基于10nm工艺的英特尔芯片性能会比自家14nm的有大幅度提升吗？

英特尔从14nm转向10nm，这绝对是一个技术上的飞跃，用户最关心的自然是性能上的提升。那么，基于10nm工艺的英特尔芯片，相比于自家14nm的芯片，究竟能带来多大的性能飞跃呢？这背后涉及到不少技术细节，咱们得掰开了揉碎了聊。

首先，我们得明白，“制程工艺”这东西，说的就是芯片上晶体管的尺寸。你可以想象成，以前是盖大房子，现在能盖小别墅了。工艺越先进，晶体管越小，同样面积上就能塞进更多的晶体管，或者用更少的面积做出同样数量的晶体管。

10nm相对于14nm，最直接的好处是什么？

更高的晶体管密度：这是核心。10nm工艺相比14nm，在相同面积下，晶体管的数量可以增加不少。想象一下，一块芯片就是一块土地，10nm让你在这块土地上建更多的楼房。更多的楼房意味着什么？意味着更强大的计算能力。CPU的核心数量、缓存容量，甚至集成显卡的性能，都有可能因为晶体管数量的增加而得到提升。

更高的能效比：更小的晶体管，意味着在工作时需要的电压更低，电流也更小。这直接转化为更低的功耗。在相同的性能水平下，10nm芯片会比14nm芯片更省电。反过来，在相同的功耗预算下，10nm芯片可以运行在更高的频率，或者执行更多的指令。这对于笔记本电脑、移动设备尤其重要，直接关系到续航表现。

更高的时钟频率（潜在）：由于晶体管更小、能效更高，理论上，10nm芯片可以运行在比14nm更高的时钟频率上。更高的频率意味着处理器每秒可以执行更多的指令，这自然会带来更快的处理速度。不过，实际能跑到多高的频率，还会受到设计、散热等多种因素的影响，不能简单地认为10nm就一定比14nm快多少GHz。

那么，“大幅度提升”这个词，到底有多大的水分？

这玩意儿不能一概而论。虽然10nm带来了技术上的质变，但实际的性能提升，往往是“1+1 > 2”的效应，而不是简单的线性叠加。

架构的协同作用：芯片的性能提升，从来不是只靠制程工艺。英特尔在推出10nm工艺的同时，往往也会同步更新其CPU架构。比如，10nm的Ice Lake（第一代10nm）相比于14nm的Coffee Lake，不仅在制程上有了进步，架构上也引入了Sunny Cove等新核心，以及Gen11集成显卡。这些架构上的改进，本身就能带来IPC（每时钟周期指令数）的提升。所以，我们看到的性能提升，是制程优势 + 架构优势的叠加。

实际应用场景的差异：不同的应用场景，对性能提升的感受也不同。
CPU密集型任务：像视频编码、大型游戏、科学计算等，这些任务能充分利用CPU的核心数量和计算能力。10nm工艺带来的更高晶体管密度和潜在的更高频率，在这类应用中会显得尤为重要，性能提升会比较明显。
GPU密集型任务：如果芯片集成了更强大的集成显卡（比如英特尔10nm的Gen11/Gen12），那么在图形处理、轻度游戏、视频解码等方面，性能也会有显著改善。
日常办公和网页浏览：对于这类对CPU要求不那么高的任务，虽然10nm依然会提供更流畅的体验，但相比于14nm，那种“飞跃”的感觉可能就不会那么强烈了。你可能会觉得反应更快了，但不是质的区别。

英特尔的“挤牙膏”与“策略”：必须承认，英特尔在10nm工艺的量产上遇到过不少挑战，这使得10nm芯片的推出时间比预期晚了不少。在这个过程中，英特尔也一直在优化14nm工艺，推出各种“加强版”，比如14nm++++。所以，当10nm产品真正上市时，它面对的14nm竞争对手，本身性能也已经“卷”到了一定的程度。

具体到数字，能有多大提升？

英特尔官方在发布10nm产品时，通常会给出一个相对保守的数字。例如，在Ice Lake发布时，英特尔曾表示，相较于上一代（14nm）同等功耗下，CPU性能提升可达18%，在多线程方面甚至能达到40%以上。而集成显卡（Gen11）的性能提升更是惊人，能达到翻倍的水平。

当然，这些数据是在特定测试条件下的官方宣称。我们实际使用时，可能会因为软件优化、散热环境、内存速度等因素，体验到不同的提升幅度。但10%20%的CPU单核性能提升，以及30%50%甚至更高的多核性能提升，加上大幅增强的集成显卡性能，这基本可以算得上是一个“显著”或者“较大”的提升范围了。

举个例子：

假设你的14nm笔记本，在跑某个视频剪辑软件时需要10分钟导出。换成同级别的10nm笔记本，同样的任务可能只需要89分钟，甚至更快。而在玩一个集成显卡也能跑得动的游戏时，10nm的帧数可能会比14nm高出1020帧，画面会更流畅。

总结一下：

英特尔的10nm工艺相较于14nm，带来的性能提升是多方面的、显著的，尤其是在多核性能、能效比以及集成显卡性能方面。这种提升并非仅仅是频率的微小增长，而是得益于更高的晶体管密度、更优化的架构设计以及更好的能效表现。

不过，用户感知到的“大幅度提升”的程度，会受到具体应用场景、软件优化以及个体硬件配置等多种因素的影响。所以，你可以期待一个比14nm更强劲、更省电、图形能力更好的体验，但具体提升的“百分比”则需要结合实际产品和你的使用习惯来衡量。总的来说，从14nm到10nm，英特尔确实在性能和能效上迈出了坚实的一大步。

网友意见

一句话结论：有，综合平均46%

这个问题下，好像大家都在谈消费级的CPU，这里回答个服务器级的产品——第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器。

每一代新制程工艺的产品，与前代产品相比最大优势是晶体管数量。 晶体管数量多了，可以从很多方面去提升CPU的性能，例如：

增加新指令 同样的运算，新的专用指令比用通用指令组合性能更好，功耗更低。
增加运算单元 增加已有的运算单元数量，提高指令并行度——为了保持新增单元的效率，往往需要对整个CPU的指令通道进行加宽，例如更多的解码器，更深的微操作队列，更宽的乱序执行窗口等等。
扩大缓存 把更多的数据从相对低速的内存中载入高速的缓存，减少CPU等待指令、数据的时间。
采用更优秀的算法 例如分支预测、缓存替换策略等算法，更优秀有效的算法往往需要更丰富、细节更多的运行状态数据支持，产生、统计、记录这些数据，实现更复杂、细致的算法需要更多晶体管。
增加内核数量 可以同时运行更多的计算任务，而且没有频繁切换线程带来的性能开销。

上面1~4都是内核架构层面的，只要采用相同的内核，任何CPU都可以获得相同的性能提升。但是因为应用环境的不同，增加核心在主流消费级CPU上并不常见——起码不会每次升级制程就会提高内核数量。而在多线程应用常见的服务器、工作站、高端桌面领域，CPU厂商几乎是只要能提供多少核心就给多少，历代英特尔® 至强® 处理器的旗舰型号，内核数量从10~15~18~24~28~40一路提升，这才是最能直观体现出新工艺带来的性能提升的地方。

数据来源：英特尔® 产品规范^[1]

采用10nm工艺的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器介绍

第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器其实有两种不同的制程、架构的产品，其中4路、8路型号都是14nm制程，架构代号Cooper Lake-SP；双路型号是10nm制程，架构代号Ice Lake-SP(ICL-SP)。针对提问所问的10nm工艺，本回答提到的“第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器”均指ICL-SP的型号。

全新的内核架构

ICL-SP的内核架构是Sunny Cove(SNC)，这个其实在搭载第十代英特尔® 酷睿™ 处理器的轻薄本产品上早已出现过了。根据上面提到的性能提升方式简单谈一下SNC对比上一代产品的Skylake(SKL)内核架构的主要提升(服务器与消费级的内核稍有不同）^[2]：

增加新指令 新增SHA指令对加密进行加速；新增多条AVX-512指令加速向量计算、神经网络运算；新增安全方面的内存加密、SGX扩展等。

2. 增加运算单元 增加一个数据存储单元，增加一个用于存储数据的地址计算单元(AGU)。为了更好的指令并发性能，整体流水进行加宽：

更深的指令分配队列，从64提升到70，9%；如果关闭SMT，队列深度为140；
更宽的乱序窗口，从224提升到352，57%；
更多指令发射端口，从8提升到10，25%；
更宽的调度器，从97提升到160，65%。
更大的寄存器文件，整数寄存器从180提升到280，56%；浮点寄存器从168提升到224，33%。

3. 扩大缓存 更大的一级数据缓存(L1D)，从32KiB提升到48KiB，50%；更大的二级缓存(L2 Cache)，从1MiB提升到1.25MiB，25%。

4. 采用更优秀的算法 新的指令抓取策略，优化了分支预测算法。

上述措施的整体效果，根据英特尔公布的数据，SNC比SKL的综合平均IPC(Instruction Per Cycle，每周期指令数量，衡量CPU的同频率性能指标)提升20%（略高于消费级SNC vs SKL的18%）。

大幅增长的核心数量

从上面的规格对比可以看到，ICL-SP最多40核心，比SKL-SP的最多28提升了43%。英特尔® 至强® 可扩展处理器的Mesh内部互联总线使得数量众多的任意两个核心之间、核心与集成的其它模块如UPI控制器、PCIe控制器、内存控制器通信时有最佳的延迟-带宽平衡。

存储容量、带宽提升

支持更大容量内存。 ICL-SP支持最大6TB内存，2TB DRAM + 4TB 英特尔® 傲腾™ 持久内存，比上代产品的1.5TB + 3TB增加了33%。

内存带宽更高。 ICL-SP支持8通道DDR4-3200，单插槽内存带宽高达204.8 GB/s；比上代产品的6通道DDR4-2933提供的140.8 GB/s提升了45%。

IO设备带宽更高。 ICL-SP支持PCIe 4.0，单通道带宽16 GT/s，比上代产品的PCIe 3.0的8 GT/s提高100%。PCIe通道数量也从48条增加到64条。

这些提升，配合最新的英特尔® 傲腾™ 持久内存200系列、英特尔® 傲腾™ 固态盘5800系列、英特尔® 以太网800系列网络适配器，保证第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器可以快速的获取需要处理的数据，无论这些数据是已经加载进内存中，还是在本地/远程存储设备上。

其它特性介绍

除了性能提升外，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器还有不少新增特性：

英特尔® SGX(Intel® Software Guard Extension):

英特尔® SGX 技术能在 CPU 的支持下，在内存等特定硬件环境中构建出一个可信安全的 “飞地”（Enclave）。飞地独立于操作系统、虚拟机以及 BIOS 系统之外，即便比客户应用程序更底层的基础软件或系统在恶意攻击中沦陷，飞地也可以通过基于硬件的、增强型的安全防护更有效地阻断这些攻击，尽力避免其中的数据或代码被窃取或篡改。同时，英特尔® SGX 技术是目前商用 CPU 硬件中最先进的可信执行环境（TEE）实现，也是越来越重要的“隐私计算”、“机密计算”的核心技术之一。

英特尔® SST (Intel® Speed Select Technology): 可以根据不同应用场景或应用负载的特点及其对算力的特定要求，对处理器单个及多个核心的运行状态、频率和功耗进行精细化控制，从而能在保障更优能效的前提下满足不同负载的差异化需求。

英特尔® TME (Intel® Total Memory Encryption): 集成在CPU内部的透明全内存加密技术。

英特尔® 密码操作硬件加速（Intel Crypto Acceleration）： 新的指令和架构特性可以并行执行多个加密函数，减少常见的数据加密带来的性能下降，可以提升SSL网站服务器、5G基础设施、防火墙等应用的性能。针对对称加密和哈希加密等常见算法，公钥密码加速负载性能提升 5.6 倍，对称加密负载性能提升 3.3 倍。

性能对比

如果懒得了解技术细节的话，看跑分就好了。

官方评测

先看看官方给出的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器测试成绩：

标准性能评测，对比上代产品平均提升46%，浮点性能提升52%；

常见数据中心负载，提升最高的是网络数据包处理性能，88%；虚拟化、蒙特卡洛计算、机器阅读(BERT)三项应用获得超过70%的性能提升；其它提及的应用负载中，性能提升幅度都超过了50%。

高性能计算中，标准评测提升幅度在38%~47%之间；实际应用中，除了财务服务中的二项式期权提升幅度较低为28%外，其它应用中提升幅度都超过50%，综合平均提升幅度为53%。

最近大热的人工智能，常见的ResNet-50，实时推理提升52%，批量56%。

SPEC官网数据库成绩

可能有朋友会对官方数据的可信度存疑，其实熟悉硬件圈的朋友大部分都认为英特尔官方的评测数据是靠谱的。不过还是找一下第三方数据，看看业界标准的处理器性能评测软件SPEC CPU 2017的数据库中，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器实际表现如何。

这里选取Dell提交的成绩，限定双路处理器配置，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器的8380和第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器的8280的成绩搜索结果^[3]^[4]：

SPEC CPU 2017的成绩分四个部分：

Int Speed，单实例整数测试，ICL-SP略有提升幅度很小。 SPEC的整数测试基本上没有为并行计算优化，无法发挥多核心的性能优势，而且这类应用通常也很难为SIMD优化。
Int Rate，多实例整数测试，提升幅度53%。 多实例可以很好的发挥ICL-SP的多核心优势。
FP Speed，单实例浮点测试，提升幅度51%。 浮点应用往往会对多线程进行优化，即使是单实例也可以发挥核心数量多的优势。
FP Rate，多实例浮点测试，提升幅度62%。 多实例，浮点，能最大化的发挥出第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器的全部性能优势。

结论及展望

英特尔® 基于10nm制程工艺的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，对比上代14nm制程工艺的产品，综合性能提升43%。其实这个成绩是被一些不适合对并行计算、向量处理优化的传统应用拉低了，如果是对海量数据量进行处理，渴求处理器性能的各种数据中心应用、高性能计算、人工智能应用等，因为数据量庞大，适合分块、分组处理，可以很好的发挥多核心、SIMD指令优势，大部分应用都可以获得50%以上的性能提升。

对于未来，我想就人工智能多说两句。随着互联网、移动设备、智能硬件的普及，我们的生活、工作中产生的数据会越来越多，同时我们也更需要用这些数据为我们的生活和工作提供便利。然而作为人类的我们，获取信息、处理信息的能力总是有限的，这就更需要计算机协助我们处理这些庞大的数据，并且从这些数据中寻找出某种规律，或者提取其中重要的部分数据出来，这就要靠人工智能的帮助。所以人工智能将会是IT界下一个重要的普及方向。

可能会有朋友觉得，GPU甚至是专用的TPU，可以提供比CPU更强大的机器学习、深度学习性能。虽然这是事实，但我要说的是，GPU和TPU提供的庞大性能，对于使用海量的数据来训练模型的确很好，然而将来人工智能的普及，更重要的是智能和各种各样业务的结合。举例来说，目前大家最熟悉的人工智能应用：人脸识别，训练一个识别模型需要对海量的照片进行分析、计算，GPU/TPU会比CPU更为合适。然而训练模型只是少量的研究机构、大型企业才会去做的事情，更普遍的应用，是某个需要识别用户身份的应用如需要实名认证的金融软件、政府应用等，只需要对少量图片或者一段几秒钟的视频结合训练好的模型进行推理，然后根据识别结果进行不同的处理流程。这种情况下，CPU比GPU更有优势：应用开发简单方便、硬件普及程度高。

所以，就人工智能来说，GPU/TPU和CPU各有优势，GPU/TPU更适合从大量数据中训练出需要的模型，而训练好的模型结合业务进行推理则是CPU更适合。第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器大幅提升的人工智能性能，对于需要使用人工智能进行分析决策、优化业务的企业来说，可以更快速的响应，降低总体拥有成本，值得有需要的企业选用。

另附一篇和英特尔® 至强® 可扩展处理器有关的回答：

参考

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