CPU提升感知不明顯 消費(fèi)市場(chǎng)已厭倦15-25%提升

當(dāng)移動(dòng)平臺(tái)的 CPU 性能開始每年毫無懸念的在 15%-25% 的固定提升中徘徊，甚至 GPU 在架構(gòu)上也時(shí)長變動(dòng)不大。于是，一些留心于技術(shù)參數(shù)的消費(fèi)者，也開始把 PC 平臺(tái)上的“擠牙膏”稱謂用在了一些新推出的移動(dòng)平臺(tái)身上。不過現(xiàn)實(shí)情況卻是，移動(dòng)平臺(tái)正在拒絕陷入以往 PC 平臺(tái)上的“擠牙膏”怪圈。

提出每瓦性能

當(dāng) PC 平臺(tái)的廠商甚至都開始在近年干脆推出真的牙膏衍生紀(jì)念品的時(shí)候，作為目前一統(tǒng)移動(dòng)平臺(tái)的 ARM，在近期拋出一個(gè)全新的性能觀點(diǎn)，ARM 的研究員及技術(shù)總監(jiān) Rob Aitken 宣稱，芯片生產(chǎn)范式正在改變，建議將每瓦性能作為芯片設(shè)計(jì)的指標(biāo)，取代原先的摩爾定律。

有意思的是，“超越摩爾定律”更是 ARM 以往不少場(chǎng)合演講中的口頭禪，最初一度被用來形容 ARM 架構(gòu)的產(chǎn)品在性能上的巨大提升，以及未來規(guī)劃。另外，也開始在近年用來強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新性概念及框架上的優(yōu)勢(shì)。也許，在 ARM 的眼中，摩爾定律更像是一個(gè)以往 PC 時(shí)代的標(biāo)靶，此番“每瓦性能”定律的提出，則直接表達(dá)出了對(duì)摩爾定律的不屑一顧。

摩爾定律作為一個(gè)經(jīng)常被提及的名詞，源自于英特爾創(chuàng)始人之一戈登?摩爾所提出的“集成電路上可容納的晶體管數(shù)目，約每隔兩年便會(huì)增加一倍”的理念。

近年來，隨著制程工藝的進(jìn)步，ARM 架構(gòu)的移動(dòng)平臺(tái)的晶體管數(shù)量同樣在飛速增長。例如，蘋果在去年全球首發(fā)的 5nm 制程 A14，晶體管數(shù)量達(dá)到了 118 億個(gè)，相較 7nm 制程的 A13 增加了 40%。同是 5nm 制程的麒麟 9000 的晶體管數(shù)量更是達(dá)到了 153 億個(gè)。驍龍 888 盡管并未公布具體的晶體管數(shù)量，但同樣表示達(dá)到了百億級(jí)別。

此外，移動(dòng)平臺(tái)無疑將會(huì)最先跟進(jìn)未來的 4nm、3nm、2nm 的更先進(jìn)工藝，這同樣也意味著移動(dòng)平臺(tái)的晶體管數(shù)量也必將大幅增長。但 ARM“每瓦性能”定律的提出，無疑向外界表示，晶體管數(shù)量的增加絕非是最重要的指標(biāo)。

大幅攀升的 AI 性能

實(shí)際上，從目前 5nm 制程的各個(gè)產(chǎn)品的實(shí)際表現(xiàn)來看，其在 CPU 上的提升感知確實(shí)并不明顯，消費(fèi)市場(chǎng)也早已厭倦了 15-25% 左右的提升。SoC 的進(jìn)步也并不能再表現(xiàn)出以往主頻從 512Hz 到 1GHz、再到 1.2GHz 雙核所帶來的立竿見影的體驗(yàn)提升。而廠商也在悄悄的將關(guān)注焦點(diǎn)進(jìn)行了轉(zhuǎn)移。

相較于 CPU、GPU，AI 在移動(dòng)平臺(tái)上經(jīng)歷了從無到有，再到成為每年最大提升項(xiàng)的巨大飛躍。以驍龍移動(dòng)平臺(tái)為例，在 AI 性能的提升上，驍龍 845 為 3TOPS、驍龍 855 為 7TOPS、驍龍 865 為 15TOPS、驍龍 888 更是提升至了 26TOPS。同時(shí)，驍龍 888 中更是將標(biāo)量、張量、向量模塊進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)每瓦性能提升 3 倍。

蘋果的 A 系列處理器同樣在近幾代中不斷提升 AI 性能，實(shí)際上，A14 的 CPU 性能僅比 A13 快了約 16%，GPU 僅提升約 8.3%，但在 AI 算力上，機(jī)器學(xué)習(xí)速度提升 70%，機(jī)器學(xué)習(xí)加速器則令運(yùn)算速度快達(dá) 10 倍。從蘋果 A11 到 A14，同樣實(shí)現(xiàn)了 AI 算力上的大幅進(jìn)化，此前 A12 相比 A11 的 AI 算力提升就達(dá)到了 8.3 倍。蘋果的 M1 芯片同樣十分重視 AI 算力的提升，以 MacBook Pro 為例，CPU 性能比上一代提升了 2.8 倍，GPU 提升 5 倍，機(jī)器學(xué)習(xí)能力直接提升了 11 倍。

顯然，動(dòng)輒就有 10 倍左右提升的 AI 能力才是廠商在設(shè)計(jì)芯片時(shí)的發(fā)力重點(diǎn)。AI 也正在成為一部智能手機(jī)能否實(shí)現(xiàn)體驗(yàn)上持續(xù)提升的關(guān)鍵，用得好無疑比超頻模式下的跑分更重要更實(shí)際。

“用得好”比“跑分高”更重要

AI 在智能手機(jī)中的作用正在涉及方方面面，例如通過學(xué)習(xí)用戶的使用習(xí)慣來控制后臺(tái)進(jìn)程、管理電量、控制充電時(shí)間。

對(duì)于目前 OEM 廠商集中發(fā)力的拍照功能，AI 能夠辨識(shí)拍攝物體的類型，來幫助進(jìn)行參數(shù)的自動(dòng)設(shè)定。拍照完成后還能自動(dòng)對(duì)照片進(jìn)行美化調(diào)整。后期用戶的摳圖過程中，還能通過機(jī)器學(xué)習(xí)來提升摳取的精準(zhǔn)度。隨著 AI 算力在 5nm 時(shí)代的大幅提升，AI 在視頻拍攝、視頻會(huì)議的過程中，也能提升虛擬場(chǎng)景、實(shí)時(shí)預(yù)覽、人物替換等大量全新功能的加速能力。

與此同時(shí)，智能手機(jī)中的每瓦性能問題確實(shí)也正在被一些消費(fèi)者所關(guān)注，如果性能提升的背后是瓦數(shù)的巨大增加，發(fā)熱、功耗的問題無疑也將一并出現(xiàn)，過高的發(fā)熱也會(huì)增加廠商的調(diào)教難度，因?yàn)榘l(fā)熱造成的降頻又將會(huì)在帶來瞬時(shí)可感的卡頓，影響用戶的使用體驗(yàn)。

此外，制程快速的進(jìn)步、晶體管數(shù)量急劇增加的背后，巨大的成本也需要消費(fèi)者來買單，目前旗艦機(jī)中的處理器 BOM 成本持續(xù)增加，一方面由于 5G 的原因，更重要的還有制程上的提升。面對(duì)先進(jìn)制程所帶來的成本壓力，異構(gòu)集成的話題已經(jīng)開始更多在人們的耳邊刮來。消費(fèi)者是否喜歡為先進(jìn)制程、晶體管數(shù)量買單也同樣值得關(guān)注，就在當(dāng)下這個(gè)旗艦機(jī)型 5nm 普及之年，第二梯隊(duì)的 7nm 機(jī)型甚至受到了市場(chǎng)的更多追捧，價(jià)格與體驗(yàn)上的平衡，也讓其性價(jià)比十分凸顯。

對(duì)于物體類別的辨識(shí)、物體間邊緣的區(qū)分，其實(shí)對(duì)于幾個(gè)月的嬰兒就是一件小菜一碟的事兒，大腦在迅速成長的早期就能賦予人類極強(qiáng)的智慧。看似迅速成長的 AI 也許還只是在嬰兒期的小寶寶，還有更多成長道路上的驚喜和未知將會(huì)上演，讓移動(dòng)設(shè)備可以用得更好，消費(fèi)者也更有為其買單的動(dòng)力。

關(guān)鍵詞： CPU 提升 感知 消費(fèi)市場(chǎng)