天玑9300芯片发布，全大核CPU架构

前言：

天玑9300首创的全大核架构或将引领芯片设计的新趋势，为芯片的性能和功耗优化提供了新的思路和方案。

全新芯片架构，规格配置拉满

CPU部分，天玑9300配备了8颗核心，由最高主频达3.25GHz的4个Cortex-X4超大核+4个主频2.0GHz的Cortex-A720大核组成。

天玑9300没有像传统手机SoC那样搭载小核，也而是用上了开创性的[全大核]，CPU架构中只有大核以及超大核两类核心。

联发科表示，天玑9300的CPU峰值性能相较上一代提升了40%，功耗节省了33%。

率先采用Arm新一代旗舰GPUImmortalis-G720，峰值性能提升46%，功耗降低40%，在复杂游戏场景中可节省40%的内存带宽。

而全大核的意义，除了更高的性能和更低的能耗之外，为生成式AI提供足够的算力支持，更是联发科面向AI时代的重要布局策略。

CPU是[全大核]的存在合理性

Arm在今年新品发布会上介绍了TCS23方案，并推荐了多种手机AP SoC的CPU搭配方案，包括1+3+4、1+5+2和面向笔记本的10+4+0新方案。

高通选择了1+5+2方案，即1个Cortex-X4超大核、5个Cortex-A720大核和2个Cortex-A520小核。

联发科则没有选择这些方案，而是采用了4+4+0的方案，更像是针对笔记本的方案。

很显然，联发科此次在天玑9300上采用的，正是这种[故意将高频架构运行在低频]的设计思路。

天玑9300的8个CPU大核全部是乱序执行（out-of-order execution）的内核，凭借强大的性能，可以在更短时间内高效的完成多个并行任务，从而降低整体的功耗。

实际上，联发科早已涉足PC平台SoC芯片领域，并推出了面向Chromebook的Kompanio 1380芯片。

今年5月，联发科与英伟达合作，开发针对笔记本的Windows on Arm平台产品。

APU为手机AI做足了准备

天玑9300所支持的第七代APU，正是专为人工智能应用而打造的。

通过NeuroPilot Compression技术，该APU首次在vivo旗舰手机端实现了70亿、130亿参数的人工智能大语言模型的运行，并在移动芯片上成功运行了330亿参数的模型。

第7代APU架构内建硬件级的生成式AI引擎，能够实现更快速且安全的边缘AI计算。

拥有完整的工具链，能够协助开发者在端侧快速且高效地部署多模态生成式AI应用。

这一成就得益于强大的AI算力，工程机终端的AI性能跑分超过了3000分（芯片超过2000分），再次证明了其在AI领域的领先地位。

从联发科的示意框图来看，APU 790新增了[生成式AI引擎]，很容易让人联想到英伟达在这代Hopper架构中特别加入的Transformer引擎。

这是顺应AI时代潮流的做法，相当于在加速器中又加了个更专用的加速器。

天玑9300跑生成式AI指的就是对一定规模的生成式AI模型做推理，这些模型的规模虽然不会大到ChatGPT的程度，但也有一定的量级。

手机芯片设计的小核心特点已待革新

在过去的十年里，包括联发科在内的智能手机芯片厂商都采用了特定的设计模式。

从早期的大小核架构演变为近年来的大中小核架构，例如，联发科的前一代旗舰芯片天玑9200就采用了[1+3+4]的八核设计。

当前，随着AI时代的来临，终端设备对芯片性能的需求日益增长。

许多看似日常的应用场景在背后实际上已经属于重载使用场景。

此时，兼顾日常应用运算的SoC小核心已经难以满足需求，大部分压力都转移到了大核心上。

因此，面对日益增加的应用性能需求，小核心正处于一种[无能为力]的尴尬境地。

小核心的存在是为了在省电的同时，保持低功耗和高效能。

Arm的小核心至今仍采用顺序架构，以维持轻量、小尺寸和低功耗。

然而，历史上移动平台也曾出现过没有采用[小核心]的情况。

例如，高通早年的自研CPU架构，直至骁龙820的Kryo时期，仍坚持同构核心，不存在小核心。

但是骁龙820的末代自研Kryo架构生不逢时。全大核带来最显而易见的价值，当然就是多线程性能的显著提升。

事实上，在我们观察高通的第三代骁龙8时，也看到了其偏重大核心架构的方向转变。

第三代骁龙8已经采用了1+5+2的架构思路，其中大核占据了六颗。

从天玑9300的优秀表现来看，全大核心架构极有可能成为日后移动端旗舰芯片行业的主流方向。

随着移动端应用和硬件功能的持续发展，许多用户对性能的需求其实是日益增长的。

这意味着永远不会有真正的[性能过剩]。

结尾：

今年苹果A17 Pro的性能提升不及预期，产业和消费者们的目光再次聚焦在了联发科和高通身上。

最近两大芯片巨头接连发布旗舰芯片新品，必然将引起移动芯片领域的又一次旗舰[芯皇之战]。

在未来基于AI的万物互联时代，芯片巨头们的博弈焦点将不再局限于单一的技术或产品，而是一种[综合性竞争]，这种竞争更多会体现在生态的博弈上。

如何面对这些新的挑战，是每一个玩家迫切需要思考的。