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a11仿生芯片 a11仿生处理器相当于骁龙多少( 六 )

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在这部分测试的最后，AnandTech 表示苹果设计的 CPU 小内核性能比想象中好得多了，因为在 ARM Cortex-A55 上完成 SPEC 测试要花很长时间，根据不同的测试项目，两者的性能差异是 2 - 3 倍 。AnandTech 强调称，其实 ARM 的小内核性能在很多工作负载着性能已经不足，这就是为什么会有三丛集 CPU 架构的原因 。就目前而言，小内核的最大性能与大内核的最低性能，都在朝着一个相同的方向发展，所以未来会怎样还未知 。
A12 神经网络引擎“理论”性能
新 A12 芯片最重要另一个改进就是神经网络引擎，苹果宣称这是内部自主设计的 。正如在开头部分看到的，当前神经网络引擎在整个芯片中已经占据相当大一部分，其所占面积与两个 Vortex CPU 大内核接近 。有意思的是，AnandTech 没有太好的测试神经网络引擎的工具，所以目前只能选用国产测试工具鲁大师，只是因为其 AI 性能测试支持跨平台 。
首先是 Inception V3 项目测试：
再者是 ResNet34 项目测试：
最后是 VGG16 项目测试：
总的来说，苹果官方所述的 8 倍性能提升在上述称成绩中并没有得到体现，分数显示的是 4 倍到 6.5 倍提升 。这里有一个问题是，iPhone X 的 A11 性能与 iPhone 7 的 A10 非常接近，主要是因为苹果在 GPU 上执行 CoreML，也许是因为 A11 的 NPU 未开放 API，所以测试工具无法真正执行测试 。
华为麒麟 970 的 AI 人工智能性能落后 A12 大约 2.5 倍，预计本月中旬华为新发布的麒麟 980 芯片应该能够明显缩小与 A12 的差距 。高通的骁龙 845 处理器表现也不差，基本上与华为麒麟 970 的水平相当 。另外，鲁大师的 AI 性能测试使用的是 SNPE 框架进行理论加速，目前还不支持 NNAPI，所以谷歌 Pixel 2 和三星 Galaxy Note 9 在测试中成绩差得可怕，因为只能回到 CPU 内核进行加速处理 。
在 AI 性能测试的功耗方面，A12 在测试过程中功耗达到 5.5W 。AnandTech 称不清楚为何会有那么高的功率，这高过了之前性能测试的平均功耗，例如 GPU 的功耗在 2.3W 到 5W 之间 。不过苹果愿意将功率提到 5.5W，说明苹果愿意在 AI 性能上挑战极限，追求最高的突发性能 。
综合系统性能
虽然综合性能测试比较重要，AnandTech 称他们也希望很好地利用各种规范，但是 iOS 平台系统性能测试套件相比 Android 又少又糟糕，所以能做对比的也就网络浏览器测试 。
首先是 Speedometer 2.0 测试，这是最新行业标准的 JavaScript 基准测试，可测试最常见和最新的 JS 框架性能 。在 Speedometer 2.0 测试中，A12 与 A11 相比性能大幅跃升了 31% 。对此 AnandTech 表示，苹果自己营销的性能数据其实远低于新芯片的实测数据 。当然了，安装了 iOS 12 系统的设备相比之前也有小福提升，这不仅得益于 iOS 调度处理负载方式的改变，还得益于苹果所使用的 JS 引擎已进一步改进 。
接着是 WebXPRT 3 测试，这也是一个浏览器测试工具，但工作负载情况更加广泛和多样化，包含了大量的处理测试 。在 WebXPRT 3 这项测试中，iPhone XS 比 iPhone X 强 11% 。同时，iOS 12 系统也让老设备在性能上得到了提升，其中 iPhone X 的得分从 134 分上升到了 147 分，即 10% 的提升，iPhone 7 也提升了 33% 。
iOS 12 CPU 调度加载机制分析
苹果所指的 iOS 12 系统将让设备性能有显著提升，这主要归功于的新调度机制，充分考虑了各个任务的负载方式 。AnandTech 称，iOS 系统的内核调度程序，通过跟踪线程的执行时间，并将其归纳为某种利用率指标或度量，然后交给 DVFS 机制来调度 。决定负载如何计算或负载如何随时间变化的算法，通常只需一些简单的软件决策即可，苹果可以将其调整和设计到他们认为合适的方式 。

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