iPhone 12 將搭載的 5 奈米 A14 晶片能有多強?

作者 | 發布日期 2020 年 09 月 22 日 8:00 | 分類 Apple , 晶片 , 處理器 Telegram share ! follow us in feedly


擁有類似 iPad Pro 的全螢幕,側邊指紋辨識、5 種配色……說今年 iPad Air 是有史以來變化最大的一代,完全不誇張。更別說還率先搭載 A14 晶片,這可能比外觀相似更令人懷疑與 iPad Pro 的定位差距。

▲ 歷代 A 系列晶片製程都處於領先地位。

A 系晶片對蘋果有非凡意義,不僅因是蘋果每年矽製程領域的最新成果,同時 iPhone、iPad 諸多新功能和新能力,也都由它支撐驅動。正因如此,歷代 iPhone 亮相,往往都是新一代 A 系晶片正式登台的時刻。但今年不太一樣,蘋果選擇將 A14 首發權交到 iPad,而非 iPhone。

上次蘋果這麼做,是 9 年前發表 iPad 2 時。當時也是第一款搭載蘋果 A5 晶片的裝置,比同年 iPhone 4s 早了近 6 個月。如果不是疫情影響,iPhone 上市被迫延期一個月,iPad Air 4 大概也很難享有「首發殊榮」。

全球第一顆 5 奈米製程晶片,卻沒有最強效能?

先來看看蘋果怎麼介紹 A14。

首先,是全球第一款基於 5 奈米製程設計的晶片,電晶體數量大幅提升,從 A13 的 85 億顆增加到 118 億顆。

▲ A14 仍然延續和 A13 一樣的 CPU 核心數設計,包括 2 顆主打效能的大核,以及 4 顆主打能效的小核。

各模組部分,A14 延續和前代一樣 6 核心 CPU 與 4 核心 GPU 設計,兩部分效能比起 A12 提升約 40% 和 30%。還有就是 A14 神經網路引擎:全新 16 核架構,比 A13 的 8 核心數直接翻倍,提供高達 11Tops 算力。

這次蘋果也為 A14 引入和 A13 類似的機器學習加速器架構,使 iPad Air 4 獲得更快的矩陣運算速度。

光從資料看,A14 的提升幅度很亮眼,考慮到 iPhone 12 也將搭載這顆晶片,現在等於讓我們提前一睹 iPhone 12 的效能提升程度。

但細看後會發覺異樣。如 A14 的 CPU / GPU 資料,都是基於前年 A12 得出,而非去年 A13,這並不合理。

▲ 蘋果選擇 A14 與 A12 比較,主要是想顯示兩代 iPad Air 的效能差異。

據稱蘋果會這麼做,是因新舊兩代 iPad Air 晶片。畢竟同系列產品比較才公平,並非蘋果有意避開 A13。

不過 A14 與 A13 的效能比較,依舊引起硬體愛好者關注。

從 AnandTech 等外媒推測來看,A14 在 CPU / GPU 僅比 A13 提升 16% 和 8% 左右,但 A13 比 A12,這兩部分都有約 20% 提升。這意味哪怕 A14 採用 5 奈米製程,但提升幅度很可能不如上一代 A13,尤其 GPU 圖形處理器部分,不到 10% 提升,相當「保守」。

▲ 今年 iPhone 12 不僅要支援 5G,還有新款小螢幕型號,不好好平衡功耗,續航很容易出問題。

原因是什麼暫時還不得而知。坊間猜測,蘋果可能是從 5G iPhone 的功耗考慮,才有意放緩這代 A14 效能升級,只能等 iPhone 12 上市後才能知道。

也有說法稱,目前台積電 5 奈米製程良率還未達標,間接影響 A14 效能釋放,是否如此,需進一步真機晶片拆解和分析。

▲ 目前 A14 資訊還十分有限,仍要等晶片拆解與測試資料。

A14 衍生的另一個問題,是 iPad Air 4 與 iPad Pro 的效能比較。目前 iPad Pro 還是 A12Z 晶片,不少人認為,搭載最新 A 系列晶片的 iPad Air 4 是「以下犯上」,效能超越上一代 iPad Pro。

但「數字越大,效能越強」的理論,並不適用帶 X、Z 這類字尾的 A 系列晶片。客觀說,製程升級還有能耗差距,確實會讓 A14 擁有更強的單核效能。但無法忽視,A12Z 本身擁有 8 核心 CPU 與 8 核心 GPU。這種多核心數架構,還有記憶體頻寬優勢,依舊能讓 iPad Pro 重執行緒及圖形處理能力,比 iPad Air 4 更勝一籌。

▲ iPad Pro 的 A12Z 使用 8 核心圖形處理器,就是為了應付 4K 影片剪輯、3D 設計和 AR 擴增實境等重度工作需求。

所以,只要蘋果沒有發表 A14X 或 A14Z 的打算,目前 A12Z 依舊會是蘋果行動裝置綜合效能最強的 A 系列晶片,這點預計 iPhone 12 發表後也不會改變。

機器學習算力大提升,為什麼蘋果很重視?

近兩代的 A 系列片,神經網路引擎是蘋果經常提及的模組。A14 也不例外,神經網路引擎的核心數直接增加一倍,從 A13 的 8 核變成 A14 的 16 核,估計 40% 的電晶體數量提升,相當一部分都用在這裡。

而近 2 倍的機器學習算力提升,明顯要比 CPU、GPU 升級耀眼,更別說還有應用於處理器的機器學習加速器。

▲ 比起 CPU 和 GPU,A14 機器學習算力提升更明顯。

但神經網路引擎會影響哪些體驗,很多人並不清楚。這很難歸類為單純的「手機流暢度提升」,因為不像 CPU、GPU,有量化資料為比較依據;就算算力翻倍,也不會讓遊戲從原來 30 幀提升到 60 幀。

不過,近幾代 iOS 系統特徴,有很多離不開機器學習技術。

比如拍照,去年 iPhone 11 Pro 引入的 DeepFusion 三合一影像處理技術,就是透過機器學習訓練演算法合成影像,生成更高品質的照片。

▲ 影像辨識、文字檔簡介、語義分析等,都涉及機器學習技術。

更進一步,iPhone 相簿能自動根據臉部特徵分類照片;還有 Apple Music 能根據聽歌喜好,自動建議你喜歡的歌曲;iPhone 電源管理系統也會主動學習用戶使用習慣,延長優化續航時間,背後都有機器學習技術。

本次 iPad Air 4,蘋果也介紹了兩個使用 A14 機器學習技術的案例。

一是 djay Pro,可讓 iPad Air 呼叫前置鏡頭,捕捉辨識 DJ 刷盤手勢,達成「隔空刷盤」。考慮到 iPad Air 4 並未搭載可感測深度場景的 Face ID 元件,這種動作辨識也只能靠機器學習達成。

另個案例是照片編輯應用 Pixelmator,借助機器學習,可讓裁剪放大後的照片自動修復。哪怕照片解析度十分有限,但機器學習依舊能填補缺少的畫素點,改進邊緣鋸齒和影像材質。

從上述例子可看到,A 系列晶片的神經網路引擎看似「感測不強」,但實際上施加的影響更底層,不容易被察覺而已,很多功能其實與使用體驗息息相關。​

去年蘋果前高層菲爾·席勒(Phil Schiller)接受 《連線》(Wired)採訪時也說,目前 iOS 系統功能,已沒有不使用機器學習的領域了。無論電池壽命還是效能最佳化,一直都在背後持續執行。

既然如此,發展更強算力顯然能更有效率執行工作;蘋果也能規避個人資料收集的風險,讓裝置只靠區域算力而非網路,就能完成更重度、更複雜的工作。

A 系列晶片不再是 iPhone 和 iPad 專屬

A14 會是蘋果 5 奈米製程的唯一晶片嗎?我們不這麼認為。哪怕這次蘋果重點放在機器學習,而非 CPU、GPU 效能,仍有機會在下一代 iPad Pro 甚至 Mac,看到效能更強的衍生版。

▲ 今年 WWDC,蘋果就向開發者推出搭載 A12Z 晶片的 Mac mini 開發機。

目前蘋果 iPhone、iPad 等產品線,都開始維持「高中低」三條,甚至是三條以上不同命名、不同價位的產品,但並不是所有產品都需要最強的晶片。

受眾變化已使蘋果很難再靠每年一顆 A 系晶片就涵蓋全產品線,而是要分別針對手機、平板等裝置的效能需求取捨。

近幾年,蘋果也有意識延伸 A 系列晶片的分支,比如光 A12 這代,就看到 A12X、A12Z 兩版,後兩者都加強 CPU、GPU 核心數,以支撐專業領域所需的效能。

就算完全同一代 A 系列晶片,蘋果也會根據良率,採取封鎖核心或開核(如 A12X 就封鎖一顆 GPU 核心,A12Z 全開放),拉開不同產品的差距,到 A14 類似狀況說不定會重演。

更別說今後當蘋果 Mac 產品線脫離 X86 架構,納入 A 系列晶片的管轄範圍,是否還會看到更多掛著 X、Y、Z、L、M 等字尾的 A 系列改版晶片,分散於各蘋果裝置呢?

或許蘋果想要的軟硬體大一統,最終也得靠 A 系晶片完成。

(本文由 愛范兒 授權轉載;首圖來源:蘋果

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