苹果A13仿生芯片内幕：规格参数未明显占优，但整合后表现良好

在一年一度的iPhone发布会进入到第72分钟，苹果负责营销的高级副总裁Phil Schiller开始邀请Sri Santhanam上台，让他谈谈三款新手机均内置的全新A13 Bionic芯片。身形瘦长稍显腼腆的苹果工程副总裁Santhanam大概讲了四分钟。从很多方面来说，这是整场活动最重要的四个分钟。但并不是每个人都注意到这一点的——观众的眼光已经被被闪亮登场的新iPhone、三摄像头系统、神奇的夜间模式、令人印象深刻的视频功能以及更重要的电池电量增加所吸引了。

等到Santhanam介绍完时，我能想到全都是数字。苹果的新芯片包含有85亿个晶体管。此外，它还有六个CPU内核：两个以2.66 GHz运行的高性能内核（称为Lightning）和四个效率内核（称为Thunder）。它有一个四核图形处理器，一个LTE调制解调器，一个苹果设计的图像处理器以及用于机器智能功能的八核神经引擎，每秒可执行超过5万亿次的操作。

这款新芯片更智能，更快，功能更强大，但是不知怎的它却做到了能耗比前作还要少。它的效率比去年的A12芯片高出约30％，这是新iPhone每天电池续航时间延长了五小时的因素之一。

iPhone 11系列产品的发布只是重申了苹果相对竞争对手的真正优势在于它控制着整个技术栈：软件，系统硬件以及芯片设计。从增强现实功能，到Deep Fusion和夜间模式等计算摄影模式，你可以从iPhone的功能集里面看到这种做法的好处。

在谈到A13 Bionic及其能力时，Schiller说：“今年的性能提升带来的最大好处之一就是语音合成。我们增强了iOS 13的语音合成功能，从而提供了更多的自然语言处理功能，而这一切都需要借助机器学习和神经引擎来完成。”

时钟周期

从2007年推出iPhone初代至今苹果已经走了很长一段路。苹果的第一代手机运行缓慢，甚至都无法执行最基本的任务，比如复制和粘贴文本。它的电池续航能力很糟糕。它的相机会让超级名模看起来就像科学怪人的老婆。最初的iPhone几乎不存在多任务处理，因为它的芯片主频只有412 MHz。当时的手机由一堆零部件拼凑而成，其中就包括了用于三星DVD播放器的芯片。很难想象这样一台设备有朝一日会颠覆大家对手机、计算和通信的看法。

对于苹果公司而言，情况很快就很明朗了，如果它想保持对竞争对手的领先优势，尤其是Android生态系统中的竞争对手的领先优势，就需要自己去构建整技术栈，这要花很多时间。苹果公司在2008年的某个时候做出了设计和制造自己的芯片的决定。当时，该公司只有40名工程师，致力于集成各种供应商的芯片。然后，在2008年4月，苹果以2.87亿美元的价格收购了一家名为PA Semi的芯片初创公司。这样一来，芯片工程师的总人数增加到了约150名，并带来了手机上最重要的专业知识：功率效率。该小组的工作成果首先在iPad 4和iPhone 4 上向世人展示。这些设备由名为A4的处理器提供支撑，这款处理器是ARM所设计芯片的改进版。A4的主要关注点是让视网膜屏幕出众。

这些年来，是苹果的芯片促成了让大家在那些著名的活动上发出了阵阵赞叹的功能。Siri、视频通话、基于指纹和图像的身份识别，各种各样的相机功能——所有这些都是苹果在芯片技术上取得进步的结果。在2017年发布的iPhone X上，我在自己的博客上写道：“FaceID 是苹果不算秘密的‘秘密配方’之完美例证——硅晶、物理硬件、软件以及为了取悦而设计的完美共生。将复杂的技术变成魔法时刻的能力取决于能否让各种需求和谐共处。” 这是史蒂夫·乔布斯留给这家他共同创立的公司的真正遗产。

竞争激烈

Johny Srouji管理着苹果不断拓展的芯片业务以及其他的硬件技术。许多人认为，苹果每年的研发预算中有很大一部分是都是留给Srouji他们团队的。几年前，Srouji 告诉《彭博商业周刊》：“乔布斯得出的结论是，苹果要真正脱颖而出并拿出真正独特、真正伟大的东西的唯一方法，就是必须拥有自己的芯片。” 据说该公司的芯片部门有数百人，当我们要求苹果高管透露细节时，他们并没有回答。

业界并未忽视苹果的芯片优势。用商用芯片还不足以赶上苹果公司，后者在不断锻造自己芯片优势，每次只用于一部手机和一部平板电脑上。华为和三星（后者从一开始就是苹果的友敌）这两家公司很快就意识到，移动技术的未来将需要定制芯片，这样才能够领先其他的Android竞争对手并更好地跟苹果一决高下。

加州库比蒂诺的史蒂夫·乔布斯剧院，苹果公司副总裁Sri Santhanam 上周在在舞台上介绍A13仿生芯片。

这些公司正在跟高通一起角逐一场硅军备竞赛，排行榜的座次不断在洗牌。宣布时，上一代的A12 Bionic芯片发布时比苹果的竞争对手略胜一筹。然后今年，苹果利用iPhone 11发布会的机会来巩固其领先优势。

研究咨询公司Linley Group创始人，颇有影响力的时事通讯Microprocessor Report的发行商Linley Gwennap 被偶便认为是最重要的处理器专家之一。Gwennap 一生的大部分时间都致力于跟踪研究处理器和芯片，那些营销手段没那么容易给他留下印象。他的看法是，苹果当然仍具备优势，而且也赢得了基准测试。但是苹果的优势并不多。

在接受一次采访中谈到上一代的A12 Bionic时，Gwennap 指出，虽然苹果在单CPU的竞争中处于领先地位，但其他公司并没有落后太多。

他说：“我觉得其他的还不至于望尘莫及。我预计三星、高通和华为都会努力赶上。”

那么，自去年的A12推出以来，他们是否赶上了一点了呢？新的六核A13 Bionic跟苹果的三大竞争对手的最新芯片相比究竟是个什么样的态势？让我们来看一下数字。

三星最新的处理器Exynos 9825有八核，分成3个集群：两颗主频为2.73 GHz的高性能定制Mongoose内核，另两可主频为2.4 GHZ的Cortex A75内核以及四颗主频1.9 GHz，聚焦效率的Cortex A55内核。此外还有一颗Mali GPU以及三星的神经处理单元，还有LTE和内存功能。

华为的芯片叫做麒麟990 5G，采用了类似的三群集，八核设计。有两颗主频2.86 GHz的高性能Cortex A76内核，另外两颗主频2.35 GHz的A76内核，以及四颗主频1.95 GHz注重效率的Cortex A55内核。另外该芯片还配置了16核的GPU以及三核的达芬奇神经引擎。华为芯片晶体管的数量高达103亿个。

高通公司新的Snapdragon 855 Plus跟麒麟990和Exynos非常类似 。它采用了定制的Kryo 485 Gold内核，其中一个时钟频率为2.96 GHz，功能强大，另外三个Kyro 485 Gold时钟频率为2.42 GHz，四颗注重效率的Kryo 485 Silver内核频率为1.78 GHz。它还包含一颗Adreno GPU和高通的Hexagon 690 AI引擎。

这些芯片的部件更多跑的更快，因此你可能认为这些芯片的性能要比苹果的更好。但是现实是，我们几乎不会把移动设备芯片的能力用到尽。一两颗高性能内核就足以满足我们对手机的大部分需求。与竞争对手的八核处理器相比，苹果的六核设计似乎落后了，但实际上，其芯片上的两个大处理器可轻易击败竞争对手的设计。苹果处理器的能效更高，这使它们比竞争对手具有明显的优势。例如，三星的Mongoose芯片就需要谨慎使用，以免导致容纳这些芯片的设备过热。即使是A13新设计的定制效率内核也能击败竞争对手。

Gwennap 在今年早些时候的《微处理器报告》中指出：“虽然苹果的内核不是最大的，但它们在移动性能方面仍处于领先地位。” 他写那篇文章的时候说的是A12芯片。而A13的性能提高了约20％。

因此，这里要指出的是，规格和基准并未考虑到苹果的真正优势——跟设备的紧密集成以及该公司的开发策略，即从电池那里挤出更多的运行时，同时提高关键应用的性能。

能效性能

那么，手机公司应该如何去阐述这些技术优势才能引起客户的共鸣呢？芯片的介绍无关紧要。重要的是拥有最好的相机、最快的手机以及最大的电池。我们用Instagram、Facebook或YouTube 的时间越长，我们就越愿意在这些高级手机上花钱。苹果新的iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max会检查一下电池盒。这些手机分别将享受额外的四小时和五小时的续航时间。他们是如何做到的？

这个问题的答案清楚地说明了苹果做完整个技术栈的先天优势。要想了解垂直整合的优势如何在像A13 Bionic这样的芯片中体现出来，我跟Schiller和Anand Shimpi坐到了一起，后者曾是是一位有影响力的半导体与系统记者，是网站AnandTech 的创始人。Shimpi 现在是苹果Platform Architecture团队的成员。

新的A13大大超过了去年的A12，所有主要部件均有20%的性能提升：六个CPU内核、图形处理器以及神经引擎。对于本来已经很高性能的芯片来说，看到性能如此大的提升就好比看着博尔特在冲刺中击败了自己一样。

Shimpi 说：“我们在公开场合经常讨论性能问题，但现实是，我们把性能看作是单位能耗的表现。我们把性能看作是能效，如果你在做效率设计的话，那么正好也在做性能设计。”

Shimpi 和Schiller对这种对疯狂关注功率效率和性能的态度很明确。比方说，CPU团队会研究iOS 上的应用是怎么用的，然后利用这些数据来优化未来的CPU设计。这样，当该设备的下一个版本问世时，它就能够更好地去完成大多数人在iPhone上所做的事情。

Shimpi 说：“对于不需要额外性能的应用来说，你可以用去年的性能跑而功率却要低得多。”

这种策略不仅适用于CPU。同样的每瓦性能规则也应用到机器学习功能和图形处理之中。比方说，如果用iPhone摄像头软件的开发人员发现GPU的利用率很高的话，那么她可以跟GPU的架构师合作，找出更好的处理方式。这样将来设计出来的图形芯片的效率就会更高。

硅协同效应

那么A13 Bionic工作的时候内部是什么情况呢？一般会涉及到分配，授权和交接这几个概念。针对低能耗的任务（比方说打开和阅读电子邮件），iPhone会使用更高效的内核。但是诸如加载复杂网页之类更繁重的任务，则由高性能内核负责。对于某些常规的、比较成熟的机器学习工作，神经引擎自己就可以做了。但是对于较新的，更先进的机器学习模型，CPU及其专用的机器学习加速器可以提供帮助。

但是，苹果的秘密在于，芯片所有这些不同的部分凑到一起就能够节省电池电量。一般的智能手机芯片的做法是，打开芯片的一部分去执行特定任务。你可以想象成打开整个社区的电源，让他们吃晚饭，看《权力的游戏》，然后关闭电源，然后打开邻居的电源，让用户玩电子游戏。

而A13呢，也是用这种局部开关的办法，但是这个开关控制的范围是以家庭为单位的，所以浪费的电子更少。

Schiller说：“不管是管理电池的续航还是优化性能，机器都会一直学习。十年前还没有机器学习在跑。现在，它会一直跑，不断地做事情。”

最后，这项技术的发展取决于我们人对手机的简单要求——希望在手机上玩游戏能像玩游戏机一样流畅，或者在夜色朦胧的昏暗环境下也能拍摄出清晰的精美照片。我们点击和滑动屏幕时，苹果的工程师会密切关注，重新调整他们的设计，然后明年做出一款能诱使我们再度升级手机的芯片。

译者：boxi。