公司之一。它类似于上一年的A12仿生处理器和AMD的Ryzen 3000系列处理器的7nm制程。
第二代工艺，有时被称为7nm+或7NP，用极紫外光刻(EUV)蚀刻一些芯片层。这意味着体积更小、封装更严密的晶体管走漏的功率更少。
台积电的第二代7nm工艺选用部分EUV技能，制作出更快、更省电的晶体管。
在实践中，这意味着在相同的空间中有更多的晶体管，可是在相同的功耗下有更高的时钟速度，或许在相同的时钟速度下有更少的功率。这正是咱们在A13 Bionic上看到的。
苹果在A13中塞进了85亿个晶体管，比A12添加了23%。据估量，该芯片比A12的83mm²大了大约20%，约98mm²。因而，苹果在密度上仅完成了很小的前进，可是在最大功用和功率功率方面却完成了大幅前进。
不过，这不是苹果有史以来最大的芯片。新款iPad Pro中的A12X具有更多的晶体管（100亿个），估量约为135mm²，A5和A10 Fusion都逾越120mm²。
最快的CPU会变得更快
苹果定制的CPU规划一般比任何竞赛对手的智能手机芯片都能供给更快的单核功用，虽然当你在议论彻底不同的渠道时，很难依靠基准测验。多核功用也很难被逾越。
A13 Bionic连续了这一传统。苹果表明，其两个大型高功用CPU内核和四个节能CPU内核均比A12快20％。
CPU功用是最好的。没有Android手机挨近这些数字。
在实践国际中，您简直从未实践看到理论上的最大功用前进，可是咱们的基准测验显现CPU功用前进了大约20%，多核功用乃至更高。
与上一年同期比较，这是一个了不得的前进，关于高通，三星等公司来说，要与之对抗是一个很大的应战。
在GPU功用上迎头赶上
假如说有一个范畴是竞赛对手的智能手机处理器可以打败苹果，那就是图形处理功用。苹果的GPU在实践国际的表现是业界最好的，但一些跨渠道的基准将有利于最新的Android手机。
A13的GPU仍然是苹果自定义的四核规划，苹果称这是“金属优化”（metal optimized），速度快20%。在咱们的测验中，它要快得多。运用GPU上的metal API的Geekbench的核算功用在Geekbench 4和Geekbench 5中都快了40%。
上一年，高端3D Mark 5冲击测验没有太大改善，但在A13上有了很大前进。
咱们进行的3DMark Fire Strike测验速度前进了50％到60％（这是现代高端3D游戏功用的杰出衡量规范）。较早的3DMark Ice Storm Unlimited的运转速度快了近30％。在这次测验中，苹果公司的芯片现已远远逾越了竞赛对手，而这仅仅比分的上升。
旧的“Ice Storm”测验没有“Fire Strike”测验改善的多，但它现已比其他智能手机芯片快得多。
假如将GPU核算功用和游戏级3D基准结合起来，可以说苹果现在是智能手机中最快的全体GPU。不过，与CPU功用比较，这是一个更挨近的猜想，并且在2020年秋季推出A14之前，更简单看到竞赛对手抢走桂冠。
风趣的是，咱们看到实践国际的功用远远逾越了苹果提出的20％的改善要求。很难知道是什么原因形成的，但我以为与内存峰值理论功用比较，内存带宽需求做的更多。
苹果宣称A12的GPU功用比A11快50%，但咱们没有看到任何类似的改善，一些测验底子没有显现出任何真实的改善。其时咱们猜想，内存带宽的约束使芯片无法在一些3D图形测验中取得最佳的理论功用。或许在本年，虽然芯片的速度没有到达50%，但它可以更好地运用可用的内存带宽。
不管是什么原因，苹果公司在GPU功用上完成的改善远远逾越了之前许诺的20%。
更高的能效
苹果公司表明，A13的GPU和高效CPU内核的功耗下降了40%，而高功用CPU内核的功耗下降了30%，神经引擎的功耗下降了15%。
可是，这些数字都有一个大大的星号。这是在供给与A12Bionic相同功用时的节能作用。换句话说，当A13的部件以与A12相同的速度运转时，它们耗费的能量要少得多。当它们运转得更快时，节约的功率就会大大削减。
在基准测验中，iPhone 11的电池寿数大约等于iPhone XR（虽然要快得多）。在实践的日常运用中，咱们发现其运用寿数更长。
苹果公司表明，这部分是经过设置数百个电压域来下降芯片首要部件不运用时的功耗，以及设置数十万个时钟门控域来禁用不运用的逻辑门来完成的。这听起来令人形象深入，但老实说，这是现代尖端芯片规划的一个适当规范的部分。或许苹果在这些规划元素上比竞赛产品走得更远，没有准确的数字是不行能知道的，但这不应该被视为一种特别的新立异。
电压和时钟域可保证在这一准确的微秒内未运用的芯片部分不会糟蹋任何电能。
抛开这些正告不谈，A13每瓦的功用比A12有了惊人的腾跃。虽然具有类似巨细的电池，相同的显现屏并供给了更高的功用，但在咱们的Geekbench 4稳定基准电池测验中，iPhone 11的运用寿数与iPhone XR相同长。在日常运用中，电池运用寿数更长，这或许是一切电池中最好的目标。iPhone 11 Pro的续航时间比iPhone XS长许多，但这不只仅是因为A13芯片更高效，它的显现屏也更高效，电池也更大。
要对不同手机上的芯片进行真实的“苹果对苹果”(apple -to-apple)能效比较，很难消除一切必要的变量。但关于A13 Bionic的能效，人们或许会说最糟糕的工作是，它在运用与A12适当的功率时，好像供给了更好的功用。
专为机器学习而规划
本年，CPU有了一个新花样:一组“机器学习加快器”，它履行矩阵乘法运算的速度比独自运用CPU的速度快六倍。现在还不清楚这个硬件是怎么拜访的(它们是ARMv8指令集的扩展吗，就像Intel的AVX是x86的扩展相同?)，可是关于像机器学习(ML)这样需求很多矩阵操作的使命来说，CPU是强壮的。留意，这个矩阵乘法硬件是CPU中心的一部分，与神经引擎硬件别离。
在一种十分特别的数学运算进程中，CPU的速度前进了6倍。
与芯片中的其他一切功用相同，神经引擎的运转速度比曾经快了20％（就好像规划相对不变，新的7nm +工艺使时钟速度前进了20％）。
苹果称其为“金属优化”的GPU或许是新规划，也或许不是新规划，但在咱们的测验中，它运用metal API供给更快的核算功用。
芯片中有一个机器学习控制器，可以主动调度CPU、GPU和神经引擎之间的机器学习操作，这样开发者就不用自己去平衡负载了。
CPU、GPU和神经引擎一同履行机器学习使命
因而，机器学习代码在A13上的运转速度应该比在A12上快得多。
规范现已设定好了
在新款iphone和A13仿生芯片发布的几个月前，咱们做了一系列猜想。
制作工艺猜对了，并且尺度适当挨近（咱们估量逾越100mm²），可是咱们高估了7nm+工艺的密度添加，并以为苹果将出产100亿晶体管处理器，而不是85亿。咱们还假定单核和多核功用稍好一些，可是轻视了GPU的功用。咱们还以为神经引擎将大大扩展。相反，它只比芯片的其余部分快20％，而Apple在CPU中内置了专用的矩阵乘法硬件。
对咱们来说，对A14做出一系列猜想还为时过早，仅仅说咱们期望它运用台积电最先进的工艺，乃至更快，更节能。可是关于A13 Bionic，它再次为智能手机SoC设定了规范。或许有一种特定的目标可以使竞赛性芯片更快，可是没有人可以挨近CPU，GPU和机器学习功用的交集，更不用说苹果公司在其中最好的一切专用功用（如图画）信号处理和视频编码）。