自第一款 Apple 设计的智能手机芯片（2010 年的 A4）以来，该公司一直是移动芯片设计领域不可忽视的力量。几年后，随着 A6 的出现，苹果使用自己的 CPU 设计而不是许可架构，其性能领先地位才真正开始进入高速运转。

这几年，苹果的CPU确实是不可撼动的。 A11 Bionic 不仅配备了苹果设计的定制 CPU，而且最终放弃了基于 PowerVR 的图形处理器，转而采用自己的定制 GPU。此外，它还推出了神经引擎，这是一个独立于 CPU 和 GPU 的定制硅块，专注于加速机器学习计算。

从那时起，苹果的移动芯片就在智能手机芯片领域占据了主导地位。也许 iPhone 没有业界最快的蜂窝速度，但苹果决心确保没有人能够拥有更快的 CPU、GPU 或机器学习加速。

已有一年历史的 A12 Bionic 在很多方面仍然比任何 Android 手机中的芯片以及在 中首次亮相的 A13 更快iPhone 11 和 iPhone 11 Pro 速度要快得多。以下是使 A13 Bionic 再次成为智能手机竞赛中获胜芯片的所有改进。

尖端 7nm+ 工艺

Apple 始终使用其代工合作伙伴（几乎总是台积电）提供的最好的制造工艺技术。如今，这意味着它是首批使用台积电全新第二代 7 纳米工艺的公司之一。它类似于在去年的 A12 Bionic 和 AMD 等处理器中发挥出色作用的 7nm 工艺 Ryzen 3000系列。

第二代工艺有时称为 7nm+ 或 7NP，采用极紫外光刻 (EUV) 蚀刻一些芯片层。这意味着晶体管更小、封装更紧密，泄漏的功率也更少。

台积电

台积电第二代 7nm 工艺采用部分 EUV 技术来制造更快、更节能的晶体管。

实际上，这意味着在相同的空间中需要更多的晶体管，但在相同的功耗下也意味着更高的时钟速度，或者在相同的时钟速度下更少的功耗。这正是我们在 A13 Bionic 中看到的。

Apple 在 A13 中塞入了 85 亿个晶体管，比 A12 增加了 23%。与 83 mm⊃2; 相比，该芯片估计大了约 20%，约为 98 mm⊃2;。对于A12。因此，Apple 只实现了密度的小幅提升，但最大性能和能效却大幅提升。

然而，这并不是苹果有史以来最大的芯片。新款 iPad Pro 中的 A12X 拥有更多晶体管（100 亿个），估计约为 135 mm⊃2;，而 A5 和 A10 Fusion 均超过 120 mm⊃2;。

最快的 CPU 会变得更快

苹果的定制 CPU 设计通常能够提供比任何竞争智能手机芯片更快的单核性能，尽管当您谈论完全不同的平台时很难依赖基准测试。多核性能也难以匹敌。

A13 Bionic 延续了这一传统。苹果表示，其两个大型高性能 CPU 核心和四个节能 CPU 核心的速度比 A12 快 20%。

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CPU 性能是业内最好的。没有任何 Android 手机能接近这些数字。

在现实世界中，您几乎从未真正看到最大理论性能提升，但我们的基准测试显示 CPU 性能提升了 20% 左右，多核性能甚至更高。

这是一个惊人的同比性能增长，对于高通、三星等公司来说，要与之匹配将是一个相当大的挑战。

GPU 性能的赶超和领先

如果说竞争对手的智能手机处理器在某个领域能够击败苹果，那就是图形性能。 Apple 的 GPU 提供了业界最佳的实际性能，但一些跨平台基准测试将有利于最新的 Android 手机。

A13 中的 GPU 仍然是苹果定制的四核设计，苹果声称它是”金属优化的”并且速度提高了 20%。在我们的测试中，它比这快得多。 Geekbench 在 GPU 上使用 Metal API，其计算性能在 Geekbench 4 和 Geekbench 5 中的运行速度提高了约 40%。

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高端 3D Mark Five Strike 测试去年并没有多大改进，但 A13 却取得了巨大飞跃。

我们运行的 3DMark Fire Strike 测试速度提高了 50% 到 60%（现代高端 3D 游戏性能的良好衡量标准）。旧版 3DMark Ice Storm Unlimited 的运行速度快了近 30%；苹果的芯片在本次测试中已经击败了竞争对手，目前分数刚刚上升。

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旧版 Ice Storm Unlimited 测试的改进不如 Fire Strike 测试那么多，但它已经比其他智能手机芯片快得多。

如果您综合考虑 GPU 计算性能和游戏级 3D 基准测试，可以公平地说，Apple 目前是智能手机中整体速度最快的 GPU。不过，这比 CPU 性能更接近，并且在 2020 年秋季推出 A14 之前更容易看到竞争对手窃取桂冠。

非常有趣的是，我们看到实际性能远远超过 Apple 声称的 20% 的改进。很难知道造成这种情况的原因是什么，但我推测它与内存带宽的关系比峰值 GPU 理论性能的关系更大。

Apple 声称 A12 的 GPU 性能比 A11 快 50%，但我们并没有看到任何实际情况 – 一些测试根本没有显示出任何真正的改进。当时我们猜测，内存带宽的限制导致芯片无法在某些 3D 图形测试中达到其最高理论性能。也许今年，尽管芯片”速度”没有提高 50%，但它能够更好地利用可用内存带宽。

无论出于什么原因，Apple 实现的 GPU 性能提升远远超出了承诺的 20%。

更高的电源效率

也许与 A13 Bionic 的性能改进一样令人印象深刻的是能源效率的提高。苹果表示，A13 的 GPU 和高效 CPU 核心的功耗降低了 40%，而高性能 CPU 核心的功耗降低了 30%，神经引擎的功耗降低了 15%。

然而，这些数字都带有一个巨大的星号。这就是在提供与 A12 Bionic 相同的性能时所节省的电量。换句话说，当 A13 的部件以与 A12 相同的速度运行时，它们使用的功率要少得多。当它们运行得更快时，节省的电量就会大大减少。

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在基准测试中，iPhone 11 的电池续航时间与 iPhone XR 大致相同（尽管速度要快得多）。在实际的日常使用中，我们发现它的使用寿命更长。

苹果表示，实现这一目标的部分原因是拥有数百个电压域，以在不使用时降低芯片主要部分的功耗，以及数十万个时钟门控域，以禁用不使用的逻辑门。这听起来令人印象深刻，但说实话，这是现代顶级芯片设计的一个相当标准的部分。也许苹果在这些设计元素上比竞争对手的产品走得更远——没有精确的数据就不可能知道——但这不应该被视为一项特殊的新创新。

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电压和时钟域确保在这一精确微秒内未使用的芯片部分不会浪费任何功率。

抛开所有这些注意事项不谈，A13 的每瓦性能比 A12 有了令人印象深刻的飞跃。尽管 iPhone 11 拥有相似尺寸的电池、相同的显示屏，并且性能更高，但在我们的 Geekbench 4 恒定基准电池测试中，iPhone 11 的续航时间与 iPhone XR 一样长。在日常使用中，电池的续航时间更长，这也许是最好的指标。 iPhone 11 Pro 的续航时间比 iPhone XS 长得多，但这不仅仅是因为更高效的 A13 芯片，显示屏也更高效，而且电池也更大。

要在不同手机的芯片之间进行真正的同类能效比较，很难消除所有必要的变量。但对于 A13 Bionic 的电源效率，人们可能会说的最糟糕的一点是，它似乎在使用与 A12 相似的电量的情况下提供了明显更好的性能。

专为机器学习而设计

今年，CPU 有了新花招：一组”机器学习加速器”，执行矩阵乘法运算的速度比单独的 CPU 快六倍。目前尚不清楚该硬件到底是如何访问的（它们是 ARMv8 指令集的扩展吗，就像英特尔的 AVX 是 x86 一样?），但对于使用大量矩阵运算的机器学习 (ML) 等任务，CPU 是一个强大的工具。请注意，该矩阵乘法硬件是 CPU 内核的一部分，与神经引擎硬件分开。

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在一种非常特殊的数学运算中，CPU 现在速度提高了六倍。

神经引擎与芯片中的其他部分一样，最高速度比以前快了 20%（就好像设计相对不变，而新的 7nm+ 工艺允许时钟速度提高 20%）。

Apple 称其为”金属优化”的 GPU，可能是新设计，也可能不是新设计，但在我们的测试中，它使用 Metal API 提供了更快的计算性能。

芯片中有一个机器学习控制器，可以自动调度 CPU、GPU 和神经引擎之间的机器学习操作，因此开发人员无需自己平衡负载。

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CPU、GPU 和神经引擎在机器学习任务上协同工作。

因此，机器学习代码在 A13 上的运行速度应该比在 A12 上快得多。

标准已设置

在新款 iPhone 及其 A13 仿生芯片发布前几个月，我们做了一个关于我们可能期望的一系列预测。

我们的制造工艺是正确的，并且尺寸非常接近（我们估计略高于 100 毫米⊃2;），但我们高估了 7nm+ 工艺增加的密度，并认为苹果将部署 100 亿个晶体管处理器，不是85亿。我们还假设单核和多核性能会稍好一些，但低估了 GPU 的性能。我们还认为神经引擎将大大扩展。相反，它的速度比芯片的其余部分快了 20%，而且 Apple 在 CPU 中内置了专用的矩阵乘法硬件。

我们对 A14 做出一系列预测还为时过早，只是说我们预计它会使用台积电最前沿的工艺，并且速度更快、更节能。但至于 A13 Bionic，它再次为智能手机 SoC 树立了标杆。可能存在一个特定的衡量标准来衡量竞争芯片的速度更快，但没有人能够接近 CPU、GPU 和机器学习性能的交集，更不用说苹果在业内名列前茅的所有专用功能（例如图像处理）。信号处理和视频编码）。