# 那颗要用在 iPhone 12 上的 A14 芯片，很强吗？\| 硬哲学 - 作者：木斯 - 发布时间：2020-09-20 10:00 - 分类：产品 - 原文：https://www.ifanr.com/1366730 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/A14-Bionic-3-1.jpg) 拥有和 iPad Pro 类似的全面屏外观，侧边指纹识别键、5 种配色……说今年的 iPad Air 是该系列有史以来变化最大的一代，完全不过分。 更别说，它还率先搭载了苹果的 A14 芯片。 这可能比外观层面的相似，更能令人怀疑它与 iPad Pro 之间的定位差距。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/3-9.jpg) ▲ 历代 A 系芯片都在制程工艺上处于领先地位 A 系芯片对苹果有着非凡的意义，不仅因为它是苹果每年在硅工艺领域拿出来的最新成果，同时，iPhone、iPad 上诸多新功能和新能力，也都由它来支撑与驱动。 正因如此，历代 iPhone 亮相，往往都是新一代 A 系芯片正式登台的时刻。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/4-8.jpg) ▲ iPad Air 4 搭载了苹果最新的 A14 芯片 但今年不太一样了，苹果选择将 A14 的首发权交给了 iPad，而非 iPhone。 上一次苹果会这么做，还是在 9 年前发布 iPad 2 的时候。当时，它也是第一款搭载苹果 A5 芯片的设备，比同年的 iPhone 4s 早了近 6 个月。 如果不是因为疫情影响，令 iPhone 的上市被迫延期了一个月，iPad Air 4 大概也很难享受到这份「首发殊荣」。 ### 全球第一颗 5nm 工艺芯片，却不是最强性能？ 先来看看苹果官方是怎么介绍 A14 的。 首先，它是全球第一款基于 5nm 制程工艺设计的芯片，这令它的晶体管数量得到了大幅提升，从 A13 的 85 亿颗，增加到了 118 亿颗。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/sw.jpg) ▲ A14 仍然延续和 A13 一样的 CPU 核心数设计，包括 2 颗主打性能的大核，以及 4 颗主打能效的小核 具体到各个模块部分，A14 仍然延续了和前代一样 6 核心 CPU 与 4 核心 GPU 的设计，两部分性能相比 A12，分别提升了 40% 和 30% 左右。 还有一点改进是 A14 的神经网络引擎：全新的 16 核架构，相比 A13 的 8 核心数直接翻番，能够提供高达 11Tops 的算力。 另外，这次苹果也为 A14 引入了和 A13 类似的机器学习加速器结构，使得 iPad Air 4 获得了更快的矩阵运算速度。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/7-7.jpg) ▲ 苹果官方对于 A14 的介绍 光从数据上看，A14 的提升幅度还是很亮眼的，考虑到之后 iPhone 12 也将搭载这颗芯片，现在等于是让我们提前一睹了 iPhone 12 的性能提升。 但细看后你会发察觉到异样，比如说 A14 在 CPU 和 GPU 上的对比数据，都是基于前年的 A12 得出，而非去年的 A13，这并不符合常理。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/5-7.jpg) ▲ 苹果选择让 A14 和 A12 进行对比，主要是想反映两代 iPad Air 的性能差异 据爱范儿得到的消息，苹果会这么做，是由新旧两代 iPad Air 的芯片决定的。毕竟只有同系产品的对比，才能做到绝对的公平公正，并非是苹果有意避开 A13。 不过，A14 与 A13 的性能对比，依旧引起了硬件爱好者的关注。 目前，从 [AnandTech](https://www.anandtech.com/show/16088/apple-announces-5nm-a14-soc-meagre-upgrades-or-less-power-hungry) 等专业媒体的推测来看，A14 在 CPU/GPU 部分，仅比 A13 提升了 16% 和 8% 左右，但 A13 相比 A12，在这两部分都有着约 20% 的提升。 这就意味着，哪怕是 A14 采用了新一代 5nm 制程，但提升幅度很可能不如上一代 A13，尤其是 GPU 图形处理器部分，不到 10% 的提升，更是相当的「保守」。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/cf8c54ef497378bc9bb320d78653faa8-1.jpg) ▲ 今年的 iPhone 12 不仅要支持 5G，还有新的小屏型号，不平衡好功耗，续航很容易出问题 背后的原因是什么，我们暂时还不得而知。坊间猜测，苹果可能是从 5G iPhone 的功耗考虑，才有意放缓了这一代 A14 的性能升级，对于这一点，我们只能等待 iPhone 12 上市后才能获悉。 也有说法称，目前台积电的 5nm 工艺良率还未达标，间接影响了 A14 的性能释放，是否真的如此，则需要等待进一步的真机芯片拆解和分析。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/1-12.jpg) ▲ 目前 A14 的信息还十分有限，我们仍要等待后续的芯片拆解与测试数据 A14 衍生出来的另一个问题，是 iPad Air 4 与 iPad Pro 之间的性能对比。 由于目前 iPad Pro 搭载的还是 A12Z 芯片，不少人便认为，搭载最新一代 A 系芯片的 iPad Air 4 ，是在「以下犯上」，在性能上超越了老一代的 iPad Pro。 但「数字越大，性能越强」的理论，却并不适用于带 X、Z 这类后缀的 A 系芯片。 客观的说，制程工艺的升级，还有能耗的差距，确实会让 A14 拥有更强的单核性能。 ​但我们也不能忽视，A12Z 本身拥有 8 核心 CPU 与 8 核心 GPU。这种多核心数结构，还有内存带宽上的优势，依旧能让 iPad Pro 在多线程以及图形处理能力上，比 iPad Air 4 更胜一筹。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/8-3.jpg) ▲ iPad Pro 上的 A12Z 用上了 8 核心图形处理器，就是为了应对 4K 视频剪辑、3D 设计和 AR 增强现实等重度任务需求 所以，只要苹果还没有发布 A14X 或 A14Z 的打算，目前 A12Z 依旧会是苹果移动设备上，综合性能最强的 A 系芯片，这点估计在 iPhone 12 发布后，也不会有所改变。 ### 机器学习算力大提升，为什么苹果要重视它？ 近两代的 A 系芯片中，神经网络引擎是一个经常会被苹果提及的模块。 本次 A14 也不例外，神经网络引擎的内核数直接增加了一倍，从 A13 的 8 核变成了 A14 的 16 核，估计那 40% 的晶体管数量提升，有相当一部分都用在了这里。 而由此带来的近两倍的机器学习算力提升，也明显要比 CPU、GPU 升级耀眼得多，更别说还有应用在处理器上的机器学习加速器。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/2-8.jpg) ▲ 相比 CPU 和 GPU，A14 在机器学习算力上的提升会更明显 但这个神经网络引擎会影响哪些体验，很多人并不清楚。 我们很难把它归结为单纯的「手机流畅度提升」，因为它不像 CPU、GPU 一样，可以有量化数据作为对比依据；就算是算力翻倍，它也不会让你的游戏，从原来的 30 帧升到 60 帧。 不过，近几代 iOS 系统内的特性，有很多都是离不开机器学习技术的。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/v2-3afd37540ebc8dc2f37eb0dc6f67f26c_1440w.jpg) 比如说拍照，去年 iPhone 11 Pro 引入的 DeepFusion 三合一图像处理技术，就是通过机器学习训练的算法，来实现图像合成，最终生成出一张更高质量的照片。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/segmentation.png) ▲ 图像识别、文本概述、语义分析等，都涉及到机器学习技术的运用 更进一步，iPhone 的相册能够自动根据人脸特征，对图库进行分类；还有像 Apple Music 能够根据我们的听歌偏好，自动推荐你喜欢的歌曲；而 iPhone 的电源管理系统也会主动学习我们的使用习惯，延长、优化续航时间，背后都有机器学习技术的参与。 在本次 iPad Air 4 中，苹果也介绍了两个使用了 A14 机器学习技术的案例。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/Apple-Event1.gif) 一个是 djay Pro 应用，它可以让 iPad Air 调用前置摄像头，捕捉、识别出音乐人打碟的手势，实现「隔空打碟」的特性。 考虑到 iPad Air 4 并未搭载可感知深度场景的 Face ID 元件，这种动作识别，也只能靠机器学习的方案来实现。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/Apple-Event2.gif) 另一个案例则是照片编辑应用 Pixelmator，借助机器学习能力，它可以让被裁减、放大后的照片，实现自动修复。 哪怕是照片本身的分辨率十分有限，但机器学习依旧能填补缺失的像素点，改进边缘锯齿和图像纹理。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/WechatIMG119-1.jpg) 所以，从上述几个例子可以看到，A 系芯片的神经网络引擎看似是「感知不强」，但实际上，是它施加的影响更底层，不容易被我们察觉而已，很多功能其实与我们的使用体验是息息相关的。​ 去年，苹果前高管菲尔·席勒（Phil Schiller）在接受[《连线》](https://www.wired.com/story/apple-a13-bionic-chip-iphone/)采访时也说，目前 iOS 系统的功能中，基本已经不存在不使用机器学习的领域了。无论是对电池寿命的影响，还是性能的优化，它一直都你所不知道的地方，持续地运行着。 既然如此，发展更强的算力，这些工作显然能更有效率地去运行；而苹果也能规避掉个人数据收集的风险，让设备只靠本地算力而非联网，就能完成更重度、更复杂的任务。 ### A 系芯片，已经不再是 iPhone 和 iPad 的专属了 A14 会是苹果在 5nm 制程工艺上的唯一芯片吗？我们并不这么认为。哪怕是这次苹果把重点放在了机器学习算力，而非 CPU、GPU 的性能上，我们仍有机会在下一代 iPad Pro，甚至是 Mac 上，看到性能更强的衍生版本。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/90c31fc83feb69e.jpg) ▲ 今年 WWDC 上，苹果就面向开发者推出了搭载 A12Z 芯片的 Mac mini 开发机 [我们在之前的文章也谈到过](https://www.ifanr.com/1366091)，目前苹果在 iPhone、iPad 等产品线上，都已经开始维持「高中低」三条，甚至是三条以上，有着不同命名，以及不同价位的产品，但并不是所有的产品都需要最强的芯片性能。 受众的变化，已经使苹果很难再靠每年一颗 A 系芯片，就做到全产品线覆盖，而是要分别针对手机、平板等设备的性能需求，来做出取舍。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/WechatIMG117-1.jpg) ▲ 要让 Pro 级和大众级产品拉开差距，芯片上层面就需要形成差异化 近几年，苹果也有意识地在扩展 A 系芯片的分支，比如说光是 A12 这一代，我们就能看到 A12X、A12Z 两种版本，后两者都在 CPU、GPU 核心数上做了加强，以支撑起专业领域所需的性能。 如今，就算是完全相同的一代 A 系芯片，苹果也会根据良率状况，采取屏蔽核心或是开核的做法（比如 A12X 就屏蔽了一颗 GPU 核心，A12Z 则完全开放），拉开不同产品间的差距，那么在 A14 上，类似的状况说不定还会重演一次。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/09/h001.jpg) 更别说在今后，当苹果 Mac 产品线脱离 X86 架构，纳入到 A 系芯片的管辖范围中，我们是否还会看到更多挂上 X、Y、Z、L、M 等后缀名的 A 系改版芯片，分布于在各个苹果设备之上呢？ 或许苹果想要的软硬件大一统，最终也得靠 A 系芯片来完成了。 题图来源：[Wccftech](https://wccftech.com/first-a14-bionic-benchmark-result-slower-than-snapdragon-865-plus/)