高通骁龙芯片什么时候能够追赶得上苹果A系列芯片?
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高通骁龙芯片什么时候能够追赶得上苹果A系列芯片。其实要说苹果A系列芯片和高通骁龙芯片之间的差距,只有当同时使用过最新的A15芯片和全新一代骁龙8芯片的用户应该能够感受到。
就正常的情况来说,苹果如果停止更新两代的A系列芯片,高通或许有机会能够追赶得上,而且高通即便是有力气也不会一次性的将力气使用完,也会慢慢的发力,再者苹果芯片需要考虑的是整个iPhone手机的成本。而高通需要考虑SOC的成本,这其中的差距还是非常大的,简单的来说,如果苹果在SOC上面下大功夫的话,那么完全可以在其他方面来进行弥补,比如说苹果可以借着环保的名义将充电器给砍掉,甚至可以提升缩小电池的容量,以及提高iPhone手机的价格等等。
但是骁龙8芯片,即便是性能翻一倍,也是没有办法卖出远高于骁龙888芯片的价格,这就决定了高通不可能将芯片的性能搞得比同代的A系列芯片性能还高的主要原因所在,如果搞不好的话,可能众多的手机厂商直接去强发联发科的天玑9000芯片了。
苹果芯片A15的性能现在已经是非常的强悍,性能的提升其实不在于提升芯片的CPU或者是GPU,不然的话,你能够理解苹果芯片目前158亿个集体管都是用来干什么的,这个芯片的集体管要比苹果A14芯片整整多出来40亿颗,即便是用A15芯片和M1芯片比较在单核心的性能已经非常的接近。重点来说,为何苹果A系列芯片性能如此强大,主要的原因在于重点提升ISP以及NPU、视频编码和全新的显示引擎,这些因素都是导致苹果A系列芯片能够全面领先高通骁龙芯片。再给大家举个例子,苹果A15芯片的系统缓存达到上一代A14芯片的两倍之多,并且高达32MB,这些参数是高通骁龙8的8倍之多。
谷歌的Android系统,是以linux为核心,在此基础上增加了Java虚拟机,所有的应用实际上是在这个虚拟机上运行的。这保证了应用程序的跨平台性。同时使用JAVA语言作为开发语言的程序员是全球数量最多的。谷歌也充分利用了这部分资源,使Android平台迅速聚集了最多开发者为其开发应用。
问题也就出在这个Java虚拟机,了解java虚拟机的朋友们都知道。虚拟机的好处是,程序员在开发程序的过程中,程序员不必关心内存资源回收的问题,虚拟机的内存回收机制会帮你处理这些问题,这样极大的减轻了程序员的开发负担。但缺点也同时存在,那就是虚拟机再运行过程中,占用系统资源很大。
这也就是为什么安卓旗舰手机内存比苹果手机内存大,但运行效果远不如苹果手机的主要原因。
苹果IOS系统是在其私有的UNIX基础上演变过来的,它不存在虚拟机机制,同时ios是一个闭源系统,苹果对其硬件和ios系统做了大量的优化和适配。保证了IOS应用高效的运行。而Android系统是一个开源系统,系统版本碎片化,导致硬件和软件都有很多兼容性问题,最终使得运行效率降低。
所以,典型的以三星为代表,就用堆硬件来解决android的运行效率问题。
长此以往,使人们认为,安卓手机性能不如苹果手机,进而认为高通不如苹果A处理器。
5G时代的来临,不管是5G手机,还是5G芯片,都开始大爆发。
在芯片领域,不管是三星、华为、还是高通、联发科,早已成功研制出了5G芯片。尤其进入5nm芯片时代,华为麒麟芯片综合实力已经达到了业内领先水平。而作为芯片巨头的苹果,即便能研制出M1这样颠覆行业的PC芯片,却无法研制出5G基带芯片。
1月17日消息,据中国台湾工商时报报道,苹果自行研发的A16芯片已完成设计定案,其CPU和GPU内核数量与A15类似,将采用台积电N4P工艺制造,预计今年下半年进入量产。
据悉,苹果A16芯片将搭载在最新的iPhone 14 Pro系列及iPad等产品上。同时,由于台积电晶圆代工产能较为紧张,苹果将涨价包下台积电12-15万片的4nm产能。
一、工艺性能提升11%,架构或与A15类似
早在去年11月,中国台湾科技媒体DigiTimes就报道称,下一代A16芯片将采用台积电的N4P工艺。
N4P工艺于2021年10月推出,虽然被叫4nm,但其实仍属于5nm工艺版本。它是台积电继N5、N5P、N4后的第四个5nm工艺,即N5工艺的升级版。
采用N4P工艺的芯片,性能比采用N5工艺提升了11%,比采用N4提升了6%。此外,与N5相比,N4P还为芯片提升了22%的功率效率以及6%的晶体管密度。
此前曾有外媒猜测,由于台积电和苹果在3nm节点的生产和设计上存在技术挑战,所以A16芯片将不会采用计划于2022年下半年推出的N3工艺。如果这一猜测成真,这将是苹果连续第三代A系列芯片采用基于5nm制程的工艺,此前的A14和A15分别采用了台积电N5和N5P工艺。
根据供应链消息,苹果A16在架构上和A15类似,将搭载6颗CPU内核,分别为两颗性能内核以及四颗效率内核,并可能具备超过16核心的类神经网络引擎。在GPU方面,A16和A15一样,分成4 GPU内核和5 GPU内核两个版本。