查看原文
其他

苹果A系列芯片,辉煌不再?

杜芹DQ 半导体行业观察 2022-10-03

从手机A系列芯片到手表S系列/W系列芯片、耳机芯片H系列以及电脑M系列芯片,苹果给广大用户创造了一个个惊喜。作为该公司自研定制芯片最成功之一的手机A系列芯片,伴随着A16 Bionic芯片的发布,目下市场上开始出现了一些不同的声音,“挤牙膏”、“提升不大”等等。苹果A系列芯片真的辉煌不再了吗?


其实不然,A16芯片依然地表最强


在最近召开的苹果发布会上,关于A16 Bionic芯片,苹果在其发布会上并没有给予很多的笔墨。苹果的A16拥有160亿个晶体管,内含6个 CPU核、5个GPU核,16个Neural Engine,采用LPDDR5X存储器,带宽增加 50%,苹果虽未提及与上一代A15 Bionic的对比,但指出A16 Bionic比对手快40%。字面上我们了解到的就是这些,随着iPhone 14系列即将上市(搭载A16芯片的只有iPhone 14 Pro和Pro Max机型),A16芯片的效能到底有多强大,也备受外界关注。


苹果A16芯片示意图


据安兔兔团队近日的跑分测评,iPhone 14 Pro的总成绩为978,147,Pro Max的总成绩为 972,936。与13系列型号相比,在CPU运算效能、GPU图形运算效能、MEM存储器读取性能与UX体验性能都优于前代,大约有18.8%的改进。如果从各处理器性能的提升来看,其中CPU性能提高了17%,而内存得分提高了10%。真正令人印象深刻的是GPU比上一代提升了28%,这可能是近年来最高的代际改进。


iPhone 14 Pro 对比前代iPhone 13 Pro 的安兔兔跑分评测成绩


那么A16芯片的性能提升主要来自于哪些方面呢?首先肯定是工艺的演进,A16芯片采用的是台积电的4nm工艺,这也是Apple首款采用4nm工艺生产的芯片。不过台积电的4nm其实是N5技术的增强版,4nm的密度并不比5nm高20%。4nm的主要好处是在合理成本下降低了功耗,苹果表示,A16与A15相比可节省20%的功耗。


另一个因素可能是采用了新的内核,A16 Bionic 芯片的6个CPU内核中,具有2个性能核心和4个节能核心,与去年iPhone 13上的 CPU设计相似。根据 Longhorn在 Twitter 上的说法,A16芯片组(代号为Crete),大核(性能内核)是Everest,小核(效率核心)是Sawtooth。其中Everest可运行高达3.46GHz,而A15 Bionic的性能内核可达到3.23GHz。因此也为A16带来了更好的性能提升。


所以在工艺和设计均没有发生根本性变革的情况下,苹果依然实现了相比前一代18.8%的提升。足以见得苹果不是一味对工艺进行追逐,毕竟工艺越先进,最终产品的价格还是会落实到消费者身上。


坦率的说,即使是当今最好的安卓机的处理器也无法与A15相比,A16更是自然。它并不需要为其iPhone 14加入更昂贵的处理器芯片来提升竞争力。总而言之,苹果还是稳稳保住了手机处理器的性能王座。


历代苹果A系列芯片性能提升大比拼


知史可以明鉴,我们不妨再来回顾下苹果历代A系列芯片的性能提升情况。苹果的A系列芯片组的独特之处在于,它们拥有ARM的架构许可,允许它从头开始设计自己的芯片。苹果的A系列 SoC在芯片内集成了一个或多个基于ARM的处理器、图形单元、高速缓存和其他组件。A系列被广泛用于iPhone、iPad、iPod Touch、Apple TV等各种型号的SoC系列。


苹果历代A系列处理器情况一览

(图源:CPU-Monkey)


2010年苹果内部设计出第一款手机处理器A4,采用三星45nm工艺制造,该设计强调电源效率。A4采用Cortex-A8内核,在不同产品中以不同的速度运行:第一代iPad为1 GHz, iPhone 4和第四代iPod Touch为 800 MHz。A4的SGX535 GPU理论上每秒可以处理 3500万个多边形和每秒5亿个像素。A4处理器不包含RAM,但支持PoP安装。


2011年3月Apple A5随ipad2平板电脑的发布而首次亮相。与 A4一样,A5也采用45nm工艺。与A4相比,A5的CPU性能提升两倍,GPU提高9倍。A5包含一个双核ARM Cortex-A9 CPU和一个双核PowerVR SGX543MP2 GPU。其GPU每秒可以处理70到8000万个多边形,像素填充率为20亿像素/秒。


2012年3月,A5X随着第三代ipad发布,A5X是A5的性能提升版。A5X采用四核图形单元 (PowerVR SGX543MP4),而不是之前的双核,以及一个四通道内存控制器,内存带宽达到12.8 GB/s,大约是 A5 的三倍。它的图形性能是A5的2倍。


2012年9月,苹果的A6伴随iPhone 5发布,A6采用三星32nm工艺,与A5相比,它的功耗降低了22%,速度和GPU性能均提升了2倍。A6使用ARMv7的双核CPU,称为Swift。


2012年10月,A6X随第四代ipad发布,同样,A6X采用三星32nm工艺,A6X的CPU性能和GPU性能均是上一代A6的2倍。与 A6一样,这款SoC继续使用双核Swift CPU,但它具有新的四核GPU、四通道内存和略高的1.4 GHz CPU时钟频率。


A7芯片首次出现在 2013年9月10日推出的iPhone 5S中,A7芯片采用三星的28nm工艺,在102平方毫米的尺寸中包含了10亿个晶体管。A7 芯片是第一个用于智能手机和平板电脑的 64 位芯片。A7采用基于Arm v8-A双核CPU Cyclone,和集成的PowerVR G6430 GPU采用四集群配置。ARM v8-A架构使A7的寄存器数量增加了一倍。


自A8开始,苹果开始采用台积电的工艺,2014年9月9日A8出现在iPhone 6和iPhone 6 Plus中。A8采用台积电20nm工艺,它包含 20亿个晶体管,虽然晶体管数量提升了一倍,但其物理尺寸却降低了13%至89 平方毫米。与A7相比,它的CPU性能提高了25%,GPU性能提高了50%,功耗降低了50% 。


A8X于2014年10月16日随iPad Air 2一起问世,继续采用台积电的20nm工艺,包含30亿个晶体管。它的CPU性能比Apple A7提高了40%,GPU性能提高了2.5倍。与A8不同的是,这款 SoC 使用三核 CPU、新的八核 GPU、双通道内存和稍高的 1.5 GHz CPU 时钟频率。


A9于2015年9月9日在iPhone 6S和 6S Plus 中出现,A9交由台积电和三星两家分别代工,三星采用14nm FinFET LPE工艺制造,台积电采用16nm FinFET工艺制造。A9也是苹果与三星签订合同制造的最后一款CPU,此后所有的A系列芯片均交由台积电制造。苹果声称A9与A8相比,CPU性能提升了70%,GPU提升了90%。


A9X于2015年11月11日发布,首次出现在iPad Pro中,由台积电16 nm FinFET工艺制造。与其前身Apple A8X相比,它的CPU性能提高了80%,GPU性能提升两倍。


A10Fusion首次出现在2016年9月7日推出的iPhone 7和7 Plus中。也是由台积电采用 16 纳米 FinFET工艺制造,与此同时,台积电还首次引入了新的InFO封装技术,这也是台积电能够独揽苹果芯片代工的一大利器。A10采用全新的ARM big.LITTLE四核设计,具有两个高性能内核和两个较小的高效内核。它比A9快40%,图形速度快50%。


Apple A10X Fusion于2017年6月5日在iPad Pro和第二代 12.9 英寸 iPad Pro 中出现,采用台积电10nm FinFET工艺, CPU性能比其前身A9X快 30%,GPU性能快40%。


自A11系列开始,苹果在处理器的命名中添加了“仿生”,因为苹果已经在处理器中构建了自己的人工智能和机器学习逻辑区域。


Apple A11 Bionic首次出现在2017年9月12日推出的iPhone 8、iPhone 8 Plus 和iPhone X中,采用台积电10nm FinFET工艺,在尺寸为 87.66平方毫米的芯片上包含43亿个晶体管,比 A10小 30%。它具有两个高性能核心,比A10 Fusion快 25% ,四个高效核心,比 A10 中的节能核心快70%,A11首次采用Apple设计的三核 GPU,GPU速度快30%。它也是第一款采用“神经引擎”的 A 系列芯片,用于Face ID、Animoji和其他机器学习任务。


A12 Bionic于2018年9月12日首次出现在iPhone XS、XS Max和XR中,采用台积电7nm FinFET工艺,这是第一个在消费产品中出货的产品,其物理尺寸为83.27平方毫米,包含69亿个晶体管,比A11小 5%。其两个高性能核心比Apple A11的速度快15%,能效提高 50%,而四个高效核心的功耗比A11的低 50%。


A12X Bionic首次出现在2018年10月30日发布的iPad Pro(第 3 代)中。它的单核CPU性能比其前身Apple A10X快 35%,整体CPU性能快90%。A12Z是A12X的更新版本,首次出现在 2020 年 3 月 18 日发布的第四代iPad Pro中,与A12X相比,它增加了一个额外的GPU内核,以提高图形性能。A12X 和 A12Z均使用台积电7 nm FinFET工艺制造,包含100亿个晶体管。


A13 Bionic首次出现在2019 年9月10日推出的iPhone 11、11 Pro和11 Pro Max中。采用台积电第二代7nm N7P工艺制造,包含85亿个晶体管。A13的两个高性能核心比Apple A12快 20%,功耗降低30% ,四个高效核心比A12快20%,功耗低40%。


A14 Bionic是第一个商用的5nm芯片,首次出现在2020年10月23日发布的第四代 iPad Air和iPhone 12中。它包含118亿个晶体管,裸片尺寸为88平方毫米。它还有16核AI处理器,以及三星LPDDR4X DRAM、6 核 CPU 和具有实时机器学习功能的 4 核 GPU。A1的CPU速度比A12快40% ,GPU的速度比A12快 30%。A14 后来被用作M1系列芯片的基础,用于各种Macintosh和iPad型号。


A15 Bionic首次出现在 2021年9月14日发布的iPhone 13中。A15采用 5 纳米制造工艺,拥有150亿个晶体管,比A14的118亿个晶体管数量增加了27.1%。苹果声称 iPhone中的A15的五核GPU比竞争对手快 50%,四核GPU比竞争对手快30%。


可以看出,在过去十年的定制芯片制造中,Apple已经能够将CPU性能提高100倍,将GPU性能提高1000 倍。从一开始的A4到A6系列,基本保持在每一代芯片是上一代性能的2倍提升,大大的享受到了摩尔定律带来的性能提升。而在此后,随着工艺的演进变得困难,且晶体管数量的不断增加,苹果手机芯片的提升鲜少有超过1倍的时候。如果按照安兔兔的跑分测评,A16芯片CPU和GPU的性能提升幅度似乎在情理之中。在某些应用领域,Apple A处理器提供了极高的性能,在单核领域甚至达到了与笔记本处理器相近的性能。


未来芯片性能提升靠什么?


那么,随着摩尔定律逼近极限,工艺演进带来的红利即将不再显现的情况下,未来芯片性能的提升靠什么呢?大抵有这么几方面:


一是架构的创新。纵观过去十几年芯片发生大的变革和提升,一大技术是FinFET新结构器件的发明,替代了原本的平面结构,继续保持单位面积内的晶体管密度翻倍,FinFET也成为14nm之后先进技术代的主流逻辑器件。FinFET之后,到3nm及以下的器件主要围绕GAA结构的堆叠纳米片/纳米线架构,1nm之后可能会采用互补堆叠器件(CFET)结构。在这些新架构方面,国内外不少厂商、专家和科研机构都有所研究。


二是在先进封装上的创新,如SiP、2.5D封装和3D封装等。Chiplet技术是一个非常有潜力的技术,目前在产业界也广受追捧。苹果已将多die封装技术应用在其M1 Ultra上面,Chiplet技术或将不远。至于其是否会应用于手机芯片中,还有待观察。


三是材料上的创新。材料方面需要从两处着手,一是晶体管本身的材料创新:传统硅基材料在尺寸微缩极限下,量子限域效应会使得硅、锗等传统硅基材料的电学性能显著衰退,当来到2nm的极限物理尺寸下,这些材料将变成不到点的绝缘体。二是改变晶体管之间互联方面的材料,来解决金属互联层的漏电和发热等问题。


在替代硅晶体管材料方面,目前有望的材料主要有碳纳米管,碳纳米管,比硅导电更快,效率更高。从理论上来说,效率可达到硅的10倍,运行速度为3倍,而仅仅只需要消耗三分之一的能源。但其仍存在一系列的挑战有待克服。


在晶体管互联方面,目前的主流技术就是铜互连。业界有不少新材料探索,如铋、钴、钌或钼,甚至是光互联等。


写在最后


不可否认的是,Apple拥有一支强大的CPU设计团队,在过去几年中始终如一地生产出较好的移动SoC,从而实现了出色的工程设计和优于竞争对手的交货时间。延续苹果在手机芯片领域的成功,Mac芯片成为苹果的下一个爆发点。2017年,苹果公司遇到一个难题,就是iphone和Apple watch的销售猛增,而Mac电脑的销售却停滞不前,主要原因是其电脑的设计或性能并没有给用户带来很大的提升。2020年苹果做出了大胆的举动,其所有电脑转而使用自研的M系列芯片,不得不说,打造M系列芯片的电脑令人耳目一新,也因此苹果电脑销量猛增。苹果俨然已成为一家半导体巨头。


但对于一家系统厂商来说,只专注于CPU性能是粗浅的。SoC不仅仅包含一个 CPU,还仍然存在GPU、调制解调器和其他一切的问题。对很多厂商来说,造出芯片已经是结果;但对苹果来说,芯片性能固然重要,产品的性能体验才是最终结果。


苹果每一个重大的变革,其出发点都是能否提供更好的产品,而不是CPU能够做到多么强大,不过苹果拥有最好的手机芯片这点仍然是毋庸置疑的。

*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。


今天是《半导体行业观察》为您分享的第3162内容,欢迎关注。

推荐阅读


存储大厂又一次豪赌

智能化SSD带来的芯片机会

Intel和AMD的Chiplet对比


半导体行业观察

半导体第一垂直媒体

实时 专业 原创 深度


识别二维码,回复下方关键词,阅读更多

晶圆|集成电路|设备|汽车芯片|存储|台积电|AI|封装

回复 投稿,看《如何成为“半导体行业观察”的一员 》

回复 搜索,还能轻松找到其他你感兴趣的文章!

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存