麒麟 9000 比 A14 多 38 亿晶体管，为什么性能不如 A14？
首先，咱们得明白，晶体管数量多，理论上能做什么？ 更多的晶体管意味着芯片可以集成更多的功能单元，比如更多的计算核心、更大的缓存、更强的图形处理单元（GPU）、更专用的AI加速器等等。就好比你有更多的积木，可以搭建更复杂的模型。
那么，麒麟 9000 比 A14 多 38 亿晶体管，按理说应该更强才对啊？这就像你有 1000 块积木，别人只有 800 块，但别人搭出来的城堡更稳固、更漂亮。这就涉及到“如何使用这些积木”的问题了，也就是芯片设计的“内功”。
1. 核心架构和设计理念的差异：
CPU 核心的效率： 苹果的 A 系列芯片，尤其是 A14，在 CPU 核心设计上一直以高能效和强大的单核性能著称。苹果有自己专门的 CPU 设计团队，他们对指令集、流水线、乱序执行、分支预测等方面的优化做得非常深入。即使麒麟 9000 的 CPU 核心数量可能更多（比如，多大核、多能效核的组合），但如果 A14 的单个核心在执行效率上更高，那么在很多需要快速响应和单线程性能的场景下，A14 可能会表现得更出色。
ARM 架构的授权和定制： 华为海思（麒麟芯片的设计公司）虽然也有很强的设计能力，但他们是基于 ARM 的公版架构进行授权和定制的。这意味着在基础的指令集和核心设计上，他们需要遵循 ARM 的规范。苹果则不同，他们是获得了 ARM 的指令集授权，然后自己从头设计 CPU 核心（称为“Appledesigned cores”）。这种自主设计的好处在于，苹果可以根据自己对iOS/iPadOS生态和用户需求的理解，进行更极致的定制和优化，比如针对性的指令集扩展、更高效的缓存管理策略等。
IPC（每时钟周期指令数）： 这是衡量 CPU 核心效率的关键指标。即使同为 3GHz 的频率，如果一个核心的 IPC 更高，它每秒能执行的指令就越多，性能自然就越强。苹果在提升 IPC 方面一直做得非常出色，他们通过复杂的流水线设计、更高级的乱序执行技术和精妙的分支预测器，使得 A14 的 CPU 核心在执行效率上非常高。
2. GPU 性能的权衡：
GPU 核心数量 vs. GPU 架构： 麒麟 9000 的 GPU（MaliG78 MP24）确实拥有更多的执行单元（24 个）。但 GPU 的性能不仅仅是执行单元的数量，更重要的是其架构设计、显存带宽、以及与 CPU 之间的协同。苹果的 GPU（Appledesigned GPU）虽然在核心数量上可能不如麒麟 9000，但其架构设计可能更具优势，比如更高的内存带宽、更精细的指令调度，以及与 Metal 图形 API 的深度整合。
图形 API 的优化： 苹果的 Metal API 是自家生态系统内的图形渲染标准，其优化程度可以达到非常高的水平。而 Android 阵营普遍使用的是 OpenGL ES 或 Vulkan。虽然 Vulkan 提供了更好的底层控制，但其普及度和整体优化程度可能还需要时间。如果游戏开发者针对 Metal 做了深度优化，那么 A14 的 GPU 在实际游戏体验中可能比使用 Mali GPU 的芯片表现得更好。
3. 内存和缓存系统的设计：
缓存大小和速度： CPU 性能很大程度上依赖于缓存系统。A14 在缓存（L2、L3）的大小、结构和速度上可能做了更精细的设计，以减少 CPU 访问主内存的次数，从而提升整体执行效率。
内存带宽： 芯片能否快速地从内存中获取数据，对性能至关重要。苹果在内存控制器和内存带宽方面一直投入巨大，以确保其高性能 CPU 和 GPU 能够获得充足的数据供应。
4. AI 性能的侧重点：
NPU/AI 加速器的架构： 麒麟 9000 集成的 NPU（Neural Processing Unit）在算力（TOPS）上可能很高，理论上在 AI 推理方面有很大潜力。但 AI 性能的实际表现，不仅看算力，还看其架构的效率、对特定 AI 模型的支持以及与软件框架的配合程度。苹果的 A14 拥有强大的 Neural Engine，它在图像识别、自然语言处理等许多 AI 应用中表现非常出色，这得益于其在神经网络计算硬件上的长期积累和对核心 AI 算法的深入理解。
AI 软件生态的整合： AI 性能的发挥离不开上层软件的优化。苹果在 Core ML 等 AI 框架上做了大量工作，使得开发者能够更方便地将 AI 模型部署到设备上，并且能够充分利用 Neural Engine 的性能。
5. 功耗和散热的制约：
能效比： 很多时候，手机芯片的设计是在性能和功耗之间做权衡。苹果在能效比方面做得非常出色，这意味着 A14 可以在较低的功耗下达到很高的性能，从而减少发热，延长续航。
散热限制： 即使芯片本身有很高的理论性能，但如果散热跟不上，手机就会通过降频来保护硬件。这也会导致实际体验中，A14 在长时间高负载下能维持更高的性能水平。
6. 制造工艺的细微差别：
晶体管密度和性能： 虽然麒麟 9000 和 A14 都采用了先进的 5nm 工艺，但不同厂商在工艺细节、晶体管结构（比如 FinFET 的尺寸、栅极长度等）上可能存在细微差别，这些都会影响晶体管的开关速度、漏电流等，进而影响芯片的整体性能和功耗。
总结一下：
麒麟 9000 晶体管数量多，说明它在硬件层面集成了更多的功能和资源。但是，A14 之所以能在一些方面表现得比麒麟 9000 更出色，主要在于：
更精细、更高效的 CPU 核心设计： 苹果在 CPU 架构和 IPC 上的领先。
GPU 架构和图形 API 的优化： Metal API 和苹果 GPU 架构的协同作用。
强大的内存和缓存系统： 保证数据的高速流动。
AI 硬件和软件生态的深度整合： Neural Engine 和 Core ML 的优势。
对能效比的极致追求： 在更低的功耗下实现更高的性能。
简而言之，晶体管数量多是“硬件的广度”，而 A14 的优势则体现在“硬件和软件的深度”以及“设计的精妙度”上。它更像是一个“专才”，在很多关键领域都做得非常出色，即使总的“积木数量”少一些，但搭出来的“房子”更实用、更稳定。
网友意见
晶体管相当于砖块，楼盖成什么样，使用面积如何，这些都要看设计师的水平，设计师的水平有差距也许还不小。但是再怎么差也不会是多了1/3的砖盖的楼还没你高，设计师的差距没那么大，所以吹苹果不要吹的太过分了。
原因有很多，其中一个最重要的原因就是麒麟9000含有基带，你看看麒麟9000的die shot，4G Modem的面积就与整个8核CPU面积相当，5Gmodem的面积更大，而苹果的A系列处理器里是不含这部分的。单个CPU的面积和晶体管数量比麒麟9000只多不少。
如果同样用那么大面积设计处理器，能不能做的跟苹果一样好？我不知道，建议多关注 @夏晶晶 ，他是海思的大牛，可以给你更好的解答。
有句话叫做，韩信用兵多多益善，那是因为他是韩信。麒麟能不能做成苹果那样？没人知道。
一颗soc包括CPU、GPU、NPU，甚至麒麟9000还有基带，晶体管的用在那个地方是对于性能的影响都是不同的，所以晶体管的数量不能直接决定性能的表现。
比如说麒麟9000这颗soc是集成基带的，这部分晶体管被计入了153亿内，而苹果A14是外挂基带的，这部分晶体管没有计入115亿内。
基带作为不影响性能的一部分，这样一来，苹果A14和麒麟9000的晶体管差异就没有那么大了。
同时海思麒麟9000和苹果A14处理器的架构也不一样，海思麒麟9000的CPU是1*A77超大核+3*A77中核+4*A55小核，GPU是Mail-G78MP24。
苹果A14的CPU是两颗自研大核+四颗自研小核心，GPU是四核心自研图形处理器。苹果自研架构的IPC性能要更高，最终也会缩小它们的差距。
此外，它们的规模不一样，比如说海思麒麟9000拥有24核心的GPU，苹果A14的GPU只有4个核心，它们的晶体管数量也不一样。
从上面的数据来看，苹果A14这颗soc没有基带，同时自研架构IPC性能更高。
这样一来，苹果A14的性能比海思麒麟9000性能正常。
这也意味着晶体管的数量不能直接决定性能的表现。
以上就是我对这个问题的全部看法，如有不同意见，欢迎到评论区留言互动。
小明搞了一个80平米的房子，一卧一厅的结构。
卧室30平米，客厅50平米，住进去之后，会发现房子比感觉上的大一些，特别舒服。
但是，有点小麻烦的是，每次上厕所和洗浴，需要到小区楼下的公共淋浴间里。
当然了，小明也不差钱，直接花钱长期租下了一个属于自己的豪华淋浴间，足足有20平米。
实际算上来，小明的可使用面积，是有100平米的。
对于小明而言，把厕所和淋浴间外挂出去，能让自己的住房面积更大，并且淋浴间也同样很大，不影响自己的日常使用体验，这是他自己就想要的效果。
小明的朋友们，也都觉得小明这样的设计很好，认为房子大是关键，把80平米装修出这么大的卧室和客厅，吊打市面上的其他设计。
小红则相反，她搞了一个90平米的房子，一卧一厅的结构。
卧室25平米，客厅40平米，厕所和淋浴间25平米，住进去之后，小红觉得很合适，厕所和淋浴间就在房子里，不用出门就能解决。
但是，小明的朋友看了小红的房子之后，噗呲一笑。
“拜托，很弱诶你，亏你还说你是90平方的房子，卧室和客厅看起来小到爆，人家小明80平方的房子，装得比你大多了，使用起来各种大，比你好多了！”
“什么，你说厕所和淋浴间？小明又不是没有，而且20平米超大的超豪华，也不差好不好！弱爆了你！”
回去了之后，小明的朋友还觉得这件事特别好笑，忍不住登上了知乎，在知乎上发问：
“小红的房间比小明的房间多10个平方，为什么日常使用体验，还是好挤，完全比不上小明的房间？”
对于这个问题，一方面是因为麒麟9000包括了基带，另一方面是麒麟9000和苹果A14仿生的架构并不同。
首先来看一下海思麒麟9000和苹果A14仿生的性能对比：
| CPU单核 | CPU多核 | GPU | 总分 | |
|---|---|---|---|---|
| 苹果A14仿生 | 1600 | 4350 | 143 | 52625 |
| 海思麒麟9000 | 1020 | 3800 | 132 | 42500 |
从上面的表格中，我们可以看出海思麒麟9000的单核心性能比苹果A14仿生低了36%，差距可以说巨大，多核芯性能也有10%以上的差距，GPU的差距较小，整体性能差距大约是20%。
从规格上看，海思麒麟9000是4*A77+4*A55的CPU架构，24*G78的GPU架构，此外还有基带。
而苹果A14仿生只有2大核+4小核+4核GPU。
海思麒麟这153亿晶体管，一部分浪费在了基带上，另一部分则浪费在了GPU上。
这是因为海思麒麟9000的G77架构的整体效率不如苹果的自研GPU，麒麟堆了24核，苹果只有4核，后者的规模更小。
而CPU上，苹果也是靠架构优势，加上大核堆的比较多，在单核上和麒麟9000拉开了极大的差距。
我们在选择的时候，如果你准备用较长的时间，还是优先考虑苹果A14仿生这个平台的手机，它的性能相比海思麒麟9000有较大的优势，使用周期也会更长，苹果A14仿生的能耗比也要更高。
其实海思麒麟9000也并没有把苹果A14仿生当成对手，毕竟华为自己也很清楚，麒麟9000不可能打败苹果A14仿生，但它接近了苹果A13仿生，追平了高通骁龙888，它的使命已经完成了。
以上就是乱码对这个问题的全部看法，如有不同意见，欢迎到评论区留言互动。
这个其实看看老黄的主题演讲。
在会上。
3月22号晚上11点，英伟达CEO黄仁勋带来了以AI为主旨的演讲。
本次GTC延续以往风格，老黄在演讲中依旧是激情四射，目光依旧是如此坚定。
此次主题演讲老黄依然穿着皮衣，不过几乎已成GTC大会“标配”的厨房场景已经变了，而是呈现了一个更具科幻感的虚拟空间，这种呈现又更贴近老黄的演讲主题人工智能（AI）。
AI的发展与广泛应用是一个必然的趋势，围绕AI将产生出一个巨大的价值空间，同时对各行各业，乃至整个人类都带来深远的影响。
这次英伟达是将其产品强大的AI性能淋漓尽致地展示在消费者以及行业的面前。其介绍的产品让人目不暇接，有Hopper、DGX100、 Spectrum、 Grace CPU、CUDA-X 库更新、数据中心规模Omniverse 计算系统、Hyperion平台等一系列产品。
在上述产品中，Hopper架构H100值得特别一看。
英伟达推出采用Hopper 架构的新一代加速计算平台。
与上一代产品相比，该平台实现了数量级的性能飞跃。
Hopper的名字是为了纪念最著名的先驱程序媛 Grace Hopper。
格蕾丝·赫柏（Grace Murray Hopper），1906年12月9日出生于美国纽约，计算机软件工程第一夫人、杰出的计算机科学家，同时也是美国海军将军。
耳熟能详的Bug一词，其来由就同Grace Hopper有关。
程序员挂在嘴边的bug跟debug就是来自格蕾丝·赫柏。
老黄指出Hopper 架构将取代两年前推出的Ampere 架构。
英伟达首款基于 Hopper 架构的 GPU —NVIDIA H100。这款 GPU 集成了 800 亿个晶体管，是彻底的“算力怪兽”。
H100 是全球范围内最大的性能出众的加速器，拥有革命性的 Transformer 引擎和高度可扩展的 NVIDIA NVLink 互连技术等突破性功能。可推动庞大的 AI 语言模型、深度推荐系统、基因组学和复杂数字孪生的发展。
老黄表示：“数据中心正在转变成‘AI工厂’。它们处理大量数据，以实现智能。NVIDIA H100 是全球 AI基础设施的引擎，让企业能够利用其实现自身AI业务的加速。”
H100架构的有六项突破性创新：
第一、世界最先进的芯片 ——由 800 亿个晶体管构建而成使其能够帮助客户推出先进的推荐系统以及实时运行数据推理的大型语言模型。
第二、新的 Transformer 引擎 —— H100 加速器的 Transformer 引擎速度提升至上一代的六倍。
第三、多实例 GPU ——在云环境中 Hopper 架构通将 MIG 的部分能力扩展了 7 倍。
第四、机密计算 —— H100 是全球首款具有机密计算功能的加速器，可保护 AI 模型和正在处理的客户数据。客户还可以将机密计算应用于医疗健康和金融服务等隐私敏感型行业的联邦学习，也可以应用于共享云基础设施。
第五、第4代NVIDIA NVLink —— 相较于上一代采用 NVIDIA HDR Quantum InfiniBand网络，带宽高出9倍。
第六、DPX 指令 —— 新的 DPX 指令可加速动态规划，适用于包括路径优化和基因组学在内的一系列算法，同上一代 GPU 相比，其速度提升分别可达 40 倍和 7 倍。
晶体管的数量多固然能提高算力的上限。
但是除了晶体管的数量外，还需要有AI（布局，以及算法等等）。
最后大家可以看看我以前发布过的linus的一个小视频，是针对英伟达的。
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