安卓最强芯,聊聊联发科天玑9300!

零镜网 2023-11-08 17:09:09

11月6日,联发科(MediaTek)在深圳正式发布了下一代旗舰SoC天玑9300。这个芯片的推出可谓是万众期待,毕竟在苹果A17 Pro、高通骁龙8 Gen3都已发布的当下,最后登场的天玑9300如何将旗舰芯片对垒大戏继续唱下去,是业内都非常关心的。

在安卓手机SoC领域,最近几年无论是高通还是联发科,都表现得非常不错。高通方面,从骁龙8 Gen1到刚刚发布的骁龙8 Gen3;联发科方面,从天玑9000到这次的天玑9300,几乎每一代都很能打。特别是这次的天玑9300,我们都猜到了它很能打,但是可能并没有想到会这么能打。我们来梳理一下,主要有以下几方面的改进:

CPU开启全大核模式

在高通已经明确要推自研架构的情况下,联发科获得了ARM的强力支持,直接开启全大核模式。天玑9300基于台积电第三代4nm制程工艺,CPU采用了“4+4全大核”组合:包含4个Cortex-X4超大核(1个3.25GHz、3个2.85GHz),以及4个主频2.0GHz的Cortex-A720大核,算是一个大号的三丛集架构,芯片规模直接冲到了227亿个晶体管,比苹果A17 Pro多了19.5%。而前代天玑9200基于台积电第二代4nm制程工艺,采用的是1个主频3.05GHz的Cortex-X3超大核、3个主频2.85GHz的Cortex-A715大核、4个主频1.8GHz的Cortex-A510小核的“1+3+4”三丛集架构。

舍弃了不支持乱序执行的Cortex-A520小核,采用了深度优化的台积电4nm制程工艺,在工艺、架构全面升级的情况下,天玑9300峰值性能相较于上一代提升了40%,功耗节省了33%。

图形性能超越骁龙8 Gen3

天玑9300的GPU也采用了AMD新一代Immortalis-G720架构,核心数量增加到12核,支持Vulkan 1.2、OpenGL ES 3.2、OpenCL 2.0等多种图形API,支持变频技术和动态负载平衡技术;与天玑9200采用的11核G715相比,峰值性能提升了46%,相同性能下功耗节省40%。同时,天玑9300还搭载了MediaTek第二代硬件光线追踪引擎,可以实现60FPS高流畅度光线追踪,以及游戏主机级的全局光照特效。在游戏优化方面,联发科也将MAGT游戏自适应调控技术升级为“星速引擎”,与游戏应用合作提升用户体验。

软硬同步提升的情况下,天玑9300的图形性能甚至直接超过了骁龙8 Gen3。借用某知名数码博主的话,天玑9300直接把他们现有的游戏性能测试模版跑爆表了。

硬件级生成式AI引擎

AI性能是目前端侧重点提升方向,天玑9300号称“生成式AI移动芯片”,凭借的就是集成了MediaTek第七代AI处理器APU 790,相比前代上的APU 690,其整数运算和浮点运算性能提高了1倍,功耗降低了45%。最重要的是,APU 790内置了硬件级的生成式AI引擎,专门针对生成式AI进行了强化,深度适配Transformer模型进行算子加速,处理速度是上一代的8倍,1秒内就可以生成图片。针对亿级参数大语言模型特性,联发科开发了混合精度INT4量化技术,结合特有的内存硬件压缩技术NeuroPilot Compression,可以更高效地利用内存带宽,大幅减少AI大模型对终端内存的占用,支持终端运行最高330亿参数的AI大语言模型。

目前,联发科与vivo合作已经实现了130亿参数AI大模型的端侧运行。APU 790还支持生成式AI模型端侧“技能扩充”技术NeuroPilot Fusion,可以基于基础大模型持续在端侧进行低秩自适应(LoRA,Low-Rank Adaptation)融合。联发科的AI开发平台NeuroPilot目前可以支持Android、Meta Llama 2、百度文心一言大模型、百川智能百川大模型等前沿主流AI大模型,完整的工具链可以帮助开发者在端侧快速部署多模态生成式AI应用。

写在最后

目前天玑9300的测试成绩已经陆续公布,安兔兔V10.0.6成绩直接冲到了223万,Geekbench 6.2单核得分超过2200,多核得分超过7600,已经稳稳超过了高通骁龙8 Gen3。可以说天玑9300相比前代提升巨大,与高通骁龙8 Gen3对比也毫不输阵。顺便说一句,首发天玑9300的vivo X100系列马上就全球首发了,看过天玑9300的性能表现后,我对这款新机更加期待了。同样3999元,你是选择天玑9300,还是选择高通骁龙8 Gen3呢?

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