在今年的iPhone發布會進行了大約72分鐘后，蘋果負責營銷的高級副總裁菲爾·席勒（Phil Schiller）邀請蘋果負責芯片的副總裁斯里·薩薩納姆（Sri Santhanam）上臺，談論在所有三款新手機中使用的全新A13仿生芯片，后者發表了四分鐘的演講。從很多方面看，這才是整個蘋果發布會上最重要的時刻，只是在全新iPhone及其諸多功能改進的掩映下，幾乎沒有人注意到這一點。

當薩薩納姆演講結束時，我們所能記住的就是那些數字了。蘋果最新芯片包含85億個晶體管，有六個CPU內核：包括兩個運行頻率為2.66 GHz的高性能內核（稱為Lightning）和四個效率內核（稱為Thunder）。A13仿生芯片有四核圖形處理器、LTE調制解調器、蘋果設計的圖像處理器以及用于機器智能功能的八核神經引擎，每秒可進行超過5萬億次運算。

這款新芯片更智能化、更快、更強大，但功耗卻比前一代芯片更低。與去年的A12芯片相比，這款芯片的效率提高了約30%，這也是促使新款iPhone每天電池續航時間增加5個小時的重要因素之一。

iPhone 11系列發布，只是重申了蘋果相對于競爭對手的真正優勢，即擁有獨家的軟件、系統硬件和芯片設計。你可以在iPhone的諸多功能中看到這些好處，包括增強現實功能和計算攝影模式，如深度融合（Deep Fusion）與夜間模式等。

席勒在談論A13仿生芯片及其功能時說：“今年性能提升好處的最大例子之一是文本轉語音功能。我們已經增強了iOS 13中的文本轉語音能力，提供了更強大的自然語言處理能力，而這一切都是通過機器學習和神經引擎完成的。”

時鐘周期

自2007年推出第一代iPhone以來，蘋果已經走過了很長的路。該公司第一部智能手機速度很慢，甚至不能執行最基本的任務，如復制和粘貼文本。初代iPhone的電池續航能力很糟糕，拍攝效果也不佳。最初的iPhone幾乎不存在多任務處理功能，它的芯片主頻僅有412 MHz。這款手機可以說是拼湊的產物，包括使用了三星DVD播放器中的芯片組件。很難想象，這樣的設備竟然會顛覆整個手機、計算和通信領域。

蘋果很快意識到，如果它想保持領先于競爭對手的優勢，特別是那些安卓生態系統中的競爭對手，它就需要構建整個系統，無論是硬件還是軟件。蘋果設計和制造自家芯片的決定是在2008年的某個時候做出的。當時，該公司只有40名工程師在集成來自各種供應商的芯片。

然后，在2008年4月，蘋果以2.87億美元收購了名為P.A.Semi的芯片初創公司。這使得其芯片工程師的總數增加到大約150人，并帶來了手機方面最重要的專業知識——能效。這個團隊的勞動成果首次通過iPad 4和iPhone 4向世界展示，這些設備都由名為A4的處理器驅動。A4是ARM控股公司芯片設計的改良版，其主要關注點是凸顯視網膜顯示屏。

多年來，蘋果芯片已經支撐起許多令人驚嘆的新功能，比如智能助手Siri、視頻通話、基于指紋和圖像的識別以及攝像頭的眾多功能，所有這些都是蘋果在芯片研發取得進展的結果。在2017年iPhone X發布時，曾有博文稱：“Face ID是蘋果不那么秘密的‘秘密武器’的完美例證，這種秘密武器是半導體、物理硬件、軟件和為愉悅而設計的理念的完美融合。他們有將復雜技術轉變為神奇時刻的能力，這也是史蒂夫·喬布斯（Steve Jobs）為他共同創立的公司留下的真正遺產。”

激烈競爭

強尼·斯洛基(Johny Srouji)負責蘋果龐大的芯片業務以及其他硬件技術。許多人認為，公司年度研發預算的很大一部分，專門撥付給了斯洛基的團隊。幾年前，斯洛基在接受采訪時表示：“喬布斯得出的結論是，蘋果要想真正脫穎而出，提供真正獨特、真正偉大的產品，唯一的辦法就是擁有自己的芯片。”據說，蘋果有數百人專門從事芯片研發，但向蘋果高管們追問細節時，他們都會選擇回避。

蘋果的芯片優勢在業界從未被忽視過。商用芯片的進步速度總是趕不上蘋果，后者始終在致力于增強自己的芯片優勢，每次發布手機和平板電腦都是如此。華為和三星很快意識到，移動技術的未來將需要定制芯片，這將使它們能夠保持領先于安卓競爭對手，并更好地與蘋果競爭。

圖2：蘋果芯片業務副總裁斯里·薩薩納姆（Sri Santhanam）上周在加州庫比蒂諾的史蒂夫·喬布斯劇院講臺上談到了A13仿生芯片

這些公司以及高通(Qualcomm)等芯片制造商，都在進行一場芯片軍備競賽，且在排行榜上的位置不斷洗牌。上一代A12仿生芯片在發布時，讓蘋果較競爭對手相比略占優勢，然后今年，蘋果利用iPhone 11發布會加強了其領先優勢。

林利·格文奈普(Linley Gwennap)是研究咨詢公司The Linley Group的創始人，也是著名芯片雜志《微處理器報道》(Microprocessor Report)的發行人，被廣泛認為是最重要的處理器專家之一。格文奈普一生中的大部分時間都致力于處理器和芯片，但市場營銷語言并不那么容易給他留下深刻印象。但他承認，蘋果有個優勢，而且在基準方面取得了勝利，盡管優勢還不太明顯。

格文奈普在采訪中談到上一代A12仿生時指出，雖然蘋果在單CPU競爭中處于領先地位，但其他與之相對的公司同樣具有競爭力。他說：“我不認為蘋果有太大優勢，預計三星、高通和華為都將加快追趕速度。”

那么，自從去年蘋果推出A12以來，他們有沒有加大追趕力度？與蘋果三大競爭對手的最新芯片相比，新的六核A13仿生芯片到底是如何堆疊的？讓我們看看相關數字：

三星最新處理器Exynos 9825有八個內核，分布在三個集群中：兩個高性能定制Mongoose內核運行在2.73 GHz頻率之下，另外兩個Cortex A75內核在2.4 GHz下運行，四個效率聚焦內核Cortex A55運行在1.9 GHz頻率下。它配置Mali GPU和三星的神經處理單元，支持LTE和內存功能。

華為的芯片名為麒麟990 5G，采用類似的三簇八核方法：兩個運行頻率在2.86 GHz的高性能內核Cortex A76，另外兩個A76雙核運行在2.35 GHz頻率下，四個效率聚焦內核Cortex A55在更慢的1.95 GHz下運行。完整的芯片是16核GPU以及有三個核的達芬奇神經引擎。華為的芯片包含103億個晶體管。

高通新推出的驍龍855 Plus，非常像麒麟990和Exynos。它使用定制的Kryo 485金核，其中一個強大群集的運行頻率為2.96 GHz，另外三個Kyro 485金核在2.42 GHz頻率下運行，四個注重效率的Kryo 485銀核運行頻率為1.78 GHz。它包括Adreno GPU和高通Hexagon 690 AI引擎。

這些芯片配置了速度更快的組件，而且數量更多，所以你可能會認為它們的性能比蘋果芯片更好。但現實是，我們幾乎從來沒有使用過移動設備中芯片的全部容量，一兩個高性能內核足以滿足我們在手機上的大部分活動。與競爭對手的八核處理器相比，蘋果的六核設計可能看起來落后。但實際上，其芯片上的兩個大處理器輕而易舉地超過了競爭對手的設計。

蘋果處理器的能效更高，這使它們比競爭對手具有明顯的優勢。例如，三星的Mongoose芯片需要謹慎使用，以免導致配置它們的設備過熱。即使是A13中新設計的定制效率內核也優于其競爭對手。今年早些時候，格文奈普在《微處理器報告》中指出：“盡管蘋果的內核不是最大的，但它們在移動性能方面繼續領先。”在他寫這篇文章的時候，他正在談論的是A12芯片，而A13的性能提高了至少20%。

因此，這里得出的結論是，規格和基準沒有考慮到蘋果的真正優勢，即與設備緊密集成，以及該公司的發展戰略，即在提升關鍵應用性能的同時，從電池中擠出更多運行時間。

性能提升

那么，手機公司如何以一種與客戶產生共鳴的方式來說明這些技術帶來的好處呢？有關芯片方面的言辭無關緊要。重要的是擁有最好的攝像頭、最快的手機，還有最大的電池。我們使用Instagram、Facebook或YouTube的時間越長，我們就越愿意在這些高端手機上花錢。蘋果iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max的電池續航時間分別延長4個小時和5個小時，它們是怎么做到的？

這個問題的答案清楚地說明了蘋果擁有整個系統的固有優勢。為了了解垂直整合是如何在A13仿生芯片上體現出來的，席勒和阿南德·辛皮(Anand Shimpi)接受了采訪，后者是個專注于半導體和系統的知名記者，他創立了AnandTech網站。辛皮現在是蘋果平臺架構團隊的一員。

新的A13芯片性能遠遠超過了去年的A12，其所有主要組件：六個CPU內核、圖形處理器和神經引擎的性能都提高了20%。對于已經算是高性能的芯片來說，看到如此顯著的提升，不禁讓人覺得有點兒像看著尤塞恩·博爾特(Usain Bolt)在短跑中擊敗自己。

辛皮說：“我們經常公開談論性能，但現實是，我們將其視為性能功耗比。我們將其視為能源效率，如果你構建出更高效的設計，那意味著你也恰好構建出了高性能設計。”

辛皮和席勒都重點強調這種對能效和性能的關注。例如，CPU團隊將研究如何在iOS上使用應用程序，然后使用數據優化未來的CPU設計。這樣，當下個版本的設備問世時，它將能更好地支持大多數人在iPhone上做的事情。辛皮說：“對于不需要額外性能的應用程序，用戶可以按照去年的性能運行，并且只需以低得多的功耗運行即可。”

這種策略不僅適用于CPU。同樣的性能功耗比規則也適用于機器學習功能和圖形處理。例如，如果一個開發iPhone攝像頭軟件的開發人員看到GPU的利用率很高，那么他可以與GPU架構師合作，找出一種更好的工作方式。這將為未來的圖形芯片帶來更有效的設計。

協同效應

那么，當A13仿生芯片開始工作時，里面會發生什么呢？通常涉及分配、委派和移交。對于低能耗任務，比如打開和閱讀電子郵件，iPhone將使用更高效的內核。但對于能耗更密集的任務，如加載復雜的網頁，這將由高性能內核負責。對于某些例行的和機器學習已經勝任的工作，神經引擎可以獨自承擔。而對于更新、更尖端的機器學習模型，CPU及其專門的機器學習加速器可以提供幫助。

然而，蘋果的秘密在于，芯片的所有這些不同部分可以更節省能耗的方式協同工作。在典型的智能手機芯片中，芯片的某些部分被打開以執行特定的任務。你可以把它想象成打開整個社區的電源，讓他們吃晚飯，看《權力的游戲》，然后關掉電源，然后為另一個想玩電子游戲的社區打開電源。

對于A13來說，在做上述同樣事情的時候，它以精準控制單個家庭為基礎，為此被浪費的電量更少。席勒說：“機器學習在整個過程中都在運行，無論是管理電池續航時間還是優化性能。10年前還沒有機器學習運行。現在，它總是在運行，做很多不同的事情。”

歸根結底，這項技術的發展取決于我們想從手機中獲得哪些東西，比如在手機上玩流暢運行的游戲，或者在昏暗的夜色中拍攝美麗而干凈的照片。當我們敲擊和滑動手機屏幕時，蘋果的工程師們正在關注和重新思考他們的設計，并致力于開發明年更先進的芯片，這將誘使我們不斷升級設備。