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2022-10-09 09:05
现在的手机处理器,怎么都在挤牙膏?

本文来自微信公众号:ZEALER (ID:zealertech),作者:Pichai,题图来自:视觉中国


手机处理器性能,看不见摸不着。有人觉得不够看,有人觉得无所谓。


但俗话说嘛,多多益善,性能当然是越强越好。不仅手头的应用跑得更快,手机也能用得更久。


翻翻历史,2011 年 LG 发布首款双核处理器手机时,有人说感知不强;然而没过多久,双核四核八核手机遍地都是。2013 年 iPhone 5s 首次在手机上使用 64 位处理器时,有人说感知不强;不出几年,还在用 32 位处理器的 iPhone 5c 就举步维艰。



那是智能手机性能突飞猛进的时代。拿 iPhone 来说,即便是隔年的迭代更新,性能增长也是指数级的。仿佛苹果不费吹灰之力,就能让 iPhone 的性能翻番。



不知从何时起,这样的好时代变似乎成了过去式。以往我们调侃一些厂商“挤牙膏”,现在一看,好家伙,怎么大家全都在挤牙膏?


还是从 iPhone说起。Macworld 的资深编辑 Jason Cross 表示,今年 iPhone 14 Pro 系列搭载的 A16 芯片,是近几年来苹果“最没意思”的新处理器。



他几个月前做了预测,认为 A16 芯片将集成 180 亿~200 亿晶体管(A15 为 150 亿),CPU 性能提升 15%,GPU 提升 25%~30%,图形处理器和神经元引擎进一步增强。比起早先小道消息说的 CPU  提升 42 %、GPU 提升 35 %,算是足够保守。


事实证明,A16 提升幅度比他预想的还要保守:晶体管数量 160 亿,CPU 提升 8%-10%,GPU 提升 7%-19%,CPU 与神经元引擎的架构并未改动。


像极了隔壁某厂商被吐槽的样子。



不过呢,苹果也是有理由的。外在的原因是,台积电工艺遇到了瓶颈,3nm 工艺无奈跳票,iPhone 的处理器连续三年停留在 5nm 的制程工艺节点。今年换上的 4nm 工艺,也不过是 5nm 工艺的改良版,相当于多了几个“+”。


还有内在的原因。其一是苹果自研芯片的重心在于 Mac 用的 M 系列芯片,其二是 iPhone 的处理器性能领先竞品确实有点多。苹果也是直言不讳,说友商还打不过 iPhone 11 的 A13 呢。



身为追赶者的安卓呢?将在下个月亮相的高通骁龙 8 第二代处理器平台,据称总体性能提升 10%——毕竟还是骁龙 8+ 同款工艺。照这幅度,安卓阵营一时半会还是追不上苹果的。



为什么大家的芯片性能都放慢了增长脚步呢?


首先内在的原因是,芯片制程工艺进入了一个瓶颈期。一直以来,电脑、手机芯片性能的基本思路是,在集成电路种填满更多的组件。正如著名的摩尔定律所说,集成电路上可容纳的晶体管数目,约每隔两年便会增加一倍。随着器件尺寸越来越接近物理极限,芯片性能的提升也会变得越来越难。


从 2008 年高通初代旗舰处理器 QSD8250,到 2020 年的苹果 A14、华为海思麒麟 9000,处理器制程工艺从 65nm 飞速迭代至 5nm,正好差不多每两年提升一倍的密度。因此我们才能看到手机处理器从单核变成八核,从 1GHz 提升到超过 3GHz。



还有一个外部的原因也不容忽视,即智能手机缺乏杀手级的大型软件和游戏。


以往电脑处理器、显卡的性能提升,往往是通过一些杀手级的大型应用与游戏体现出来的。现在手机平台除了知名跑分游戏《原神》,好像也没有别的硬件杀手。诸如《王者荣耀》《和平精英》等国民级手游,用中端的骁龙 778G、天玑 1200 处理器就能跑得很欢了。


正因如此,我们才会年复一年地听到智能手机性能过剩论。微信淘宝都能流畅运行了,夫复何求!


照这么说,手机性能增长是不是真的到头了?也未必。现阶段的芯片厂商,主要在两个方向上进行探索:


一是继续死磕制程工艺的老路子。英特尔 CEO 帕特・基辛格 上个月公开表示,坚信摩尔定律依然生效,逐步推进的光刻技术和 Ribbon FET 架构,未来可以前进到以埃(符号 Å,即 0.1 纳米)为单位。


二是借助人工智能的力量,走加速计算(Accelerated Computing)路线。加速计算将应用的数据密集型部分分离,在一个单独的加速器件上处理。芯片大厂英伟达、AMD 在该领域颇有建树。


谷歌自研芯片 Tensor 是一个很好的实践。刚刚发布的 Pixel 7 系列搭载 Tensor G2,机器学习性能提升 60%,带来了更强的 Super Res Zoom 长焦算法,缩短 50% 的夜视模式成片时间,支持一键修复模糊照片,语音识别、翻译功能大幅增强等等。这些构成了 Pixel 手机的“护城河”,其带来的体验提升也是肉眼可见的。



只不过,目前手机上许许多多的日常任务,都需要借助通用计算部件来完成,人工智能的参与还比较有限。


毕竟谁能预料到,未来的“跑分游戏”和国民级日常应用 ,会有怎样的配置门槛呢?


本文来自微信公众号:ZEALER (ID:zealertech),作者:Pichai

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