Snapdragon 845 vs Exynos 9810 vs Kirin 970 vs Apple A11：终极比较

从 Snapdragon 到 Exynos 9810 的 Kirin 970，三款新 SoC 已经或即将出现在 2017/2018 年智能手机中。后者的技术资料并不总是 100% 已知，例如三星 Exynos 9810，但有一点是肯定的，它们都肩负着开发车载人工智能和减少能源消耗的使命，最重要的是给予。这是对 Apple A11 SoC 的谎言，其性能仍然超过 Android 竞争对手。

还记得最新 iPhone 的平流层基准吗？近年来，苹果公司在 SoC 领域获得了真正的专业知识，这一点令人惊讶。迄今为止最新的例证无疑是A11 Bionic芯片。不仅它在模式下表现出色单核在基准测试中，比竞争平台好得多。但作为奖励，它也大大优于多核竞争对手。这款采用 10 纳米工艺的 64 位芯片也是最早包含神经处理单元（NPU）致力于人工智能。

显然，这引起了高通、三星和海思这三大行业龙头的反应。第一款刚刚发布了 Snapdragon 845，三星提供了有关 Exynos 9810 的一些信息，我们已经找到了一些运行 Kirin 970 的智能手机。这些芯片对齐A11 Bionic 的基本原理：NPU，10nm 雕刻，性能增强。这三款 SoC 的特别之处在于它们的方法机器学习，以及 CPU 和 GPU 方面的性能。

骁龙 845 的 8 个 Kryo 835 核心例如定制的ARM Cortex A75和A55。高通是这三家公司中唯一一家推出最新 ARMv8.2 架构的公司，该架构应该会带来显着的性能提升，甚至可能带来优势。就三星而言，它正在使用第三代完全自主研发的核心——Mangoose。他还可以利用 Exynos 9810 来尝试成为第一个推翻 A11 Bionic 基准测试的人。至于华为子公司海思，其麒麟970采用ARM设计的核心，没有任何特殊的修改或优化（4个A73和4个A53）。

事实上，海思更愿意专注于其神经处理单元将其整合到华为 Mate 10 Pro 等高端智能手机。与高通不同的方法：该公司使用其新的数字信号处理器（DSP）称为Hexagon作为NPU。 S845 将其用于音频和成像以及机器学习。什么可能导致性能下降？现在下结论还为时过早。至于三星，目前还缺乏此类特性的信息。相反，Apple A11 Bionic 芯片包含一个专门用于人工智能的飞地，即神经引擎。关于它如何工作的细节知之甚少。

人工智能和机器学习是真正的分歧点

但这部分SoC专用于机器学习被使用也适用于 Face ID、Animoji、Siri 或所有其他需要人工智能的任务。这意味着人工智能在这四个平台上的工作方式将有所不同。在调制解调器方面，Android 的 SoC 之间应该没有区别 - 都比 A11 Bionic 快得多，下行速度高达 1.2 Gbps，上行速度高达 150 Mbps。

与往常一样，问题在于您需要一流的网络才能真正感受到差异。所有这些平台都具有 DSP/ISP，从能源角度来看，可以尽可能高效地编码 4K 视频。除了 Kirin 970 之外，所有这些都允许以 60 FPS 进行编码。最后，所有这些都具有用于存储敏感数据（例如指纹或加密密钥）的安全飞地。

那么 2018 年最好的智能手机是什么？S845、Exynos 8810 或 Kirin 970 下的那些？一切都取决于几个因素，让我们重复一遍：我们需要真正的基准才能令人信服。不仅仅是原始力量。我们可以认为，真正的惊喜将来自 Snapdragon 845 和 Exynos 9810。高通确实应该受益于 ARM v8.2 架构的最新进展，而三星则应该受益于其新的 Mangoose 内核。

但与人工智能相关的新应用应该会产生对新测量尺度的真正需求。因为正如我们所看到的，四个 SoC 之间最大的区别之一是它们实现的方式机器学习。因此，我们必须看看它在 2018 年智能手机中的具体用途。