来源：本文由公众号半导体行业观察（ID：icbank）翻译自「
anandtech
」，
作者：Andrei Frumusanu
，谢谢。
今年，知名硬件网站anandtech发布了对苹果iPhone 11系列和苹果A13芯片深入解读。
在芯片环节，他们通过对苹果这颗芯片的深入分析。
并得出一个结论：
与所有的安卓系芯片相比，苹果A13拥有最佳的性能表现。
首先在制造工艺方面，
根据anandtech的分析，苹果A13使用的是N7节点的性能调整型工艺，而不是基于EUV生产的N7 +节点。
他们进一步指出，他们这边还没披露这颗芯片的具体尺寸，但从TechInsights的数据显示，苹果新芯片的尺寸为98.48mm²，比去年的A12大18.3％。
而在内核性能方面，
anandtech表示，A13同样采用“2+4”的设计，其大型性能内核的时钟速度与前一代相比，大约提高了6％，使其达到2666MHz左右。
但根据去年的经年，当时A12大内核的时钟频率约为2500MHz，但在性能计数器测得的准确数字似乎是2514MHz。
同样，A13的大核心时钟应比其估计的2666MHz时钟高几个MHz。
小型效率内核的时钟频率提高了8.8 – 12.3％，使其最高频率达到了约1728MHz。
这是一个很好的提升，但是重要的是，当有更多的小核处于活动状态时，它们现在不会降低时钟频率。
anandtech进一步指出，这一代的大型内核称为“Lightning”，是去年Vortex微体系结构的直接后继产品。
在他们看来，新的内核在核心设计方面，至少在通常的执行单元方面，与去年的核心之间没有太大差异。
微体系结构的核心仍然是7宽（wide）的解码前端，与非常宽的执行后端配对，该后端具有6个ALU和3个FP /矢量流水线。
因为Lightning和Vortex两者在很大程度上相似，所以anandtech认为Apple尚未对执行后端进行任何实质性更改，但值得注意的是其复杂的整数管道，在这上面确实看到了改进。
在这里，两个乘法器单元可以减少一个周期的延迟，从4个周期减少到3个周期。
整数吞吐量也得到了很大的提升，因为吞吐量现在已经加倍，并且延迟/最小周期数从8个减少到8个。
7个周期。
在缓存方面，
苹果似乎保留了A12的Vortex内核中的缓存结构。
这意味着我们具有8路关联的128KB L1指令和数据缓存。
数据高速缓存保持非常快的速度，并具有3个周期的加载使用延迟。
内核之间共享的L2高速缓存继续保持8MB的大小，但是Apple已将延迟从16个周期减少到14个周期，
在发布会的时候，我们记得苹果介绍芯片的时候提到，CPU内核的一个重大变化是Apple将“机器学习加速器”集成到微体系结构中。
从本质上讲，它们似乎是矩阵乘法单元，并带有类似DSP的指令，Apple将其性能提高到了1太字节操作（TOP）吞吐量，声称比常规矢量流水线提高了6倍。
根据anandtech的分析，该AMX指令集似乎是在CPU内核上运行的ARM ISA的超集。
关于这意味着什么一直有很多困惑，因为直到现在还不广为人知，允许Arm体系结构的被许可人使用自定义指令扩展其ISA。
我们无法从Apple或Arm那里得到任何确认，但是，很明显的一件事是Apple并未向开发人员公开公开这些新指令，并且它们也未包含在Apple的公共编译器中。
但是，我们确实知道，Apple内部确实有可用的编译器，并且Acclerate.framework之类的库似乎能够利用AMX。
rm最近透露了将定制指令提供给供应商以实施和集成到Arm内核中的证据，这显然足以证明体系结构被许可人可以自由地做自己想做的事情–苹果选择隐藏AMX指令至少可以解决对可能的ISA的担忧软件方面的碎片化。
CPU内核：重大升级
苹果公司的小型效率内核非常有趣，因为与Arm的典型小型内核（例如Cortex-A55）相比，它们并没有那么小。
去年，A12中的Tempest效率核心基于一个3幅乱序的微体系结构，该体系结构具有两个主要执行管道，与L / S单元一起工作，我们假设这是一个专用的单元。
今年的Thunder微体系结构似乎对效率CPU内核进行了重大更改，因为我们看到了新内核的执行功能的实质性升级。
就整数ALU而言，我们似乎仍在查看两个单元，但是Apple已将能够进行标志设置操作的单元数量从1倍增加到2倍。
MUL吞吐量在每个周期保持1条指令，而除法单元也是貌似不变。
从新的A13 Thunder内核的性能来看，我们看到新的微体系结构已大大提高了IPC，SPECint的增益从403.gcc的19％提高到400.perlbench的38％，而浮点性能在非内存绑定的SPECfp工作负载中，性能也同样提高了34-38％。
在其他方面，我们看到一些性能下降，这是因为Apple更改了内存子系统的DVFS策略，导致效率核心无法触发某些内存控制器的更高频率性能状态。
这导致我们看到一些奇怪的结果，例如470.lbm。
新内核的电源效率也明显更高。
当然，其中一些改进将归因于系统内存运行速度不快，但考虑到内核仍可在SPEC套件中提供10％到23％的平均性能，仍然给人留下深刻的印象，即能耗降低了25％平均而言，也指向主要的效率提升。
面对Lightning核心（除AMX之外）相对保守的变化，新的Thunder核心对于A13来说似乎是彻底的巨大变化，并且与Apple过去的效率核心微体系结构存在重大分歧。
在与诸如Snapdragon 855的Cortex-A55实施方案进行对抗时，新的Thunder内核表现出2.5-3倍的性能领先优势，而能耗却不到一半。
SPEC2006性能：台式机水平
鉴于我们没有看到大型Lightning CPU内核的微体系结构有太多重大变化，因此我们不会期望其较之A12，性能会有特别大的提高。
但是，由于内存子系统和核心前端的改进，时钟频率增加了6％，而IPC却提高了几个百分点，因此可以，而且确实会带来大约20％的性能提升，这与实际情况是一致的。
苹果在做广告。
我暂时仍要回到SPEC2006，因为我还没有时间移植和测试2017年的移动设备。
在SPECint2006中，性能的改进相对平均地分布。
平均而言，我们看到性能提高了17％。
最大的收益来自受延迟限制的471.omnetpp和403.gcc，这给缓存带来了更大的压力。
这些测试分别增加了25％和24％，这是非常显着的。
尽管性能数据非常简单明了，而且没有任何令人惊讶的地方，但另一方面，功率和效率数据却极其出乎意料。
在几乎所有的SPECint2006测试中，Apple都采用了A13 SoC并提高了峰值功耗。
因此，在许多情况下，我们比A12高出近1W。
在这里，在性能达到峰值时，功率增加似乎大于性能增加，这就是为什么在几乎所有工作负载中，A13的效率都低于A12的原因。
总体而言，就性能而言，A13和Lightning内核非常快。
在移动领域，实际上没有竞争，因为A13的性能几乎是次佳的非Apple SoC的两倍。
在浮点套件中，两者的差异要小一些，但同样，我们至少要再等待2-3年，才能期待任何适当的竞争，而且Apple也不会停滞不前。
去年，我注意到A12与最好的台式机CPU内核相比差强人意。
今年，A13至少在SPECint2006上与AMD和Intel所能提供的最佳匹配。
在SPECfp2006中，A13仍落后约15％。
令人震惊的功率数字的一种可能解释是，对于A13，苹果公司在新的Lightning核心的峰值频率处处于频率/电压曲线的远端。
在上图中，我们估算了去年A12的功率曲线–在这里，我们可以看到Apple非常保守，其电压直到最后几百MHz。
对于A13而言，苹果在随后的频率状态下可能更激进。
关于这种假设的好消息是，平均而言，在日常工作量中，A13应该在效率更高的运行点上运行。
苹果公司的营销材料将A13的速度提高了20％，同时还指出其耗电量比A12少30％，不幸的是，这种说法具有欺骗性（或至少不清楚）。
尽管我们怀疑很多人会把它解释为意味着A13速度提高了20％，而同时使用的功率却减少了30％，但这实际上是其中之一。
实际上，这意味着在相当于A12峰值性能的性能点上，A13的能耗将减少30％。
考虑到苹果功率曲线的陡峭性，我可以轻易地想象出这是准确的。
系统和ML性能
在研究了新A13的CPU性能之后，是时候看看它在某些系统级测试中的性能了。
不幸的是，仍然缺少针对iOS的适当的系统测试，这尤其令人沮丧，尤其是涉及PCMark之类的测试时，它们可以更准确地表示应用程序用例。
取而代之的是，我们必须退回到基于浏览器的基准测试。
浏览器性能仍然是设备性能的一个重要方面，因为它仍然是主要工作负载之一，它在显示性能延迟（例如响应时间）等性能特征时，给CPU带来了很大压力。
与往常一样，以下基准测试不仅表示硬件功能，还表示手机的软件优化。
在我们的测试中，iOS13再次将基于浏览器的基准性能提高了约10％。
我们已经进行了更新，并以iOS13上的新分数更新了上一代iPhone的性能数据，以对新iPhone 11进行正确的Apple-Apple比较。
在Speedometer 2.0中，我们看到新的基于A13的手机与上一代iPhone XS和A12相比，性能提高了19-20％。
这一增长与苹果的性能要求保持一致。
今年的增长比我们去年使用A12看到的要小，因为去年得分的主要提升似乎是升级到128KB L1I缓存。
与A12相比，A13在达到大型Lightning内核的最大时钟速度所需的时间方面并没有太大变化，而CPU内核在超过100ms的时间内达到了峰值。
真正改变的是工作负载驻留在较小的Thunder效率内核上的时间。
在A13上，小核心的爬坡速度比在A12上要快得多。
调度程序行为以及工作负载从小型内核迁移到大型内核时，也都发生了重大变化。
现在，在A13上，这种情况大约在30毫秒后发生，而在A12上，这可能需要54毫秒。
由于小型内核不再能够独自请求更高的内存控制器性能状态，因此在工作负载要求更高的情况下，现在应该尽快迁移到大型内核。
A13的Lightning内核以910MHz左右的基本频率启动，这比A12及其1180MHz的基本频率低了一点。
这意味着Apple已将A13中大型内核的动态范围扩展到了更高的性能以及更低，更有效的频率。
机器学习推理性能
苹果还声称已经提高了A13中神经处理器IP模块的性能。
要使用此单元，您必须使用CoreML框架。
不幸的是，到目前为止，我们还没有一个自定义工具来测试它，因此我们不得不依靠一种罕见的外部应用程序为它提供基准，那就是鲁大师的AIMark。
像网络浏览器的工作负载一样，iOS13也为过去的设备带来了性能改进，因此我们重新运行了iPhone X和XS评分，以便与新iPhone 11进行适当比较。
iPhone 11和新款A13的改进取决于型号和工作负载。
对于InceptionV3和ResNet34等经典模型，我们发现推理率提高了23-29％。
MobileNet-SSD的增长幅度有限，仅为17％，而DeepLabV3的增长幅度则为48％。
通常，运行机器学习基准测试的问题是它贯穿抽象层（在本例中为CoreML）运行。
我们无法保证NPU与CPU和GPU上实际运行了多少模型，因为根据设备的ML驱动程序，它们之间可能会有很大差异。
不过，这里的A13和iPhone 11很有竞争力，并且为这一代人提供了良好的迭代性能。
总体而言，iPhone 11s的性能非常出色，因为我们已经一次又一次地期望苹果公司。
话虽如此，我不能说我在日常使用中与iPhone XS的区别太大。
因此，尽管A13提供了一流的性能，但对于来自去年A12设备的用户而言，它可能不会非常引人注目。
老式设备将带来更大的影响。
否则，凭借如此强大的功能，我觉得用户体验将从加速应用程序和系统动画的选项中受益匪浅，或者甚至完全关闭它们以真正感受到硬件的顺畅性。
GPU性能和功耗
我们详细介绍了A13的CPU，GPU也是不可忽视的一部分。
苹果今年在对这个单元的性能表现更为保守，该公司承诺，在与A12相同的性能下，GPU性能提高20％或功率降低40％。
除了芯片组和GPU的原始性能外，游戏的重要意义在于实际设备的热特性以及如何消散和维持SoC的高热量。
对于A12，我确实批评苹果，因为它在允许手机开始使用3D工作负载的峰值功率方面表现得非常激进。
这导致电话在降低速度之前并不能真正保持这些性能水平超过2-3分钟。
今年，苹果公司已经宣布，他们已经提高了设备的SoC冷却能力，能够更好地将热量从SoC散布到手机主体，从而使芯片保持更高的性能状态。
从3DMark中的物理测试开始，实际上，在GPU工作负载期间受功率限制时，这实际上更多地是CPU工作负载。
在这种情况下，与去年的iPhone相比，iPhone 11在峰值性能方面的表现要好一些，但是它们并不能完全保持与A12 iPhone相同的持续性能。
切换到对GPU施加最大压力的图形工作负载，我们现在在这里看到分数和排名的重大变化。
首先，与去年的A12设备相比，新的iPhone 11s和A13现在显示出显着的性能提升。
我注意到，当我们分析该芯片时，苹果在3DMark方面表现异常差强人意，并且看来苹果能够解决这一代的任何瓶颈，性能提高了38％。
实际上，我已经回过头来，迅速对iOS13上的iPhone XS进行了测试，与我们在此图中看到的相比，确实看到了20％的性能提升。
新的iPhone得分不及某些Snapdragon 855（+）设备，但这是因为Apple不允许iPhone的发热量几乎与其他某些设备一样高。
我无法在任何新iPhone上测量高于41°C的场景。
通过测量功耗，我们再次看到A13设备的峰值功率极激进，超过6.2W。
有趣的是，即使在这种耗电的峰值性能状态下，A13的效率也比A12高，并且比竞争对手的效率高得多。
通过一系列的测试，anandteh指出，去年，A13的GPU性能是同类产品中最佳。
他们表示，去年A12在GPU方面进行了令人印象深刻的改进，这是苹果第一次在性能和效率方面能够非常明显地领先于高通。
首先，A13的峰值性能确实提高了约20％。
但是，这不是人们应该最关注的指标。
与去年的iPhone相比，苹果的持续性能得分提高更为显着，达到50％至60％。
看起来，苹果声称改善了SoC散热性能的说法非常好。
最重要的是，苹果在A13上的新型GPU微体系结构令人印象深刻。
鉴于流程节点的发展微不足道，我没想到该公司能够推动如此大的性能和功率效率提升。
我们需要从竞争对手中看到一些重大的模式转变，以使它们能够赶上下一代设备。
*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。
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