芯潮 文 | 心緣
9月10日消息，今日凌晨，伴隨著蘋果新iPhone問世（浴霸三攝iPhone11發布！價格狂降千元，現場叫板華為晶片），蘋果年度旗艦手機晶片A13仿生晶片來了！
圍繞旗艦手機AI晶片，蘋果已同華為、高通連續過招兩年，並且在前兩代綜合性能上都領先於對手。而根據此前外網洩露的跑分數據，此次蘋果A13仿生晶片再度以絕對領先的優勢吊打華為、高通等一眾對手。
更有趣的是，本次發布會上，蘋果頗為難得的「自降身價」，直接拉出華為麒麟980、高通驍龍855等同場PK，並放言說其上一代A12跟這些業界其他晶片相比，還能再戰兩年。
不過，也不知是PPT不方便改，還是麒麟990的性能評分沒出來，本次PPT上並未出現上周剛亮相的華為麒麟990的身影。
閒話不多說，讓我們來看看蘋果還能不能坐穩年度手機AI晶片之王的寶座。
一、智慧型手機史上最快的CPU、GPU
A13仿生晶片剛一出場，蘋果發言人就直言，A13擁有智慧型手機中有史以來最快的CPU、GPU，均比上一代A12提速20%。
蘋果現場直接曬出一張蘋果A13和A12、高通驍龍855、華為麒麟980、高通驍龍845的性能對比，不過上周剛發布的麒麟990還沒出現在這張圖中。
▲蘋果A13晶片與其他旗艦手機晶片的CPU性能對比圖
▲蘋果A13晶片與其他旗艦手機晶片的GPU性能對比圖
蘋果發言人說，即使是上一代A12，和業界其他晶片相比還能再戰兩年。
一如既往，蘋果通過實時演示一款遊戲來展示晶片的強大，這次現場演示的《帕斯卡契約（Pascal’s wager）》的遊戲效果，非常流暢，絲毫不卡。不過老實說，這種形式很難真正展現出晶片到底有多強大。
A13仿生晶片採用64位Fusion架構，聚焦機器學習和降低能耗兩大元素，並在圖像處理方面也做了優化升級。
二、CPU也能做機器學習，每秒運算1萬億次
如今機器學習（ML）已經是智慧型手機提升體驗的關鍵部分，也成為各大旗艦手機AI晶片角逐的核心能力。
A13仿生晶片專為機器學習而設計，具有用於實時照片和視頻分析的更快的神經網絡引擎，可為iPhone的Face ID、地圖、拍照、視頻、Animoji、Memoji、AR、Siri等各種AI應用提供算力支撐。
A13的神經網絡引擎（Neural Engine）和上一代一樣採用8核配置，不過現場並未提到新神經網絡引擎的算力。
令人驚喜的是CPU，它新增了兩個新的機器學習加速器，能以高達過去6倍的速度執行矩陣數學運算，使得CPU每秒可做超過1萬億次運算。
去年A12的神經網絡引擎每秒運算次數為5萬億次。這意味著CPU能和神經網絡引擎一同快速處理矩陣乘加運算。
在執行機器學習任務時，CPU、GPU和神經網絡引擎的能效和性能可以達到最好的平衡。
為幫助開發者發揮A13的機器學習能力，Core ML 3可與機器學習控制器配合，自動為CPU、GPU或神經網絡引擎分配任務。
據介紹，A13 Bionic和iOS 13共同構成了智慧型手機中最好的機器學習平臺。
近年蘋果單核CPU性能增長一直很穩，根據此前外網洩露的跑分數據，iPhone 11在Geekbench上的單核跑分數拿到5415，多核跑分數達11294，相較iPhone XS沒有明顯提升。另據圖中顯示，A13的主頻為2.66GHz，相比之下去年A12的主頻是2.49GHz。
我們不妨看下去年三大旗艦手機AI晶片，蘋果A12、麒麟980和驍龍855的單核跑分分別為4822、3390、3469，多核跑分分別為11508、10318、10259。
當前安兔兔等跑分軟體還無法查詢麒麟990 5G版的性能跑分，考慮到此前華為官方公布其單核性能比業界主流旗艦晶片高10%，多核性能高9%，無論是按照A12還是驍龍855來加乘，跑分依然敵不過A13。
由此可見，儘管蘋果A13的多核跑分相較A12沒有明顯提升，但其單核跑分數還是相當恐怖的，不僅較A12高出約12%，還吊打各大安卓手機晶片。
三、85億電晶體，將iPhone續航提升4小時
蘋果演講者稱A13採用最先進的臺積電7nm工藝，包含85億個電晶體，比A12的69億個電晶體多出約23％。蘋果演講者介紹說，每個電晶體均能達到最高性能和最低功耗。
不過相比華為麒麟990的103億個電晶體，這一數量就顯得不那麼震撼了。
A13的封裝面積暫未公布。此前A12面積約為83平方毫米，是9年來面積最小的iPhone處理器，不知道A13是否有刷新上一代的記錄。
另外，由於現場只提到採用最先進的7nm工藝，暫不確定蘋果是採用臺積電增強版7nm工藝N7P，還是和華為麒麟990一樣的7nm EUV。
相比上一代A12，CPU、GPU和神經網絡引擎不僅分別提升了速度，也進一步降低了能耗。
CPU延續上一代採用2顆高性能核心+4顆能效核心的64位Fusion架構設計。
其中，2顆高性能核心能比以往更快地處理複雜任務，可將能耗降低30%；4顆能效核心負責處理日常任務，可將能耗降低40%。
晶片上有數百個電壓域和數千個時鐘門，在不使用時會關閉部分電源，能大幅節省能耗。
蘋果傾向於GPU中針對Metal API進行優化，這次在A13延續這一習慣，A13 GPU中包含4個核心，可將速度加快20%，能耗降低40%。非常適合高性能遊戲和最新的增強現實體驗。
不過由於受內存帶寬限制，移動GPU通常很難有大的進步。
此前麒麟990的GPU採用業界首款16核Arm Mali-G76 GPU，但性能只提升了6%，對單機遊戲用戶的吸引力微乎其微，一些網友並不買帳。
另外，神經網絡引擎包含8個核心，速度比上一代快20%，能耗最多可降低15%，為三攝系統、Face ID、增強現實類App和更多功能提供強大驅動力。
這些優化使得iPhone 11 Pro在一天內續航時間比iPhone XS Max長4小時，iPhone 11 Pro Max的電池續航時間比iPhone XS Max多5個小時。
四、強大圖顯能力，實時處理4K視頻
Retina XDR是iPhone中最亮和最先進的顯示器，A13仿生晶片的強大處理能力對視，為智慧型手機性能和功效提供了新的標準。
以60fps的幀率拍攝擴展動態範圍的4K視頻，對多數晶片都是一個挑戰，而在蘋果發布會現場的展示中，A13仿生晶片處理起來遊刃有餘。
圖像信號處理器（ISP）和視頻編碼器會在瞬間分析每幀畫面，捕捉儘可能多的細節。為達到更好效果，神經網絡引擎會運用實時機器學習技術來優化場景的不同部分，比如實時重新調整前景人物的亮度、減少噪點、增強天空的色彩等。
下一代智能HDR使用先進的機器學習來識別框架中的主體，並智能地進行優化，以獲得更加細節的、更自然的圖像。
今年秋季晚些時候推出的新型圖像處理系統Deep Fusion，將使用先進的機器學習技術對照片進行逐像素優化，這一系統即是由A13的神經網絡引擎來實現的。
蘋果演講人說，這是第一次通過神經網絡引擎對照片進行處理。
五、蘋果十年的晶片帝國
蘋果的造芯史可以追溯到2010年iPhone 4上的A4處理器，此前歷代處理器晶片均由三星設計生產。
從A4開始，蘋果陸續在歷代手機晶片上做優化和升級，增加越來越多的自研模塊，包括自研ISP、運動晶片、自研GPU和神經網絡引擎等。
蘋果的自研之路並非一蹴而就，除了持續招兵買馬外，這也與蘋果早早開始的晶片收購布局密不可分。
早在2008年，蘋果以2.78億美元收購了加州高性能低功耗處理器製造商PA Semi。
兩年後，它以1.21億美元收購了美國德州半導體邏輯設計公司Intrinsity，專注於設計較少電晶體、低能耗同時具備高性能的處理器。
2011年底，蘋果以3900萬美元的價格收購了以色列快閃記憶體控制器設計公司Anobit。又過兩年後，它收購了加州Passif半導體公司，其專長於低功耗無線通訊晶片。
2015年底，蘋果又用1820萬美元收購了一所加州晶片製造工廠。這座工廠原屬於晶片製造商Maxim Integrated Products，讓蘋果終於擁有了晶片製造能力，且工廠地址跟三星半導體挨得很近。
今年8月，在蘋果高通大和解的同期，蘋果10億美元收購英特爾智慧型手機數據機業務的「大多數」 ，這一交易預計今年第四季度年底完成。
或許在整合這一業務後，蘋果將能節省數年基帶晶片的研發時間。不過，英特爾這麼久尚未做到與高通比肩，蘋果多久才能擺脫對第三方基帶晶片的依賴，倒也令人很期待。
結語：沒5G，蘋果芯還算Slay全場嗎？
儘管蘋果剛介紹A13，就曬出了碾壓其他旗艦手機晶片的那張對比圖，但具體的領先幅度並沒有展示出來。不過如果按照洩漏的GeekBench跑分圖所示，蘋果在AI運算能力和跑分上碾壓全場也不算有太大懸念。
本次蘋果發布會節奏相當快，從頭到尾都沒有提及5G的存在，也沒有提到基帶方面的性能參數。此前華為、三星、高通均已發布其集成了5G基帶的系統晶片，顯然，蘋果似乎暫時不打算跟上這一「潮流」。
或許5G基帶會同更先進的5nm工藝一起，出現在未來幾年內的某一代蘋果晶片上。