全球智能手機(jī)市場經(jīng)歷兩年下滑，在2024年一掃頹勢，根據(jù)Canalys數(shù)據(jù)，出貨量增長7%。今年上半年繼續(xù)增長4%。

同時，CounterPoint Research發(fā)布報告稱，600美元以上的高端機(jī)型上半年同比增速達(dá)到8%，創(chuàng)下歷史新高[1]。

終端設(shè)備的競爭也是核心零部件的競爭，SoC廠商自然身處其中，扮演重要角色。疊加生成式AI帶來的算力躍進(jìn)，聯(lián)發(fā)科憑借天璣系列芯片，穩(wěn)穩(wěn)地站上了出貨量第一的位置。

今年9月，聯(lián)發(fā)科推出AI算力翻倍的旗艦SoC天璣9500。在人工智能向終端設(shè)備滲透的加速周期，軍備競賽的第一槍就此打響。

架構(gòu)的勝利

移動SoC的設(shè)計是個系統(tǒng)性工程。決定樓層高度的是地基，決定芯片能力上限的是底層架構(gòu)。

如果把開發(fā)一顆芯片比作建造一座大樓，芯片架構(gòu)設(shè)計就是建筑方案設(shè)計，根據(jù)“大樓”的定位和需求，確定樓層數(shù)、風(fēng)格、電梯和樓梯布局。

天璣系列連續(xù)幾代性能穩(wěn)步提升的背后，是聯(lián)發(fā)科對芯片架構(gòu)大刀闊斧的改造過程。

2023年發(fā)布的天璣9300，用行業(yè)首發(fā)的全大核CPU架構(gòu)完成了多核性能的逆襲。今年的天璣9500沿用“1+3+4”的第三代全大核架構(gòu)，同時拋棄了Cortex-X4系超大核，全面轉(zhuǎn)投性能更強(qiáng)的C1系列架構(gòu)。

所謂“1+3+4”，指1個C1-Ultra，3個C1-Premium，均為最新一代C1系超大核，外加4個C1-Pro。

C1-Ultra作為“黑鷹”Cortex-X925的后一代，結(jié)合臺積電第三代3nm制程，不僅讓天璣系列首次邁入“4”開頭時代——主頻高達(dá)4.21GHz，同時還實現(xiàn)了IPC的兩位數(shù)提升。

相比上代產(chǎn)品，天璣9500的單核性能提升32%，多核性能增加17%。

業(yè)內(nèi)常用時鐘頻率和IPC（Instruction Per Clock）的乘積來衡量CPU的性能。簡單來說，前者相當(dāng)于單位時間搬磚的次數(shù)，后者相當(dāng)于一次搬多少塊磚。

理論上兩者越大越好，但人干活會出汗，芯片計算會發(fā)熱。高頻需要更高的電壓支持，代價是發(fā)熱量和耗電量急劇增加。

天璣9500通過C1-Ultra更寬的指令流水線、更聰明的亂序執(zhí)行和升級的預(yù)取技術(shù)，進(jìn)一步實現(xiàn)了IPC的突破。更高的IPC，意味著更低頻率的等效性能——在有限中盡可能創(chuàng)造無限，是芯片架構(gòu)的魅力所在。

CPU架構(gòu)以外，天璣9500的更大的亮點在于GPU和NPU性能雙突破。

GPU采用最新一代Mali G1-Ultra MC12，憑借聯(lián)發(fā)科與ARM聯(lián)合研發(fā)的全新“Drage”架構(gòu)，光追性能提升超過一倍，游戲畫面的流暢性進(jìn)一步提升。同時，能效比提升超過40%，有效延長手機(jī)續(xù)航。

而NPU方面，創(chuàng)新采用“超性能+超能效”的雙NPU架構(gòu)，算力較上一代直接翻倍，其中超能效NPU引入“存算一體”架構(gòu)，通過減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗和延遲，提升AI計算效率，實現(xiàn)輕負(fù)載AI模型Always-On運(yùn)算，讓“隨時響應(yīng)”和“長續(xù)航”得以兼容，賦能主動式 AI應(yīng)用。

緩存的進(jìn)一步擴(kuò)容，是天璣9500的隱藏“大招”。

蘋果從2013年的A7開始效仿桌面處理器加入L3緩存，時至今日，最新發(fā)布的A19 Pro相比前代產(chǎn)品，最后一級緩存整整提高了50%。

蘋果保持大緩存設(shè)計習(xí)慣的背后，是因為CPU和內(nèi)存性能之間存在剪刀差。在處理器內(nèi)部，CGN（CPU、GPU、NPU）通常要從內(nèi)存調(diào)取數(shù)據(jù)，做對應(yīng)的計算工作，最后再把結(jié)果搬回內(nèi)存。

因此決定計算快慢的，除了CGN的計算速度之外，還有數(shù)據(jù)的“搬運(yùn)速度”，當(dāng)數(shù)據(jù)搬運(yùn)速度低于計算速度，就造成了“內(nèi)存墻”，拖垮計算效率。

這種情況下，緩存作為數(shù)據(jù)的臨時倉庫，便成為近年來堆料的核心陣地，也是天璣系列一以貫之的設(shè)計思路。

在前代產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，天璣9500再接再厲，L3從12MB大幅增加到16MB，SLC維持10MB水平，為需要密集計算的應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

激進(jìn)的IPC升級，“存算一體”架構(gòu)的引入，加上緩存針對性的擴(kuò)容，組合成了聯(lián)發(fā)科的芯片設(shè)計水平的代表作，也將移動SoC的技術(shù)競爭推向了新的高度。

擺正算力和功耗的天平

半導(dǎo)體行業(yè)一個普遍共識是，沒有完美的芯片，只有完美的Trade-off。

在芯片設(shè)計中，性能(Performance)、功耗(Power）、面積(Area)組成了一個不可能三角，芯片設(shè)計能力的體現(xiàn)，始終是在不可能的三角中尋找最平衡的區(qū)間。

當(dāng)智能手機(jī)大踏步進(jìn)入AI時代，對“平衡”的把控能力就更加迫切。

由于網(wǎng)絡(luò)延遲和隱私保護(hù)等原因，近年來，AI推理從云端向端側(cè)遷移，既是行業(yè)共識，也是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。與之對應(yīng)，算力瓶頸儼然成為困擾終端廠商的棘手問題。

微軟首席電氣工程師保羅?楚諾克算過一筆賬[2]，按照61%的利用率，每塊H100一年要消耗大約3740度電，相當(dāng)于一個美國家庭的平均功耗。云端訓(xùn)練芯片對功耗可以寬容，但端側(cè)要求明顯嚴(yán)苛。

在寸土寸金的手機(jī)里，芯片設(shè)計公司追逐的圣杯，是在功耗恒定的情況下擠出更多算力，即“計算效率”。

這種設(shè)計思路既推動了NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器）的脫穎而出，也貼合了天璣9500的設(shè)計哲學(xué)：既要保證“算力夠用”，又要解決“功耗降不下來”的難題。

根據(jù)英特爾研究，一個采用7nm制程的AI芯片，光數(shù)據(jù)搬運(yùn)產(chǎn)生的功耗就高達(dá)35pJ/bit，占總功耗的63.7%。也就是說，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)，是降低功耗的重要途徑。

因此在天璣9500中，聯(lián)發(fā)科采用了創(chuàng)造性的雙NPU架構(gòu)，兩顆NPU各司其職，一個作為性能核心支持端側(cè)運(yùn)行參數(shù)量大的模型，另一個采用“存算一體”架構(gòu)，作為能效核心，運(yùn)行參數(shù)量較小的模型。

所謂“存算一體”架構(gòu)，核心是將NPU內(nèi)部的計算單元與緩存融為一體，從根本減少搬運(yùn)路程。使得天璣9500將AI算力提高到100TOPS的同時，最大程度避免了高功耗問題。

端側(cè)大模型搭配小模型是智能手機(jī)AI部署的一大趨勢。天璣9500的超能效NPU，可以實現(xiàn)輕負(fù)載AI模型Always-On運(yùn)算，對實時翻譯和對話式AI這類應(yīng)用來說，用戶體驗可以從“請求-響應(yīng)”變成“隨時響應(yīng)”。模型始終在線，但更加省電。

在權(quán)威機(jī)構(gòu)ETHZ的AI Benchmark測試?yán)?，天璣9500獲AI性能榜單冠軍

和端側(cè)AI類似，手機(jī)游戲同樣受困于性能和功耗的兩難抉擇，一直以來也是檢驗芯片實力的“照妖鏡”。對算力和功耗的平衡藝術(shù)，在劍與魔法的世界公平的考驗著每一家芯片設(shè)計公司。

消費電子領(lǐng)域，硬件與軟件大多互為催化劑，游戲公司對畫質(zhì)和沉浸式體驗的追逐，會倒逼芯片公司發(fā)力游戲體驗。后者性能的提升，又會推動前者的進(jìn)步。

從天璣9200首發(fā)移動端硬件光線追蹤開始，聯(lián)發(fā)科接連布局全局光照效果、OMM追光引擎，讓移動端游戲體驗直逼主機(jī)級效果。天璣9500再接再厲，通過在移動端率先支持主機(jī)級Ray-tracing Pipeline技術(shù)，帶來了前所未有的沉浸式主機(jī)級光追效果。

除此之外，天璣9500首發(fā)GPU Dynamic Cache （動態(tài)緩存）架構(gòu)，讓GPU可以利用SLC系統(tǒng)級高速緩存，從而進(jìn)一步降低功耗，同樣意在提高游戲體驗。

在性能和能耗這個困擾手機(jī)游戲多年的命題上，天璣9500通過幾代產(chǎn)品的技術(shù)積累，提供了一個盡可能完美的解決方案。

按照測算，天璣9500支持的光追下游戲幀率從9300的60幀躍升至行業(yè)領(lǐng)先的120幀，功耗逆勢降低14%，將反差做到了極致。

在一個又一個場景中創(chuàng)造驚艷的體驗，是對物理學(xué)最浪漫的詮釋。

穩(wěn)穩(wěn)站上第一梯隊

2007年的第一代iPhone發(fā)布會上，喬布斯拿出手機(jī)撥通了位于舊金山的一家星巴克電話，玩笑稱要預(yù)定4000份拿鐵，店員不明所以，但現(xiàn)場觀眾掌聲雷動——這一幕被現(xiàn)場的媒體定格，成為了電子產(chǎn)業(yè)史上繞不開的里程碑。

然而，喬布斯玩笑式的電話，卻成為未來十多年里，產(chǎn)業(yè)界求索的圖騰。

2011年，蘋果智能語音助手Siri隨iPhone 4S隆重登場，掀開了消費電子產(chǎn)業(yè)對人工智能的想象。時至今日，大量AI功能被塞進(jìn)手機(jī)里的同時，兩大趨勢越發(fā)凸顯：

一是AI不再是相機(jī)美顏和語音助手的附屬功能，反而變成重構(gòu)手機(jī)體驗的新引擎；

二是智能手機(jī)的競爭焦點，逐步從比拼硬件參數(shù)向軟硬強(qiáng)耦合的產(chǎn)品力轉(zhuǎn)移，其根本思路就是圍繞真實場景，針對用戶需求做突破。

2011年，Siri第一次亮相

結(jié)合IDC的定義，30TOPS是AI手機(jī)SoC的入門檻。這從事實層面將時間線拉到了天璣9300上市的2023年。

人工智能時代賦予聯(lián)發(fā)科的角色，不是純粹的“算力供應(yīng)商”，而是基于對用戶需求場景的深刻洞察，將代碼和電路變成實實在在的用戶體驗，支撐起無從察覺卻無處不在的智能未來。

從解決大模型入端帶來的算力激增與功耗約束之間的矛盾，到滿足游戲用戶對GPU極致渲染能力與持久續(xù)航之間的雙重期待，用戶需求為先，一直是聯(lián)發(fā)科設(shè)計研發(fā)的出發(fā)點。

在今年的天璣開發(fā)者大會上，聯(lián)發(fā)科提出了 Agentic AI UX的五大愿景：主動及時、知你懂你、互動協(xié)助、學(xué)習(xí)進(jìn)化、專屬隱私信息守護(hù)。在天璣9500上，聯(lián)發(fā)科與終端廠商聯(lián)合打造的量產(chǎn)的端側(cè)AI功能，恰恰是這種愿景的延伸與產(chǎn)物。

在與vivo的合作中，聯(lián)發(fā)科為后者定制的NPU，幫助其實現(xiàn)了全球首發(fā)的視頻錄制功能，為vivo X300系列提供了強(qiáng)大的追焦系統(tǒng)，可支持毫秒級運(yùn)動追蹤與瞬時快門響應(yīng)，還打造了能夠“學(xué)習(xí)進(jìn)化”的AI定制美顏功能。

在OPPO最新旗艦Find X9上，針對搜索這一場景，聯(lián)發(fā)科通過系統(tǒng)級整合賦能OPPO AI 端側(cè)落地，與OPPO共同打造了“知你懂你”的AI意圖搜索應(yīng)用，幫助用戶實現(xiàn)一鍵即搜。

為了改善文生圖與文生文這兩個普及最廣、工作場景中效率提升最為顯著的AI應(yīng)用，天璣9500憑借內(nèi)置的生成式AI引擎2.0與Transformer專用固化電路，實現(xiàn)了多項端側(cè)AI能力的突破：

支持4K超高畫質(zhì)文生圖在手機(jī)端側(cè)直接生成，同時將文生文大語言模型的端側(cè)響應(yīng)速度提升了一倍。由此最大程度解決了高并發(fā)時段響應(yīng)延遲、生成效率低下的問題。

上網(wǎng)、游戲、辦公……真實的需求場景始終是放大芯片與大眾需求的連接器，使得芯片這個技術(shù)與資本高度密集的產(chǎn)業(yè)，始終有足夠的市場和動力，快速向前滾動和發(fā)展。

當(dāng)人工智能的蔓延再次沖擊原本井然有序的市場格局，聯(lián)發(fā)科用務(wù)實的研發(fā)理念和對市場需求的理解，一步步站上了全球芯片設(shè)計產(chǎn)業(yè)的第一梯隊。

AI時代的到來，市場紛紛大講未來，聯(lián)發(fā)科對于未來有著清晰的技術(shù)規(guī)劃和持續(xù)投資，更加值得關(guān)注的是，這家廠商同樣注重當(dāng)下——從引領(lǐng)端側(cè)視頻生成、4K文生圖等等這些落地應(yīng)用，我們看到，先進(jìn)的AI，更是觸手可及的AI。

當(dāng)“天璣”（Dimensity）這個芯片品牌在2019年第一次亮相時，恐怕很少有人能預(yù)料，聯(lián)發(fā)科在此后的手機(jī)市場變化中所扮演的角色，更難以想象，一代又一代的天璣芯片所創(chuàng)造的持續(xù)價值。

參考資料

[1]2025年上半年全球高端智能手機(jī)銷量創(chuàng)歷史新高，CounterPoint Research

[2]算力巨獸能耗驚人：英偉達(dá)H100 AI芯片總耗電量將超歐洲小國，IT之家

作者：徐珊珊

編輯：何律衡

責(zé)任編輯：徐珊珊

封面圖片來自ShotDeck