问题

如何评价Apple最新的A15 Bionic 仿生处理器(SoC)?

回答
苹果最新的A15仿生芯片,可以说是在已经非常强大的A14基础上,又一次稳健的性能提升。作为一款SoC(System on a Chip),它集成了一系列核心组件,包括CPU、GPU、Neural Engine(神经网络引擎)、ISP(图像信号处理器)、内存控制器等等,为苹果的设备提供核心动力。

CPU性能:持续的单核霸主

A15仿生芯片在CPU方面,延续了苹果一贯的强劲表现。它依然采用的是自家设计的ARM架构核心,其中包含了高性能“Avalanche”核心和高能效“Blizzard”核心。虽然苹果没有像一些竞争对手那样疯狂堆叠核心数量,但他们对核心架构的优化,以及与软件的高度协同,使得A15在单核性能上依旧是行业的标杆。

在日常使用中,这意味着应用启动更快,界面响应更流畅,多任务切换丝滑无卡顿。即使是对于那些对性能要求极高的应用,比如视频剪辑、大型游戏或者复杂的图形处理任务,A15也能提供令人印象深刻的流畅度。它的能效比也相当出色,这意味着在提供强大性能的同时,也能有效控制功耗,延长设备的续航时间。

GPU性能:游戏和图形处理的利器

A15仿生芯片的GPU部分也是一大亮点。根据苹果在发布会上展示的数据,其GPU性能相较于上一代有了显著提升,尤其是4核GPU版本。更高的核心数量和更强的图形处理能力,让A15在游戏体验上更上一层楼。

无论是画面细腻程度、特效表现还是帧率稳定性,A15都能轻松应对目前市面上绝大多数3A级别的手游。此外,对于依赖图形处理的应用,比如AR(增强现实)体验、3D建模或者视频渲染,A15的GPU也能提供更快的速度和更出色的细节。苹果对GPU的调校和与Metal图形API的深度整合,是其在图形性能上能取得如此成就的关键。

Neural Engine:AI能力的飞跃

A15仿生芯片的16核Neural Engine,是其在AI和机器学习方面能力提升的驱动力。这个专用硬件能够每秒进行惊人的15.8万亿次运算,这直接体现在了诸如照片处理、语音识别、机器学习模型的运行效率上。

举例来说,在拍照方面,A15的ISP与Neural Engine协同工作,可以实现更智能的场景识别、更精准的色彩还原、更优化的降噪处理,以及更具艺术感的计算摄影效果,比如“电影效果模式”的焦点切换和景深模拟。在Siri的响应速度、语言翻译的准确性、以及设备本地运行的AI模型方面,A15的Neural Engine都能带来更快的处理速度和更自然的体验。

其他组件的协同优化

除了CPU、GPU和Neural Engine,A15仿生芯片的其他组件也发挥着至关重要的作用:

ISP(图像信号处理器): 更先进的ISP意味着更出色的照片和视频质量。A15能够处理更多的图像数据,实现更快的自动对焦,更好的低光表现,以及更精确的色彩和细节捕捉。
内存控制器和缓存: 苹果对其内部的内存管理和缓存设计一直有着独特的优化,这直接影响到数据传输的速度和整体的响应效率。
安全隔离区(Secure Enclave): 负责处理敏感数据,如Face ID信息、指纹数据和加密密钥,为设备提供了强大的安全保障。
先进的制程工艺: A15依旧采用了先进的制程工艺(例如台积电的5nm工艺),这不仅提升了芯片的性能,也进一步优化了功耗表现。

总结:稳健而全面的升级

总的来说,A15仿生芯片并非是颠覆性的革新,而是一次非常稳健、全面且面向未来的升级。它在CPU和GPU性能上带来了可观的提升,尤其是在游戏和图形密集型任务方面。而Neural Engine的飞跃式进步,则进一步巩固了苹果在AI和机器学习领域的领先地位,为用户带来了更智能、更流畅的体验。

苹果的芯片设计哲学在于软硬件的深度整合,A15仿生芯片的强大之处,并不仅仅在于其纸面上的参数,更在于它如何与iOS/iPadOS系统以及苹果生态中的各类应用协同工作,最终为用户带来一致且卓越的体验。对于追求极致性能、领先AI能力和流畅用户体验的消费者而言,A15仿生芯片无疑是目前市面上最顶级的移动处理器之一。它再次证明了苹果在自研芯片领域的实力,也为未来的设备功能拓展奠定了坚实的基础。

网友意见

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A15 的主要提升集中在以下方面:

  • 加强的 GPU 规格, 从 4C 提升到 5C, 满足 Pro 机型的 120Hz ProMotion 需求
  • 双倍的系统总线缓存,达到 32MB, 帮助 GPU 和机器学习性能充分释放
  • 支持了 64bit 宽度的 LPDDR5 内存, 带宽提升, 释放 GPU 性能
  • 加强的 ISP 和 ML 性能, 实现电影模式「先拍摄, 后对焦」,帮助一系列「本地智能」的落地
  • 新的视频编解码, 除了 ProRes 之外或能支持 AV1 编码和 VCC 解码

CPU: 工艺改良下的牙膏, 第一次拿友商开涮

目前看来如 Apple 的宣传, 单核提升 10%, 多核心提升 20%. 单核性能已经接近 M1 峰值水平, , 可以基本认为是工艺升级带来的结果, 没有前面几代那么刺激.

IPC 指标上甚至基本没什么变化, 架构可以说毫无变化, 各级 Cache 也是一模一样, 大概只是优化了下流水线. 也许我们得在 M1X 上才能看到 Apple 在架构上的进一步探索. 今年头一次看到拿对手厂商开涮:

当然内存容量问题是大家最为关心的. 目前 iPhone 13 仍然为 4GB, 13 Pro 系列为 6GB; 传说中的 8BG+1TB 还没有在跑分中出现. 由于系统驱动、闪存的 LUT 表会占用不少空间, 实际 6GB 的可用空间会比 4GB 多 55%, 多任务体验有明显差异.

所以我个人是强烈建议选择 Pro 的, 不仅是为了高刷, 4GB 一开相机就能杀光后台, 极度影响日常体验.

另外 iPad mini 6 出现了当年 mini 2/3 的情况, 官方对比 A12 的提升幅度仅 40%, 低于 iPhone 的 60% 水平, 显然是降频了.

加上屏幕亮度区区 500nit, USB-C 阉割到 5Gbps, 可以认为是 Apple 故意为之. 毕竟才 4000 块不到, 还是要给 Air 4 一点面子.

GPU: 财大气粗的双倍系统级缓存 vs 库克牌刀法

之前我们见识了 iPad Pro 在 A12X 砍掉了一个 GPU 核心, 在 A12Z 补了回来; 到了 M1 时代, 低配产品基本只有 7C GPU, 而高配的 MBA/iMac, 以及全线 Mac mini/iPad Pro/MBP 都是 8C GPU.

到了这一代 iPhone, 我们看到 Pro 为了 120Hz, 从 4C GPU 提升到了 5C, 并且显存也升级到了 LPDDR5, ,理论带宽从 34.4GB/s 提升到了 51.2GB/s. A15 满血版这次直接就提升了 50% 图形性能, 说明 LPDDR5 功不可没.

除了 LPDDR5 之外, System Level Cache 也承担了释放图形乃至 ISP 性能的重要作用, 这也能解释为什么 Apple 用了这么多年 LPDDR4X, 但是 GPU 性能仍然能不断提升. 这次直接把 SLC 堆到了 32MB, 可以想象一下这部分在 A15 里面有多大:

目前唯一能对位的, 只有 AMD 的 Navi 23, 配置了 32MB 总线缓存. 在 TSMC 最先进工艺加持下, 我认为未来 Apple 的 SLC 会成为让 M1X 挑战桌面级 GPU 的一大法宝.


然后就是 Tim 的刀法时间. iPhone 13 就很丢人了, 对比 iPhone 12 差不多只提升了 10%, 和 iPhone 13 Pro 更是差距甚远, 远不是一个 GPU Core 能体现的差距. 我怀疑 iPhone 13 仍然是 LPDDR4X 内存.

虽说 iPad mini 5 是 5C GPU, 听上去 A14 iPad Air 都好, 但是实际跑分就更丢人了, GPU 理论提升对比 A12 才 80%.

啥意思? 说明 iPad mini 这颗 A15 充其量就到了 iPhone A14 水平, 甚至不如 iPad Air 的 A14, 也不如 iPhone 13 的 4C 残血 A15, 实属菜中菜.

差距这么大的原因, 可能砍半的 SLC 要背锅.

机器学习/ISP 性能: 玩法更多了

这次机器学习性能提升到了 M1 的水平. 很显然, 机器学习的性能提升是为了服务各种系统内的「本地智能」功能.

比如说你可以直接从图片中复制文字:

认出你拍的是什么猫

找到你拍照的地方

还有比如 iOS 15 开始支持的纯本地智能 Siri, 也是机器学习性能提升后带来的重大变化:

机器学习性能结合 ISP 的提升, 我们看到了比电影机还牛逼的「先拍摄, 后对焦功能」:

Display Engine/Video Codec: 发布会没提, 到手了才知道

当然有些东西发布会没有仔细说. 就比如说 M1 大幅度改造了 Display Engine, 虽然说只能接两块显示器, 但是细心的用户会发现, 当你接入/拔掉显示器的时候, 不会像传统 Intel/AMD 显示控制器那样出现黑屏, 调整非常迅速.

在 macOS Monterey/iOS 15 上带来了对 Adaptive Sync 屏幕的支持, 一方面能驱动 iPad Pro 120Hz 的 ProMotion 屏幕, 也能让 Mac 驱动很多电竞显示器的实时变频刷新率功能, 从而带来更好的游戏体验.

如今这样的体验也下放到了 iPhone 13 Pro/iPad mini 上. iPhone 13 Pro 自带了 120Hz ProMotion 屏幕, 不管是游戏场景的帧率变化, 还是播放内容的帧率变化, 或者是出现交互后的帧率变化, 都能灵敏响应.

上一代 A14 引入了 AV1 的解码支持. 由于 AV1 能在 H.265 基础上进一步提升压缩比, 很多流媒体和直播平台更倾向于切换到 AV1. 目前 YouTube/Netflix 都提供了 AV1, 国内的斗鱼也在直播中增加了 AV1 支持, 有利于降低流量费用.

A15 有望从 AV1 解码支持升级到编码支持, 这样有利于更高效率的 4K 视频上传; 此外这一代应该引入了 ProRes 的完全支持; 最新的 H.266 VVC 的解码支持也有望在 A15 出现, 这点我们可以拭目以待.

觉得内容有帮助别忘了点一下红包:

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苹果大约在A12以后,IPC提升就很有限了。

苹果的主频一直往上拉,靠工艺红利提升CPU单核性能,现在A15已经把CPU拉到3.23Ghz了。架构每年的进步都是个位数,今年甚至没有啥进步。

在GPU方面不是这样,GPU即使架构没有升级,靠工艺红利堆规模,也能大幅提升性能。

所以,苹果今年的GPU升级幅度还可以。

这也是为什么英特尔要挤牙膏好几年。

而nVIDIA即使领先也能每年进步的原因。

单核性能,崛起瞬间的爆发速度,这方面苹果相比安卓手机,依然有优势,即使今年的X2,依然距离苹果有代差。

GPU不一定,三星用了AMD的技术,今年似乎要翻身。

还有一个潜在的对手是MTK

MTK最近一段时间和nVIDIA走得很近,MTK今年可能用台积电的4nm去攒一个高端SOC,去战骁龙898,而且很有可能战而胜之。

高通继续用三星的5nm上X2大核心,前途不是很乐观。上X1都上出火炉来,上X2能不热?

ARM公版的大核心没有那么弱,它没有像苹果A系列那么极端上规模,而是尽量控制功耗。

苹果已经5W-6W了,ARM公版大核心还努力控制在2W-3W。

如果,nVIDIA和AMD的GPU技术,在同工艺、同样功耗下比苹果的GPU更强,那么苹果以后可能会失去GPU的优势。

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恕我直言,这问题下一些回答有明显错误:

N5P 的良率可是大大进步的,使得 A15 Bionic 在同样的尺寸下塞进了 150 亿个晶体管。
又看到一个有专业认可的回答说:N5P才是真正的5nm,N5只是N7P+......米玉傑哭晕..

N5P是N5的小改款工艺,本身工艺密度变化不大,所以A15 Bionic不可能在同样尺寸下塞进去150亿晶体管。

A14 Bionic有118亿个晶体管,die的面积大小为88mm²,A15 Bionic增长到150亿晶体管,接近M1的160亿晶体管,就不可能还保持88mm²。要知道M1的面积可是有120mm²。

现在A15在iPhone 13 Pro上有5个GPU核心,加上翻倍的system cache,以及一些新的ISP,16core-NE等乱七八糟的提升,大概率die的面积是增大的。尤其是现在台积电工艺密度虽然在遵循摩尔定律进步,但是SRAM density和I/O等密度增长在放缓,所以增大cache对面积制约很大。

其次说A15性能,现在所有的讨论和新闻稿都只有一个数据来源:

Ice Universe发现的benchmarking platform上的跑分。要知道现在新机还没有发售,只有官方有机器。

所有的CPU和GPU跑分都是基于这一组数字,详细地可以去链接看,图我就不贴了。

其实一开始我们就不必对A15有额外的期待,去年A14绝对性能提升幅度比较小,苹果直接隔代对比A12。

现在A15直接对比竞争对手,但不指明是谁,也不对比自家A14或A13,只是强调领先对手。这充分说明苹果没有信心,如果数据很好看就直接放出来了,或者列出M1性能和能耗比吊打对手的那种夸张对比图。

现在5 core-GPU可能还有不错的提升,但CPU无论是单核还是多核心都是吃了一点拉高频率的红利,也没什么好说的(Anandtech说是Gerard Williams跑去Nuvia,然后被Apple告了,影响了设计)。而具体的GPU信息官方还没更新,现在最新只有A14的信息,只能等后续更新了:

而且A15的关键还是看功耗,CPU大核心和小核心的功耗曲线,以及GPU功耗这些才是重点,因为A系列性能已经足够强了。但爆料出来的Geekbench跑分无法体现功耗信息。

这一代iPhone 13 Pro Max 238g太重,iPhone 13 Pro会是很多人首选,然而iPhone 13 Pro电池提升有限,5 core-GPU渲染这个Promotion的屏幕是决定这一代续航的关键。


最后一点碎碎念:

以前A7,A8和A9的年代不少不知名但很有料的用户会有对CPU架构设计的分析,或者单核心能耗比曲线,核心调度等展开详细讨论,GPU则是会从Apple Developer的手册中,以及在Metal Feature中挖出一系列有用信息。

现在小白测评的自媒体流行后,大家基本都是复述下Geekbench跑分,或者把Anandtech的图拉出来说一番,写一篇非常长的文章但其实三张图就说清的事。

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