苹果A12芯片有多强？和安卓旗舰跑个分

【手机中国评测】在IFA2018上，华为正式发布新一代旗舰芯片——麒麟980，这是全球首款亮相的7nm制程移动芯片。不过，作为消费者的我们，能够真正感受到的第一颗7nm移动芯片其实不是麒麟980，而是苹果A12仿生。目前，搭载A12仿生的iPhone XS系列已经在全球范围内发售，借此我们可以一窥其真实表现。

苹果A12芯片有多强？

按照往年的惯例，苹果A系列芯片问世后，总能将安卓阵营的旗舰芯片们打得找不着北，而此次的A12芯片恐怕依然没有对手。可惜，A12仿生的两大主要对手——麒麟980和骁龙855还在打擂的路上，我们只能拿高通去年底问世的旗舰移动平台骁龙845来作为对照。

由于A12仿生和骁龙845存在代差而失去了对比的公平性，因而此次骁龙845只是作为引入，以让大家感受A12仿生的真实性能。

这句来自苹果官方的描述，直白地反映出A12仿生之强大和智能。

根据官方数据，A12仿生在A11仿生10nm工艺（骁龙845同样采用10nm工艺）的基础上升级为7nm FinFET工艺，采用2个性能大核+4个能效小核的六核心架构。其中大核频率提升到 2.49GHz，性能最高提升15%，小核最高节能50%。

A12仿生芯片提升明显

而在GPU方面，A12仿生采用苹果自研的四核心架构，相比上一代性能提升最高达50%，进一步优化Metal 2。苹果在A12上配备了新一代神经网络引擎，官方宣称每秒运算可达5万亿次，Core ML运行速度最高提升9倍。

和骁龙845旗舰机比一比

目前，安卓阵营能找到的综合性能最强的移动芯片莫过于骁龙845，搭载它的安卓旗舰机更是数不胜数。我们找来国行版三星Note9，拿它和iPhone XS Max做了较为详细的跑分测试。

Geekbench 4跑分（左为iPhone XS Max）

Geekbench 4是CPU性能最简单直接的测试工具，如上图可以看到，苹果A12仿生芯片的单核性能达4777分，几乎达到骁龙845的两倍。多核性能则轻松超越一万大关，达到11151分，骁龙845的9063分虽然不俗，但A12毕竟有后发优势。

3DMark跑分—Sling Shot场景（左为iPhone XS Max）

比起CPU部分，A12仿生的GPU部分提升其实更加明显。在3DMark的Sling Shot场景中，骁龙845看似占据上风，实际上由于API接口的不同，两者的可比性不太高。在后面的安兔兔跑分测试中，基于同样的标准测试而来的结论，更具说服力。

安兔兔跑分（左为iPhone XS Max）

如上图，骁龙845在安兔兔的GPU部分拿到了126529分的成绩，这个成绩已经是超越97%的用户的存在。而A12仿生的GPU得分高达152341分，这个数字基本可以让所有对手望而却步。另外，根据外媒的测试结果，A12仿生在GFXBench测试中也获得了碾压骁龙845和三星Exynos 9810的表现。

就综合性能而言，iPhone XS Max的总分超过35万（安兔兔官方数据为37万+），而骁龙845旗舰机的分数普遍在28万左右，由此可见两者的性能悬殊。

如今智能手机的AI时代已经来临，一款手机的AI性能往往取决于内置的芯片。A12仿生芯片加入了苹果自研的神经网络引擎，具备更强的机器学习能力。通过鲁大师的AI性能测试，我们发现A12的仿生芯片取得了非常夸张的进步，3328分的成绩不仅遥遥领先于骁龙845的1223分，对比上一代的A11仿生，更是犹如脱胎换骨。要知道，iPhone X的AI性能成绩未能超过1000分。

AI性能跑分（左为iPhone XS Max）

除了以上性能测试，我们对iPhone的传统强项——闪存读写速度也颇感兴趣。利用不同的测试平台（友情提示：安卓为AndroBench，iPhone为PerformanceTest Mobile），我们分别得到了iPhone XS Max和三星Note9的相关数据，如下图：

闪存读写速度（左为iPhone XS Max）

三星Note9的连续读取速度为722MB/s，连续写入速度为189MB/s，妥妥的UFS 2.1规格，这也是安卓手机能配备的最高闪存规格。不过和iPhone XS Max比起来，安卓手机便有些无力了。该机的连续读取速度达1635MB/s，连续写入速度高达702MB/s，每一项都拥有成倍的优势。一骑绝尘的闪存读写速度，奠定了iPhone使用流畅的好口碑。

总结

如果穿插在文章中的各项数据还不够直观的话，那么下面这张汇总表格一定可以让你一目了然。

苹果A12仿生相比自家的A11仿生取得了长足进步，CPU、GPU、AI等方面提升明显，相比上一代的骁龙845更是具备较大优势，展示出苹果强大的芯片设计能力（虽然在基带上遇到了坑）。同时，iPhone XS Max的闪存读写能力在手机圈还是独孤求败的境界。等到明年春季，麒麟980、骁龙855商用产品相继问世，不知道A12仿生能否延续胜利的势头呢？

1分钟知识锦囊｜苹果新手机里的“仿生芯片”到底是什么意思？

提问：@新用户1783715

今日锦囊答主：杨健 芯智讯创始人兼总编（公众号ID：芯智讯 icsmart）

仿生是模仿生物系统的功能和行为，来建造技术系统的一种科学方法。它打破了生物和机器的界限，将各种不同的系统沟通起来。

从这个角度来看，人工智能芯片可以算作是仿生芯片。但是我认为目前的人工智能还只是停留在人工阶段，真正的智能应该是具有自我学习能力（不需要依赖大数据训练，会自主学习），新型的类脑芯片才算得上是真正的仿生芯片。

所以，我不认为苹果A12并是什么仿生芯片，可能这么叫是为了听上去高大上一些。其实际上就是手机SoC当中加入了AI运算加速内核。苹果A11/A12当中都集成了专门用于神经网路计算的独立处理单元（独立的内核），也就是大家常听到的NPU（不同厂商叫法会有差异）。一般在手机的SoC当中，CPU主要负责一些通用计算，能处理各种复杂的任务，适应性强。比如它也能够处理图形任务、进行人工智能计算，只不过效率要比GPU、NPU低。

而GPU则主要负责处理图形任务，它的优势就在于可支持大规模的并行计算架构，非常适合一些简单重复的计算任务。目前也被很多的厂商用于深度学习、数据模型的训练上。虽然大规模部署算力强大，但是功耗也是非常的大。所以，主要被应用于一些对于功耗要求不是很高的人工智能计算领域。

现在大家所说的AI芯片实际上就是专用型的ASIC芯片。它的AI计算能力和计算效率都直接根据特定的AI算法的需要进行定制的，所以相对CPU、GPU，其可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。所以目前在终端侧（特别是移动终端）的AI计算上，很多厂商都开始选择采用专用的AI芯片，或者在SoC当中集成NPU内核。

回过头来说苹果A11/12当中集成的NPU内核，这实际上是一些特定的神经网络类型即AI算法（比如语音/图片识别、人脸识别等算法）的硬件化，主要就是起到针对这些AI算法运算的加速。比如原本做图像识别，一分钟只能识别一百张，而有了NPU加速则可实现一分钟识别数千张图片，不仅速度更快而且功耗也更低。

不过NPU也有其缺点，一旦设计完成，对应的AI算法就无法更改，无法升级。但是它可以与手机SoC当中的CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算(高通骁龙845的AI神经网络引擎就是通过调配CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算)，所以可以在一定程度上弥补灵活性上的缺失。

目前手机芯片上所能提供的AI能力，主要是针对语音、图片、人脸、AR等的一些应用。另外神经网络引擎也拥有一定的机器学习的能力，比如你每天都刷脸解锁，所以AI也学习你脸部面容的一些变化（人的面容会因为慢慢的衰老而发生变化）。

总的来说，我们应该将A12芯片作为一个整体来看，其AI的能力并不仅仅是由NPU提供的，在一些场景下，其他的CPU/GPU等内核也会参与到AI运算当中，而NPU的作用也主要是针对特定的AI算法进行加速。

1分钟知识锦囊是36氪的日更问答新栏目，旨在每天以一分钟为限，快问快答一个重要的商业问题。今天我们解答的是芯片相关的问题。如果你对近期的商业世界还有什么疑问，欢迎在评论区给我们留言，锦囊负责找高手为你解答。

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