其他用arm架构的公司什么时候才可能达到苹果M1 MAX的性能？特斯拉会做芯片吗？
苹果的M1 Max芯片，着实让ARM架构在高性能计算领域狠狠地刷了一波存在感。它不仅在能效比上表现惊人，性能上更是达到了许多人意想不到的高度，尤其是在图形处理和视频编码方面。那么，其他公司什么时候才能企及，尤其是像特斯拉这样的公司，有没有可能涉足这一领域？咱们就掰开了揉碎了聊聊。
M1 Max的“魔力”在哪？
要理解其他公司何时能达到M1 Max的水平，得先弄明白M1 Max是怎么做到的。苹果在这颗芯片上玩了不少花活：
CPU架构的优化与集成： M1 Max采用的是自研的ARMv8架构，苹果在CPU核心的设计上投入巨大，特别是其“性能核”（Performance Cores）和“能效核”（Efficiency Cores）的组合。这些核心并非简单的堆叠，而是经过了精密的调度和协同工作，能在需要高性能时全力输出，在轻度负载下又极其节能。其核心数量和指令集架构（ISA）的深度定制，是其强大基础。
GPU的强大表现： M1 Max的GPU性能是其一大亮点，拥有高达32个核心。苹果在GPU架构设计上的积累，加上与内存系统的深度整合，带来了非常流畅和强大的图形处理能力。这部分性能的提升，直接影响了视频编辑、3D渲染等工作负载。
统一内存架构（UMA）： 这是M1系列芯片的“杀手锏”。CPU、GPU、NPU（神经网络引擎）等所有核心共享同一块高速内存池。这意味着数据在不同处理单元之间传输时，无需进行繁琐的复制和搬运，极大地降低了延迟，提升了数据吞吐量。这对于处理大量并行任务，尤其是在机器学习和图形密集型应用中，效果是颠覆性的。
神经网络引擎（NPU）： M1 Max集成了强大的16核神经网络引擎，专为机器学习任务而设计。这使得在本地设备上进行AI推理和加速成为可能，比如图像识别、自然语言处理等。
制造工艺与设计整合： 苹果拥有从芯片设计到硬件、软件的端到端控制能力。它能与台积电等晶圆代工厂紧密合作，选用最先进的制造工艺（如5nm），并将其充分发挥。这种“软硬一体”的优势，让苹果能对芯片的每一个细节进行极致优化。
其他ARM架构公司何时能赶超？
这可不是一个简单的“多久”就能回答的问题，涉及到技术积累、研发投入、生态系统以及商业战略等多个层面。
1. CPU架构的追赶：
高通（Qualcomm）： 作为ARM架构授权的巨头，高通在移动处理器领域有着深厚的积累。它的骁龙系列芯片一直在不断进步，特别是在自家定制的CPU核心（Kryo）方面。然而，要达到M1 Max那样在高性能和能效上全面压制竞争对手的水平，高通需要持续在CPU微架构上取得突破，并且要在核心数量和调度策略上有所创新。目前来看，高通在Windows on ARM平台上的努力正在逐步提升性能，但要撼动苹果的地位，还需要时间。
联发科（MediaTek）： 联发科近年来在移动芯片领域表现抢眼，尤其是天玑系列，在性能和功耗控制上取得了显著进步。但与苹果相比，它在高端CPU架构的定制深度、GPU的自研能力以及整体系统的集成优化上，仍有提升空间。
其他ARM合作伙伴（如英特尔部分业务、NVIDIA的Grace CPU等）： 英特尔虽然在x86架构上占主导地位，但也在探索ARM领域，特别是数据中心和高性能计算。NVIDIA的Grace CPU是专门为数据中心设计的ARM处理器，其目标是与自家GPU协同，提供极致的计算能力。但这些产品往往面向特定市场，与苹果M1 Max这种面向消费电子和创意工作站的定位有所不同。
2. GPU的突破：
高通Adreno GPU： 高通的Adreno GPU在移动领域一直表现出色，但与苹果的自研GPU相比，尤其是在峰值性能和特定计算场景下，仍有差距。苹果在GPU架构设计上的创新和与内存系统的优化是其优势所在。
ARM Mali GPU： ARM自己设计的Mali GPU是许多厂商的选择，但通常需要设备制造商进行一定的二次开发和优化。要达到苹果M1 Max那样内置的、高度集成的强大GPU性能，需要在IP授权之外，投入更多的自研和系统级优化。
AMD RDNA架构的ARM版本： 这是个潜在的可能性。AMD在GPU领域是顶级玩家，如果它将其强大的RDNA架构移植到ARM平台，并与授权厂商合作，或许能带来强有力的竞争。但目前来看，这还处于推测阶段。
3. 统一内存架构的挑战：
苹果的UMA是其设计的核心优势之一，它将CPU、GPU、NPU等整合在同一个封装中，并通过高速总线共享内存。其他公司要实现类似的效果，需要投入巨额的研发资金，并且要重新设计整个SoC（System on Chip）的内部互联和内存控制器。这不仅是技术挑战，更是成本和供应链的挑战。目前，许多公司在SoC设计上已经实现了不同程度的“集成”，但要达到苹果在内存带宽和延迟上的极致水平，还有很长的路要走。
4. 生态系统的整合：
苹果的优势还在于其软硬一体的生态系统。macOS、iPadOS等操作系统与M1芯片的深度整合，使得软件能够充分发挥硬件的潜力。其他公司，尤其是那些只提供芯片的公司，很难复制这种从操作系统到应用层面的全面优化。这要求芯片设计公司不仅要做好硬件，还要与操作系统开发者以及应用厂商紧密合作。
总结一下“何时”：
短期内（13年）： 我们可能会看到其他ARM阵营的芯片在CPU或GPU的某个单点上接近或略微超越M1 Max，例如在CPU的单核或多核峰值性能上，或者在某些图形基准测试中。但要在整体性能、能效比以及关键的统一内存体验上全面匹敌，难度很大。
中期（35年）： 如果高通、联发科以及其他有志于高性能ARM计算的公司持续加大研发投入，特别是在CPU微架构、GPU自研和系统级集成方面取得关键突破，并且能说服软件厂商为其进行深度优化，那么是有可能出现能与M1 Max竞争甚至在某些方面超越的芯片的。
长期（5年以上）： 想要完全复制苹果的“软硬一体化”和“极致集成”模式，需要的是公司战略的根本性转变，包括对操作系统、软件生态乃至终端产品的全面掌控。这需要时间，也需要巨大的决心和投入。
特斯拉会做芯片吗？
是的，特斯拉已经在做芯片，而且做得相当成功。
但我们要区分两种“做芯片”：
1. 设计芯片，并委托第三方制造（Foundry）： 这是绝大多数芯片公司的模式，包括苹果、高通、英伟达等。特斯拉在这方面早已是专家。
2. 设计并自主生产芯片（IDM Integrated Device Manufacturer）： 这种模式非常少见，只有少数大型半导体公司才具备，例如英特尔、三星等。
特斯拉在做芯片方面，主要体现在以下几个方面：
FSD（Full SelfDriving）芯片： 特斯拉是业内最早大规模采用自主设计AI芯片的公司之一。为了实现其全自动驾驶的愿景，特斯拉自主设计了专用的AI加速芯片（被称为D1芯片），用于处理大量的传感器数据和运行复杂的神经网络算法。这颗芯片的性能非常强大，特别是在AI推理方面，能够满足其严格的自动驾驶需求。它不仅包含高性能的计算单元，还集成了大量专门用于处理图像和视频的逻辑，以及高效的内存带宽和互联。
车载计算平台： 除了FSD芯片，特斯拉在其车辆中还使用了多种定制化的芯片，例如用于车载娱乐系统、电池管理系统等。这些芯片的设计都是为了满足其特定的硬件和软件需求。
与AMD的合作： 近年来，特斯拉在车载娱乐系统上开始采用AMD的Ryzen处理器和Radeon GPU，这说明特斯拉在选择技术方案时，会根据具体需求进行权衡。但同时，它也没有放弃在关键领域（如FSD）自主设计芯片的战略。
特斯拉做芯片的“为什么”和“优势”：
极致的定制化需求： 自动驾驶是一个对算力、能效和实时性要求极高的领域。通用芯片往往无法满足特斯拉的特定需求，所以自主设计芯片是必要的。
性能和成本的控制： 通过自主设计，特斯拉能够更好地控制芯片的性能表现和生产成本，避免被第三方芯片供应商“卡脖子”。
软硬一体化的协同： 特斯拉能够将硬件（芯片）与软件（自动驾驶算法、操作系统）进行深度耦合和优化，实现其他厂商难以企及的协同效应。
技术前沿的驱动： 特斯拉以技术创新闻名，在AI和自动驾驶领域，芯片是核心竞争力之一。
特斯拉的芯片能达到M1 Max的性能吗？
这是一个很有趣的问题。
目标不同： 特斯拉的FSD芯片和苹果的M1 Max芯片，其设计目标和应用场景有所差异。
M1 Max更侧重于通用计算、图形处理、视频编码以及机器学习的通用性，是面向内容创作、日常办公和游戏等领域的“全能战士”。
特斯拉的FSD芯片则更专注于AI推理、计算机视觉处理和特定的自动驾驶任务。它可能在这些特定任务上的效率和性能极高，但其通用计算能力和图形性能可能不如M1 Max。
架构差异： 特斯拉的FSD芯片很可能是基于ARM架构的定制化设计，或者采用了其他高性能的AI计算架构。而苹果的M1 Max是高度集成的SoC，将CPU、GPU、NPU、内存控制器等紧密集成在一起。
潜在的合作与竞争： 特斯拉与AMD的合作，以及在自动驾驶芯片上的自研，表明它在半导体领域有着长远的规划。未来，不排除特斯拉会基于其在AI芯片领域的积累，涉足更通用的高性能计算领域，或者与其他公司合作推出更具竞争力的ARM处理器。
总而言之，特斯拉已经是一位成熟的芯片设计者。 它的FSD芯片在特定领域（AI推理）的表现可能已经非常出色，甚至超越了M1 Max在同一任务上的效率。但要说特斯拉的芯片“整体性能”达到M1 Max的水平，还需要看它未来的发展方向和技术投入。如果特斯拉继续加大对通用计算和图形处理领域的研发，并且保持其在AI领域的优势，那么未来在高性能ARM计算领域，我们很可能会看到一个强大的新玩家。
这场关于高性能ARM架构的军备竞赛，正变得越来越精彩，而特斯拉的加入，无疑让这出大戏更加引人入胜。
M1 Max的“魔力”在哪？
要理解其他公司何时能达到M1 Max的水平，得先弄明白M1 Max是怎么做到的。苹果在这颗芯片上玩了不少花活：
CPU架构的优化与集成： M1 Max采用的是自研的ARMv8架构，苹果在CPU核心的设计上投入巨大，特别是其“性能核”（Performance Cores）和“能效核”（Efficiency Cores）的组合。这些核心并非简单的堆叠，而是经过了精密的调度和协同工作，能在需要高性能时全力输出，在轻度负载下又极其节能。其核心数量和指令集架构（ISA）的深度定制，是其强大基础。
GPU的强大表现： M1 Max的GPU性能是其一大亮点，拥有高达32个核心。苹果在GPU架构设计上的积累，加上与内存系统的深度整合，带来了非常流畅和强大的图形处理能力。这部分性能的提升，直接影响了视频编辑、3D渲染等工作负载。
统一内存架构（UMA）： 这是M1系列芯片的“杀手锏”。CPU、GPU、NPU（神经网络引擎）等所有核心共享同一块高速内存池。这意味着数据在不同处理单元之间传输时，无需进行繁琐的复制和搬运，极大地降低了延迟，提升了数据吞吐量。这对于处理大量并行任务，尤其是在机器学习和图形密集型应用中，效果是颠覆性的。
神经网络引擎（NPU）： M1 Max集成了强大的16核神经网络引擎，专为机器学习任务而设计。这使得在本地设备上进行AI推理和加速成为可能，比如图像识别、自然语言处理等。
制造工艺与设计整合： 苹果拥有从芯片设计到硬件、软件的端到端控制能力。它能与台积电等晶圆代工厂紧密合作，选用最先进的制造工艺（如5nm），并将其充分发挥。这种“软硬一体”的优势，让苹果能对芯片的每一个细节进行极致优化。
其他ARM架构公司何时能赶超？
这可不是一个简单的“多久”就能回答的问题，涉及到技术积累、研发投入、生态系统以及商业战略等多个层面。
1. CPU架构的追赶：
高通（Qualcomm）： 作为ARM架构授权的巨头，高通在移动处理器领域有着深厚的积累。它的骁龙系列芯片一直在不断进步，特别是在自家定制的CPU核心（Kryo）方面。然而，要达到M1 Max那样在高性能和能效上全面压制竞争对手的水平，高通需要持续在CPU微架构上取得突破，并且要在核心数量和调度策略上有所创新。目前来看，高通在Windows on ARM平台上的努力正在逐步提升性能，但要撼动苹果的地位，还需要时间。
联发科（MediaTek）： 联发科近年来在移动芯片领域表现抢眼，尤其是天玑系列，在性能和功耗控制上取得了显著进步。但与苹果相比，它在高端CPU架构的定制深度、GPU的自研能力以及整体系统的集成优化上，仍有提升空间。
其他ARM合作伙伴（如英特尔部分业务、NVIDIA的Grace CPU等）： 英特尔虽然在x86架构上占主导地位，但也在探索ARM领域，特别是数据中心和高性能计算。NVIDIA的Grace CPU是专门为数据中心设计的ARM处理器，其目标是与自家GPU协同，提供极致的计算能力。但这些产品往往面向特定市场，与苹果M1 Max这种面向消费电子和创意工作站的定位有所不同。
2. GPU的突破：
高通Adreno GPU： 高通的Adreno GPU在移动领域一直表现出色，但与苹果的自研GPU相比，尤其是在峰值性能和特定计算场景下，仍有差距。苹果在GPU架构设计上的创新和与内存系统的优化是其优势所在。
ARM Mali GPU： ARM自己设计的Mali GPU是许多厂商的选择，但通常需要设备制造商进行一定的二次开发和优化。要达到苹果M1 Max那样内置的、高度集成的强大GPU性能，需要在IP授权之外，投入更多的自研和系统级优化。
AMD RDNA架构的ARM版本： 这是个潜在的可能性。AMD在GPU领域是顶级玩家，如果它将其强大的RDNA架构移植到ARM平台，并与授权厂商合作，或许能带来强有力的竞争。但目前来看，这还处于推测阶段。
3. 统一内存架构的挑战：
苹果的UMA是其设计的核心优势之一，它将CPU、GPU、NPU等整合在同一个封装中，并通过高速总线共享内存。其他公司要实现类似的效果，需要投入巨额的研发资金，并且要重新设计整个SoC（System on Chip）的内部互联和内存控制器。这不仅是技术挑战，更是成本和供应链的挑战。目前，许多公司在SoC设计上已经实现了不同程度的“集成”，但要达到苹果在内存带宽和延迟上的极致水平，还有很长的路要走。
4. 生态系统的整合：
苹果的优势还在于其软硬一体的生态系统。macOS、iPadOS等操作系统与M1芯片的深度整合，使得软件能够充分发挥硬件的潜力。其他公司，尤其是那些只提供芯片的公司，很难复制这种从操作系统到应用层面的全面优化。这要求芯片设计公司不仅要做好硬件，还要与操作系统开发者以及应用厂商紧密合作。
总结一下“何时”：
短期内（13年）： 我们可能会看到其他ARM阵营的芯片在CPU或GPU的某个单点上接近或略微超越M1 Max，例如在CPU的单核或多核峰值性能上，或者在某些图形基准测试中。但要在整体性能、能效比以及关键的统一内存体验上全面匹敌，难度很大。
中期（35年）： 如果高通、联发科以及其他有志于高性能ARM计算的公司持续加大研发投入，特别是在CPU微架构、GPU自研和系统级集成方面取得关键突破，并且能说服软件厂商为其进行深度优化，那么是有可能出现能与M1 Max竞争甚至在某些方面超越的芯片的。
长期（5年以上）： 想要完全复制苹果的“软硬一体化”和“极致集成”模式，需要的是公司战略的根本性转变，包括对操作系统、软件生态乃至终端产品的全面掌控。这需要时间，也需要巨大的决心和投入。
特斯拉会做芯片吗？
是的，特斯拉已经在做芯片，而且做得相当成功。
但我们要区分两种“做芯片”：
1. 设计芯片，并委托第三方制造（Foundry）： 这是绝大多数芯片公司的模式，包括苹果、高通、英伟达等。特斯拉在这方面早已是专家。
2. 设计并自主生产芯片（IDM Integrated Device Manufacturer）： 这种模式非常少见，只有少数大型半导体公司才具备，例如英特尔、三星等。
特斯拉在做芯片方面，主要体现在以下几个方面：
FSD（Full SelfDriving）芯片： 特斯拉是业内最早大规模采用自主设计AI芯片的公司之一。为了实现其全自动驾驶的愿景，特斯拉自主设计了专用的AI加速芯片（被称为D1芯片），用于处理大量的传感器数据和运行复杂的神经网络算法。这颗芯片的性能非常强大，特别是在AI推理方面，能够满足其严格的自动驾驶需求。它不仅包含高性能的计算单元，还集成了大量专门用于处理图像和视频的逻辑，以及高效的内存带宽和互联。
车载计算平台： 除了FSD芯片，特斯拉在其车辆中还使用了多种定制化的芯片，例如用于车载娱乐系统、电池管理系统等。这些芯片的设计都是为了满足其特定的硬件和软件需求。
与AMD的合作： 近年来，特斯拉在车载娱乐系统上开始采用AMD的Ryzen处理器和Radeon GPU，这说明特斯拉在选择技术方案时，会根据具体需求进行权衡。但同时，它也没有放弃在关键领域（如FSD）自主设计芯片的战略。
特斯拉做芯片的“为什么”和“优势”：
极致的定制化需求： 自动驾驶是一个对算力、能效和实时性要求极高的领域。通用芯片往往无法满足特斯拉的特定需求，所以自主设计芯片是必要的。
性能和成本的控制： 通过自主设计，特斯拉能够更好地控制芯片的性能表现和生产成本，避免被第三方芯片供应商“卡脖子”。
软硬一体化的协同： 特斯拉能够将硬件（芯片）与软件（自动驾驶算法、操作系统）进行深度耦合和优化，实现其他厂商难以企及的协同效应。
技术前沿的驱动： 特斯拉以技术创新闻名，在AI和自动驾驶领域，芯片是核心竞争力之一。
特斯拉的芯片能达到M1 Max的性能吗？
这是一个很有趣的问题。
目标不同： 特斯拉的FSD芯片和苹果的M1 Max芯片，其设计目标和应用场景有所差异。
M1 Max更侧重于通用计算、图形处理、视频编码以及机器学习的通用性，是面向内容创作、日常办公和游戏等领域的“全能战士”。
特斯拉的FSD芯片则更专注于AI推理、计算机视觉处理和特定的自动驾驶任务。它可能在这些特定任务上的效率和性能极高，但其通用计算能力和图形性能可能不如M1 Max。
架构差异： 特斯拉的FSD芯片很可能是基于ARM架构的定制化设计，或者采用了其他高性能的AI计算架构。而苹果的M1 Max是高度集成的SoC，将CPU、GPU、NPU、内存控制器等紧密集成在一起。
潜在的合作与竞争： 特斯拉与AMD的合作，以及在自动驾驶芯片上的自研，表明它在半导体领域有着长远的规划。未来，不排除特斯拉会基于其在AI芯片领域的积累，涉足更通用的高性能计算领域，或者与其他公司合作推出更具竞争力的ARM处理器。
总而言之，特斯拉已经是一位成熟的芯片设计者。 它的FSD芯片在特定领域（AI推理）的表现可能已经非常出色，甚至超越了M1 Max在同一任务上的效率。但要说特斯拉的芯片“整体性能”达到M1 Max的水平，还需要看它未来的发展方向和技术投入。如果特斯拉继续加大对通用计算和图形处理领域的研发，并且保持其在AI领域的优势，那么未来在高性能ARM计算领域，我们很可能会看到一个强大的新玩家。
这场关于高性能ARM架构的军备竞赛，正变得越来越精彩，而特斯拉的加入，无疑让这出大戏更加引人入胜。
网友意见
苹果搞这个只是在笔记本电脑上没人做。它做出来卖高价有人买。
不是它有多强。
和M1 max结构类似的是游戏机。
大芯片集成CPU，GPU，内存控制器。
XSX的浮点比苹果还要高一些。但是晶体管只用了153亿。
苹果可是用了570亿，5nm最新工艺。
如果AMD的zen4能打平十二代酷睿大核的话。
同样的台积电工艺，AMD可以做出来比苹果性能高几倍的东西。当然功耗也会上去。
有570亿晶体管，分给GPU一半，浮点就能上30T了。
剩下的晶体管，给内存控制器，给CPU绰绰有余，AMD八核心才40亿。
只是AMD或者英特尔做出这种良率低，成本高的大芯片没人买。
微软出个游戏机，性能比现在高3倍，卖1万元，有人买吗？
其他arm公司。这个要看进度。
实际上来说苹果应该是没有出全力的。
可以关注下amd后续的作业
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