华为荣耀9什么处理器

荣耀9采用EMUI 51（基于Android 70）操作系统，搭载麒麟960芯片八核 + 微智核i6的处理器，4GB和6GB大运行内存，性能更出众，久用依然流畅。基本配置如下：

1、515英寸的屏幕，精致小巧，3D曲面极光玻璃机身可随时空变化而绽放不同光芒。

2、前置摄像头800万，F20光圈，自拍更清晰；后置2000万像素（黑白）+1200万像素（彩色），F22光圈，支持人像模式和暗光夜拍技术，还有类似单反相机的变焦效果，即使远景放大2倍拍，也能拍出高像素的清晰照片。

3、音质上采用的高保真Hi-Fi芯片，加上Histen音效技术与格莱美获奖大师的专业调音，让荣耀9播放出的声音更悦耳动听。

4、电池容量为3200mAh，持久续航，支持9V/2A快速充电。

建议可以登录华为商城来了解产品的更多相关信息。 

　　IT168 评测对于智能手机来说，SoC的重要性不言而喻，而作为国产唯一自研的海思麒麟处理器，一直以来备受关注，发展至今，逐渐跻身于移动处理器中的领先水平，在麒麟960这款产品上，做到了“留长补短”，被称作麒麟历史上具有突破性的产品，在随后的实际体验上，搭载麒麟960的产品都有着不错的表现。因此，而我们今天就来测试一下麒麟960在深层次上的性能。(注：测试数据编译自ANANDTECH)

　　注：ANANDTECH将麒麟960的工艺写成TSMC 16nm FFC，而实际上麒麟960的工艺为TSMC 16nm FF+。

　　从麒麟960、麒麟955、麒麟950三款(两代)产品参数表来看，相比于上代产品，麒麟960是全球首款采用ARM最新的A73架构的SoC，相比麒麟950，大核主频由23GHz提升至236GHz，小核主频从181升至184GHz，但略低于麒麟955的252GHz。可以看到，麒麟处理器对于CPU主频的还是做了一定的限制、以赋予GPU可以做到更高的性能。

　　麒麟960采用的A73架构出自于ARM在欧洲的设计团队，而非设计出A15/A57/A72系列的德克萨斯奥斯丁团队，因此尽管A72与A73在编号上只差了1个数，但在CPU的性能设计上则截然不同。A57、A72则是偏重高性能，承担着高端处理器上应付复杂数据的处理。A73则更加着重于对性能与功耗的平衡。

▲A73采用双发射L/S

　　值得一提的是，A73与A72比较明显的区别在于解码器的宽度，A73采用双发射L/S单元，在发射宽度上小于A72的三发射。虽然从纸面上有所降低，但根据资料显示，A73架构的11级核心流水线深度比A72的15级核心流水线深度更精简，因此发射宽度并没有决定性的影响到A73的性能。另外，A73更短的流水线减少了前端延迟，包括1-2个更少的解码器周期，它可以解码单个周期中的大多数指令，以及1个更少的周期用于读取层面。

　　电源管理：

　　这张图显示了A73相比于A72，在相同的进程和相同的主频下，A73能够比A72减少20-30%的功耗。并且A73号称目前处理器中面积最小的高端核心，每颗核心的面积在065mm，相比于A72上115mm的面积整整小了43%。

▲G71架构图

　　一直以来，麒麟处理器的GPU性能相比于骁龙被人诟病，因此在麒麟960上，GPU则最大限度的保持了性能。在麒麟960上，同样配备了ARM最新的G71处理器:Mali-G71 MP8，主频最高为1037MHz。G71采用ARM最新的Bifrost架构。与之前midgrad架构相比，Bifrost最大的创新在于使用指令组着色器(ClausedShader)。在G71上重新设计了执行单元，更好的利用着色器核心，增加吞吐量和性能。另外Bifrost架构还采用Quad based vectorization技术，相比于之前SIMD矢量化技术一次只能执行单一线程，Quad矢量化技术最高支持四线程执行，共享控制逻辑，使用率接近100%。

　　通过解读麒麟960的架构，我们了解了麒麟960的设计思路：注重CPU性能与功耗的平衡，以及GPU的极限性能，整个麒麟960没有哪部分成为明显的短板为人诟病。

　　CPU跑分测试：

▲SPECint2000单项测试

▲麒麟960 IPC

　　通过SPECint2000可以看到，麒麟960在CPU整数运算性能上相比麒麟950有了比较大的进步，A73的IPC比A72的高出11%、比A57增加29%。值得一提的是，竟然比骁龙821的kryo高出30%，比8890的Mongoose高15%。在这里，我们也只能说一句公版大法好了。

▲单线程整数IPC

　　GeekBench4的整数运算单线程跑分，可以看到，麒麟960总体来说也是有好有坏。相比麒麟950，在边缘检测(Canny)和直方图均衡(HE)项目中，麒麟960输给了其它三位对手，而在HTML5 Parse和HTML5 DOM的测试中，麒麟960则有上佳的表现。而在IPC的计算中，A73略优与A72 4%，但在SPECint2000的整数运算中，A73的优势则为11%，二者差距比较大，并且在单项测试中的起伏不定，因此比较A73与A72之间的好坏，则 是一个非常困难的事情。

　　另外，可以看到，A73的整数运算IPC大概是A53的17-2倍，这也是为什么那些只配备A53的中低端SoC性能表现不好的原因之一。

▲浮点单项测试

　　GeekBench4浮点运算，麒麟960的表现并不能算好。与麒麟950相比也不算优秀，而对比骁龙821则全面落败(当然，骁龙的浮点运算一直都不错)。考虑到A73的NEON执行单元与A72相比并没有改变，而降低了特殊指令的延迟，使得NEON的性能还提升了5%。因此这样的结果还是有些意外，只能猜测为有些测试项目受到A73解码器宽度的变化。但最终的原因，也只能在之后测试其它采用A73的SoC上的表现在下结论。

▲浮点测试IPC结果

　　在浮点IPC的结论中，麒麟960不出意外的只能排在中游水准，比骁龙821、麒麟950、三星8890都落后。而这也意味着麒麟960会在不同的任务之间有着比较大的性能变化。

　　内存性能：

　　此次ARM将A73的一级缓存由48kB提升至64kB，二级缓存由A72的最大2MB提升至8MB，并且为一级缓存和二级缓存都配备了独立的预读器，使得A73可以获得接近理论的最大带宽值。并且，与A72一样，A73中配备了两个AGU，能够同时加载和存储操作，而不像A72中只能单个操作，这对提高主系统内存的发射率。

　　CPU缓存和内存延迟：

▲系统延迟与传输速度

　　可以看到，得益于A73 64kb的一级缓存，麒麟960保持了127ns的稳定延迟，对比麒麟950的174ns，有着27%的提升。

▲带宽读取测试

▲带宽写入测试

　　上面两个图标显示了使用两线程读/写NEON指令，有助于表明麒麟960的内存带宽。读取时，麒麟960的L1缓存优于麒麟950，但从64kb分界线可以明显看出，当到达2级缓存的时候，带宽则有着明显的下降。图2可以看到，写入时，L1、L2下麒麟960都低于麒麟950，而在1024kb分界线过后，写入系统时，则低于麒麟960。缓存带宽的减少，也从侧面解释了GeekBench4浮点测试中麒麟960的劣势。

　　在GeekBench4的内存测试中(单线程)，尽管麒麟960的L1、L2的缓存性能都是混合的，但在系统内存方面还是比麒麟950有着不错的表现。内存延迟提升了25%、内存带宽提升了69%，但在内存复制上，麒麟960还是被骁龙821甩在了身后。说明kryo对于内存数据的管理还是有着明显的优势。

　　当然，上面测试的都是理论性能，而理论性能究竟有多少能转化为真实性能，则体现出厂商的优化能力。当然，不同的厂商对于处理器性能的策略也导致会出现不同的结果，比如发热(后降频)的阈值、CPU的核心调度策略等，也都会使同样的处理器在不同的产品上有着不同的体验。

▲PCMark综合测试成绩

▲浏览器网络测试

▲写入测试

　　PCMark通过模拟一些现实的工作场景，调用许多常永的安卓应用API，突出对CPU、GPU、RAM等部分的测试。而在浏览器测试、数据操纵等测试项目的评分中，麒麟960都均为最高(采用Mate9测试)。可以看到，kryo架构对于整数性能的测试一直都比较头疼，因此在整数性能权重比较重的测试项目中，骁龙820/821的手机落后于采用公版A72/A73架构的手机。

　　最后的数据操纵测试是对整数运算的测试项目，通过测量多种不同类型文件的数据包解压速度，然后记录动态交叉表的帧率。而在这个测试中，麒麟960比麒麟950快了30%，比骁龙821快了37%。

▲Kraken测试

▲WebXPRT测试

▲JetStream

　　注：Kraken在Chrome/Safari/IE中测试javascript性能;WebXPRT测试不同浏览器之间的Web性能(基于HTML5和Javascript)、JetStream测试JavaScript的性能；

　　在Javescript测试中，我们选取了不同的应用在不同的浏览器当中测试，综合来看，麒麟960的表现比不错，在旗舰中堪称优秀。

　　GPU能耗和发热

　　对于CPU理论性能与真实体验之间转换，功耗一直是一个比较矛盾的问题。性能强，CPU的功耗自然比较大，而功耗过大又会限制CPU峰值能力的稳定性，因此控制性能与功耗之间的平衡，则是考验厂家对SoC把握的重要部分。在麒麟950时，海思曾经做到比较不错的功耗比，而ARM宣称A73在同频、同任务下相比A72能减少20-30%的功耗，因此我们对麒麟960的能耗比也有所期待。

　　从表格可以看到，麒麟960的四颗大核所消耗的功率远超A72架构的麒麟950，这与ARM所宣传的A73架构更加省电并不太相符。从单纯的数据来看，麒麟960的峰值功率与超频过后的麒麟955比较接近，每颗核心与低频的Exynos 7420相近，只有大约50mW。

　　而与骁龙820/821的两个kryo大核相比，麒麟960的功耗更低，两颗大核的功率大致为28W，而kryo则能达到31-33W。但剩余的两颗小核在运行时消耗更低的功率，相比之下，麒麟960之前的优势不再。

　　续航测试：

　　尽管在峰值功耗上麒麟960明显更高，但华为Mate9在续航测试中的表现结果却非常不错。在PCMark的测试中，接近10小时的续航时间比Mate8甚至都高出27%，与单纯的CPU性能测试的结果并不相符，恐怕也只能说这一代的系统优化更加出色。

▲续航测试

　　在这张图中，显示了Mate9在运行PCMark 20性能测试时的总系统功耗(测试环境：无线电关闭、屏幕亮度仅为10nits)，而除了在加载下一个测试场景时的引起的较高功率之外，总功率消耗保持在3W以下，且平时一般都低于2W，远低于麒麟960四颗大核测量的53W。

　　而在这个表中的测试项目：浏览器网络测试、视频测试、文件写入、编辑和数据操作，这些项目基本上都是我们平时经常用到的手机功能。可以看到，线程从小核心转移到大核心以及手机动态地调整电压匹配CPU频率和负载，在大部分场景下，CPU只开启1-2个大核，麒麟960比麒麟950的功率多使用754mW，而非四核全开时的1601mW。因此，虽然CPU效率很重要，但我们需要根据实际使用的情况来考虑，也不能忘记软件(程序调度、CPUidle)对续航的影响。

　　系统功耗：

　　单方面的只看功耗是片面的，一款设备的功耗大于其它设备，但如果它在更短的时间内完成任务，实际上可以使用更少的功耗，以获得更长的待机时间。而在上两个图中，同样关闭无线电、屏幕亮度为10nits，减少不同屏幕对结果的影响。

　　第一张图中，显示了每款手机在PCMark 20性能测试时所消耗的总功耗。Mate9比Mate8大概超出了16%，而使用GPU的视频和编辑功能时从高到低差距最大，而在数据操纵和写入时，骁龙821的功耗比麒麟960还略大，因为在这样的测试中必须使用两颗大核，而非GPU(可见麒麟的CPU功耗较低、GPU功耗略高)。

　　第二张是将PCMark分数除以显示效率后所得到的功耗值(越高越高)，可以看到，在写入测试以及数据操纵的项目中，Mate9都比Mate8的效率更高，但在视频和照片编辑部分，Mate9的GPU效率偏低，而高通的Adreno依然是效率最高的。

　　屏幕亮度-功耗曲线图：

　　尽管麒麟960的SoC功耗更高，但在续航测试中Mate9却优于Mate8，因此可以猜想，华为在其它地方做出了更多的优化。而在这种图中，可以明显的看出，在显示效率方面Mate9要远胜与Mate8。而作为一个手机最大的电量消耗部分，在屏幕方面的进步使得Mate9在续航方面有着不错的表现。

　　CPU线程稳定性：

　　在CPU稳定方面的测试中，使用了与之前一样的电源病毒，在A73的两颗大核上运行两线程，持续时间30分钟，确定设备能够保持CPU的峰值性能，而不至于像我们平时说的“三秒真男人”。这个测试也综合考验了CPU功耗、元器件散热能力和对于热量调度管理的水平。

　　通过测试，Mate8和麒麟950可以非常稳定的保持在A72的峰值，Mate9却没能做到。因为麒麟960的功耗较高，因此CPU的峰值大约维持在11分钟，但仍然是一个不错的结果。一般来说，以手机CPU为中心的工作负载能够将大核的巅峰维持到这个时间就已经表现不错，因此Mate9的效率还算不错。那么接下来，我们也比较期待像P10这样身材较小的手机能否有很好的散热。

　　GPU功耗测试：

　　麒麟960采用ARM最新的Mali-G71 GPU，与之前麒麟的 SoC不同，G71采用8核GPU以提高峰值性能。当然，更多的 核心也意味着更高的功耗，因此我们对GPU的持续性也比较感兴趣。

　　测试方法：在手机上运行GFXBench曼哈顿31和霸王龙性能测试，通过设备的电量计收集数据，在运行每个测试时将总功率减去设备空闲的功率，得到系统负载功率。

　　曼哈顿31离屏功耗测试：

　　从图中可以看到，Mate9平均863W的功耗也是整个小组中成绩最高的，这样的成绩对于智能手机的SoC实在是过高，因为这么高的数据对于想要长时间稳定在峰值功率基本不太可能。或许是由于G71的主频有点过高(1037MHz)导致的。毕竟三星8890的Mali-T880主频也只有650MHz。

　　在测试中，Mate9的曼哈顿31离屏成绩为3249Fps，比Mate8时期提高了整整3倍性能，但相同的，平均功耗也是Mate8的3倍，因此在效率方面基本持平。而高通的Adreno 530在骁龙820/821上同样的成绩，但功耗只有麒麟的一半。可以看到，在GPU方面，高通依旧有着巨大的优势。

　　霸王龙离屏测试：

　　在霸王龙离屏的测试中，麒麟960的成绩变得更加糟糕，平均功率增加至951W，GPU的效率甚至低过麒麟950。而相比之下，三星S7的Exynos 8890使用的Mali-T880 MP12，主频为650MHz，平均功耗47W，只有麒麟960的一半，效率却能达到88%。

　　在类似的测试中，无论是苹果、高通还是三星，其SoC的平均功耗都在5W为上限，而到了5W时GPU就很难长时间保持在峰值性能，会因为过热而降频，因此麒麟960这样的成绩实在有些难以接受。

　　曼哈顿31续航测试：

　　过高的功耗对于麒麟960的电池续航也有着一定的影响，尤其是在游戏环节，Mate9比Mate8还少1小时的续航，说明在运行过程中Mate9并没有对GPU的使用作出太明显的优化。而最终，Mate9在续航测试中只有比较中等的水平，与比它电池容量明显减小的一加3T等水平相同。

　　GPU稳定性(曼哈顿31)：

　　通过图表可以看到，Mate9在GPU降频之前坚持了1分钟左右，在8分钟时帧数为21Fps，相对于峰值减少38%，在30分钟后达到比较稳定的状态，帧率为19Fps，不过依然比麒麟950的峰值的115Fps要强。而相比之下， 乐Pro3从峰值的33Fps峰值随后会下降至19Fps，基本与麒麟960差不多。

　　而在这张图中可以看到，Mate9的GPU频率和功耗在游戏续航测试前15分钟的变化：一旦GPU主频下降至533MHz，其平均功耗会下降至4W，这也属于可持续稳定的功耗。这说明麒麟应该把GPU的主频下调至650MHz至700MHz更为明智，目前来看，1037MHz的峰值主频确实有些Hold不住。

　　总结：

　　性能方面，在进行整数运算时，麒麟960的A73比950的A72效率更高，甚至优于高通的kryo和A57，但在浮点运算时，结果正相反，高通的kryo和A72要优于A73。麒麟960采用更大的64KB L1缓存，使得延迟和读取带宽都有所提高，但写入带宽则低于麒麟950;写入方面，麒麟960的L2缓存带宽对于读取和写入都较低与麒麟950。综合来看，麒麟960对于主内存的延迟降低了25%，带宽提高了69%。而截至CPU的部分，麒麟960的提升显而易见。

　　但麒麟960的GPU功耗却出了问题，甚至低于麒麟950。尽管ARM宣称A73的功耗低于A72不少，但在麒麟960上却并没有体现，GPU功耗过高可能与主频有关。不过在其它方面，Mate9对于显示效率的提升、CPU功耗的控制使得在续航方面，Mate9依然有不错的表现。

　　相比过去，麒麟960的进步确实给人留下了深刻的印象，并且也增强了我们对麒麟970的期待。麒麟960提供了ARM最强的A73架构、更强性能的G71 GPU和CCI-550互联。并且支持Cat12/13的链接速度以及UFS 21的内存规格。麒麟960并非简单的对麒麟950的升级，而是一颗全新的处理器，在实际体验中也优于麒麟950。在Mate9上的表现，证明了麒麟960称得上一颗旗舰级的SoC，并且我们也期待在下一款产品身上，华为能够解决其现有缺陷，在各方面都能跻身于优秀的水准。

华为麒麟960处理器性能究竟如何呢，和目前的其他旗舰SOC相比有多大区别呢

笔者整理了目前的四大手机旗舰SOC进行性能和参数的对比，它们分别是苹果的苹果A10 Fusion，华为的海思麒麟960，高通骁龙821和三星猎户座8890这四颗也是目前手机端最强大的SOC。

▲四大旗舰SOC参数

从参数来看，苹果的A10 Fusion依旧采用了Twister架构，并且首次使用了四核处理器，包括和A9不同的是，A10 Fusion全部基于台积电16nm FinFET制程工艺，而苹果的GPU目前暂时还不清楚具体型号，只知道仍然是PowerVR的旗舰版本。

海思麒麟960拥有8个核心，其中四个大核心为A73架构，这也是商用处理器首次使用A73这个最新的架构，四颗小核心仍然为A53架构。GPU海思麒麟960使用了最新了Mali-G71 MP8，相比较于麒麟950使用的Mali-T880MP4性能提高了180%。

高通骁龙821是主流旗舰手机使用比较多的一颗SOC，采用四核心自主Kryo架构，大核心234GHz，小核心219GHz，GPU使用的是Adreno 530，频率达到了653MHz。

最后一颗是三星的Exynos 8890，仍然是8核心，采用四颗Mongoose自主架构和四颗A53架构，GPU使用的是Mail-T880MP12，频率为650MHz。

CPU：单线程苹果A10 Fusion一路狂飙，多线程960力压群雄

我们先来看四颗旗舰SOC的CPU方面的性能，可以看到，由于苹果A10 Fusion处理器领先的架构，令A10的单线程性能和其他三颗SOC相比不是一个年代的，3473分的单线程成绩可以说是安卓SOC的两倍了，同时也可以看出苹果SOC在单线程上的恐怖性能。即使是上一代的A9处理器，其单线程得分也在2550分左右，还是远远地超过安卓众SOC。

之后来看多线程性能，凭借着多核心的优势，华为麒麟960处理器在多线程上取得了近6000分的成绩，比同样是八核心的Exynos 8890高出10%，而跟单线程狂魔A10 Fusion相比也有领先。而高通骁龙821由于核心数只有四个，因此在多线程分数上和其余三颗SOC相差较大。

GPU性能

对于一颗SOC来说，大家关注的除了CPU性能之外，另外一个就是GPU性能了。这一次使用GFXbench Manhattan来进行测试。

使用了最新Mali-G71 MP8的华为麒麟960取得的帧率为51帧，已经超过了高通骁龙821和三星Exynos 8890，大约领先了16%，而苹果A10 Fusion使用的GPU仍然是一骑绝尘，超过麒麟960 20%的性能。A10在GPU上面的领先优势目前暂时无人能撼动。

总结

华为自主研制的海思麒麟960可以说打了一个翻身仗，其CPU性能稳步提升，而GPU性能飞跃让我们感受到了华为的诚意，至少从目前来说已经坐稳了安卓第一SOC的宝座。

同时我们也可以看到，苹果的A10 Fusion的确强悍，尤其是无人能敌的单线程和图形性能超过了安卓同期SOC不少，相信即使是骁龙830和三星猎户座8895也不太可能能与A10在单线程上一战，至于图形性能的话还是等两颗SOC出来再说吧。

有了如此强大的麒麟960加持，相信华为Mate 9的性能还是能让花粉们满意的。荣耀手机

华为麒麟960处理器性能究竟如何呢，和目前的其他旗舰SOC相比有多大区别呢

笔者整理了目前的四大手机旗舰SOC进行性能和参数的对比，它们分别是苹果的苹果A10  Fusion，华为的海思麒麟960，高通骁龙821和三星猎户座8890这四颗也是目前手机端最强大的SOC。

▲四大旗舰SOC参数

从参数来看，苹果的A10 Fusion依旧采用了Twister架构，并且首次使用了四核处理器，包括和A9不同的是，A10  Fusion全部基于台积电16nm FinFET制程工艺，而苹果的GPU目前暂时还不清楚具体型号，只知道仍然是PowerVR的旗舰版本。

海思麒麟960拥有8个核心，其中四个大核心为A73架构，这也是商用处理器首次使用A73这个最新的架构，四颗小核心仍然为A53架构。GPU海思麒麟960使用了最新了Mali-G71  MP8，相比较于麒麟950使用的Mali-T880MP4性能提高了180%。

高通骁龙821是主流旗舰手机使用比较多的一颗SOC，采用四核心自主Kryo架构，大核心234GHz，小核心219GHz，GPU使用的是Adreno  530，频率达到了653MHz。

最后一颗是三星的Exynos  8890，仍然是8核心，采用四颗Mongoose自主架构和四颗A53架构，GPU使用的是Mail-T880MP12，频率为650MHz。

CPU：单线程苹果A10 Fusion一路狂飙，多线程960力压群雄

我们先来看四颗旗舰SOC的CPU方面的性能，可以看到，由于苹果A10  Fusion处理器领先的架构，令A10的单线程性能和其他三颗SOC相比不是一个年代的，3473分的单线程成绩可以说是安卓SOC的两倍了，同时也可以看出苹果SOC在单线程上的恐怖性能。即使是上一代的A9处理器，其单线程得分也在2550分左右，还是远远地超过安卓众SOC。

之后来看多线程性能，凭借着多核心的优势，华为麒麟960处理器在多线程上取得了近6000分的成绩，比同样是八核心的Exynos  8890高出10%，而跟单线程狂魔A10 Fusion相比也有领先。而高通骁龙821由于核心数只有四个，因此在多线程分数上和其余三颗SOC相差较大。

GPU性能

对于一颗SOC来说，大家关注的除了CPU性能之外，另外一个就是GPU性能了。这一次使用GFXbench Manhattan来进行测试。

使用了最新Mali-G71 MP8的华为麒麟960取得的帧率为51帧，已经超过了高通骁龙821和三星Exynos  8890，大约领先了16%，而苹果A10 Fusion使用的GPU仍然是一骑绝尘，超过麒麟960  20%的性能。A10在GPU上面的领先优势目前暂时无人能撼动。

总结

华为自主研制的海思麒麟960可以说打了一个翻身仗，其CPU性能稳步提升，而GPU性能飞跃让我们感受到了华为的诚意，至少从目前来说已经坐稳了安卓第一SOC的宝座。

黑马蜕变

华为芯片真正的为人所知是华为发布的第一款四核手机华为D1，它采用海思K3V2一举跻身顶级智能手机处理器行列，让业界惊叹。K3V2当时号称是全球最小的四核A9架构处理器，性能上与当时主流的处理器如三星猎户座Exynos4412相当，这款芯片存在一些发热和GPU兼容问题，仍不失为是一款成功的芯片，代表着华为在手机芯片市场技术突破。[1] 

业内领先

到了4G时代，华为发布了旗下首款八核处理器Kirin920，不仅参数非常强悍，实现了异构8核bigLITTLE架构，整体性能已与同期的高通骁龙805不相上下，并且其直接整合了BalongV7R2基带芯片，可支持LTECat6，是全球首款支持该技术的手机芯片，领先手机芯片霸主高通一个月发布，而联发科支持LTECat6技术要到今年下半年，展讯则表示要到明年。

一份来自中国移动内部的宣传材料显示，华为麒麟芯片最新Kirin950芯片将采用台积电16nmFinFET工艺，集成的基带芯片将支持LTECat10规范，成为后4G时代支持网速最快的手机芯片，作为对比，骁龙810目前仅支持LTECat9，要到下一代骁龙820才能支持LTECat10，再次实现了对高通的领先。

洗牌大战

目前，4G手机市场进入爆棚期，根据工信部电信研究院近日发布的《2015年6月国内手机市场运行分析报告》显示，2015年1月至6月，国内手机市场出货量达237亿部，上市新机型达778款，其中4G手机出货量达195亿部，上市新机型达552款，同比分别增长3818%和586%。

在整个手机市场都在向4G迈进的过程中，智能手机价格偏低的事实却成为阻碍厂商利润增长的主要因素，因此到后4G时代，众多终端手机厂商尤其是走高端路线的厂商大举发力自家芯片的研发使用，在4G大趋势面前积极把握主动权。

以三星为例，2015年三星旗舰产品GalaxyS6弃用高通芯片，采用了三星自家的Exynos芯片，积极应对市场份额下降提升利润率的压力，如无意外的话，未来Note5也将全面采用Exynos芯片。

作为近两年在高端市场发展迅猛的手机厂商华为，从2014年的高端旗舰Mate7到2015的全新旗舰P8均采用了华为自主研发华为麒麟芯片，而华为Mate7和华为P8在市场上的不俗表现，也证明了这颗中国“芯”的成功。

华为Fellow艾伟此前在一次媒体沟通会上曾表示：“华为坚信芯片是ICT行业皇冠上的明珠，我们从一开始就选择了最艰难的一条路去攀登，通过持续投入核心终端芯片的研发，掌握核心技术，构建长期的、持久的竞争力，从而为用户提供最佳的使用体验。”

而近日，更有中国移动公布的《中国移动终端质量报告》爆出，华为麒麟芯片在芯片评测环节以五项测试四项第一的成绩夺位高通，未来华为芯片的发展更是不可小觑。

从发展趋势看，未来4G芯片其应该具备强大数据和多媒体能力，与此同时，市场竞争的日趋激烈将进一步加速行业的洗牌。

麒麟960性能相当于骁龙820处理器。

麒麟960（kirin 960）是海思半导体有限公司推出的新一代移动设备芯片，麒麟960首次配备ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心为A53，组成四大四小的bigLITTLE组合，GPU为Mali G71 MP8。

与上一代相比，CPU能效提升15%（单核10%、多核18%），同时，图形处理性能提升180%，GPU能效提升20%，存储方面支持LPDDR4和UFS21，号称DDR性能提升90%，文件加密读写性能提升150%。

2016年10月19日，华为麒麟芯片在上海举行秋季媒体沟通会上正式亮相，麒麟960以打造更加快速、流畅、安全的安卓体验为目标，在性能、续航、游戏、拍照、通信、安全等方面为用户带来更好的体验。

扩展资料：

华为麒麟950采用的是ARM Cortex-A72公版架构，据说将要登场的麒麟960也是采用公版架构，只是换成新一代的ARM Cortex-A73。公版架构的意思就是只要向ARM购买授权就可以使用，这看上去似乎很简单，没有什么技术含量，其实并非如此，至于原因嘛我们下面再说。

高通骁龙820则是采用自主Kryo架构设计，它是高通基于ARM指令集自己进行二次优化核设计的架构，比较考验技术实力，这方面高通是真牛，不愧是目前芯片市场的领跑者。

麒麟960据说会搭载新一代的Mali-G71 GPU，采用全新Bifrost构架，通过Claused Shaders技术实现临时计算结果绕过寄存器并且简化了执行单元的控制逻辑，从而实现功率的降低以及核心面积的降低。

Mali-G71最大可支持32核，相比Mali-T880翻了整整一倍，能源效率提升20%，让Mali-G71可以维持更长的高频运行时间，拥有更好的稳定性，据说它的图形处理能力达到了部分中档的笔记本电脑的水平。

从麒麟960芯片的配置来看，它在前代的基础上有了蛮大的升级，基本上将会取代麒麟950成为新的高端芯片，而麒麟950将面向中端，加上麒麟650形成三档市场的覆盖，芯片上华为完全可以做到自给自足。通过和骁龙820的一些对比也能看到，补足了前代一些缺陷的麒麟960正变的越来越好，特别是GPU和BP，让麒麟芯片的使用体验得到进一步的提升。

可以说华为麒麟芯片正在不断接近高通骁龙芯片，但要说超越还为时过早，我们欢迎麒麟或者其它芯片的崛起，毕竟一家独大不利于发展，有竞争才有进步。

-麒麟960

TechWeb-国产最强芯麒麟960详解 对比高通骁龙820

mali-t880 mp4更强

超级“玛丽”的崛起

今年5月底，ARM发布新一代Mali-G71 GPU。在16nm FinFET制程下，主频达到850MHz，三角形填充率850Mtri/s，像素填充率272Gpix/s。与Mali-T880相比，G71的能效比提升20%、性能提升40%。

鉴于这次步子迈得有点大，ARM抑制不住心中的欣喜，宣（chui）称（niu）G71足够媲美当今中端笔记本独显。居然连PK的对手都换了，看来有望摆脱被Adreno压制的阴影咯？

其实ARM也是蛮无奈的，虽说以前性能相比竞品有差距就认了，可是终端客户只用Mali-T880 MP4，核心不够高频来凑，欲哭无泪。

Adreno 530被击败了吗

7月中旬，高通推出骁龙821处理器，将Adreno 530 GPU的频率提升5%至653MHz。反观三星Exynos 8890，12核Mali-T880性能非常接近Adreno 530，那么最高堆到32核心的G71会实现超越吗？

答案在3个月后被揭晓，麒麟960芯片以惊人效率首次商用Mali-G71 MP8，性能提升180%、能效比提升40%，在曼哈顿1080P离屏测试中轻松领先Adreno 530，仅次于苹果A10芯片。

不过国内跑分软件@安兔兔却得出不一样的结论，分析认为Mali-G71

MP8性能虽强，但16nm的制程没有进化，长时间高负载造成高发热，不得不进行降频。“在低（冰）温（箱）环境下，满血的Mali-G71

MP8大概能跑出5W多的GPU分数，基本追平Adreno 530。”

跑分对比

本文翻译自： Mali-G72 – Enabling tomorrow’s technology today

You might have noticed that around this time of year we start to talk about our latest high end GPU Well, 2017 is no different and we in the Arm Mali team are delighted to welcome Mali-G72 to the High Performance GPU roadmap

你们也许注意到了我们今年开始谈论高端GPU，我们很高兴在这个特殊的2017年推出我们的高端GPU：Mali-G72

Following on from Mali-G71 released last year, Mali-G72 was launched at Computex 2017 and builds on the introduction of the awesome Bifrost architecture to provide even greater performance within an ever smaller area and power budget Designed for High Fidelity Mobile Gaming and the emerging field of Machine Learning (ML) on device, Mali-G72 also takes the VR capability of Mali-G71 to a whole new level Mali-G72 based devices will have 14x the overall graphics performance compared to devices based on its predecessor, guaranteeing it’s ready to meet the needs of whatever fantastic new tech hits the industry next

继去年推出Mali-G71，我们在Computex 2017上推出了Mali-G72。Mali-G72采用的仍然是Bifrost架构，在提升了性能的同时还减少了芯片面积和功耗。Mali-G72支持移动设备上高保真的游戏、机器学习、虚拟现实。装载Mali-G72的设备与之前的相比，图形性能提升了14倍。

Mali-G72 highlights:

Mali-G72的亮点：

As I mentioned before, one of the major driving forces behind Mali-G72 is the rise of High Fidelity Gaming on mobile Whilst there is still a huge market for casual games like Candy Crush, we’re seeing more and more growth in the revenue generated by complex games, with 43% of the Chinese mobile gaming industry now made up of these titles Photorealistic visuals, like the ones in Digital Legends’ First person shooter, Afterpulse, used to be impossible on mobile The power consumption of high vertex counts, numerous draw calls and more complex vertex and fragment shaders, as well as advanced graphics effects like dynamic shadows, was simply too high for the mobile form factor and reduced both quality and playtime We consult and collaborate with our incredible ecosystem of partners and developers to ensure our newest products meet the needs of the market no matter their individual priorities We worked closely with Digital Legends to ensure that the latest advanced rendering techniques could be supported alongside our fantastic optimization tools to maximise both performance and efficiency and were able to attain a 42% write bandwidth saving over Mali-G71 Add in the use of Pixel Local Storage (PLS) and you can save an additional 45%, making a total read bandwidth saving of 68% It’s this collaboration which breeds innovations like those in the Mali-G72 and makes feature-rich games like Afterpulse a reality for mobile gamers

就像我之前提到过的，驱动Mali-G72推出的背后动力是移动设备上高端游戏的兴起。在普通游戏（比如Digital Legends）仍旧占据巨大市场份额的时候，可以看到复杂游戏的份额正在逐渐增加，像吃鸡这样的第一人称设计游戏，在以前来看是不可能出现在移动设备上的，因为巨量的顶点和绘制调用、复杂的着色程序、高级的显示效果（如动态变化的影子等）需要产生大量的功耗，继而会影响游戏体验和手机续航。我们和Digital Legends紧密合作，不仅支持了最先进的渲染技术，而且使用了强大的优化工具，使得性能和效率最大化，写带宽降低了42%（与Mali-G71相比），如果启用Pixel Local Stroage，可以进一步降低45%的写带宽、68%的读带宽。正式这次合作促使了Mali-G72中的创新，并且这些创新使得复杂游戏在移动设备中可以流畅运行。

VR is evolving too , and we knew we needed to up our game even further to continue to lead this exciting market More than 50% of existing mobile VR devices are powered by Mali, and the Mali-powered Mate 9 is one of the first Daydream certified VR devices available, so continuous innovation is a top priority As you might have seen in our recent Circuit VR demo , released at GDC 2017, we’ve been working on techniques such as mobile Multiview to reduce the overhead of drawing things multiple times as you typically need to in VR (where you effectively need one complete render per eye) Add in foveated rendering , where you only see the section of the image directly in line with your fovea in high resolution, and you suddenly have four or more views to render and Multiview really comes to its own Other techniques like Multi Sample Anti-Aliasing (MSAA) add blended pixels to either side of a line which should appear smooth in order to reduce the jagged effect which can sometimes be seen in the close quarters of the VR headset Mali-G72 enables 8 or 16 x MSAA at minimal system cost All of this of course comes on top of already existing, clever innovations such as Adaptive Scalable Texture Compression (ASTC), allowing us to incorporate higher quality textures without compromising on the amount of bandwidth used

I also mentioned earlier that Machine Learning is another key use case on mobile, but let me clarify what I mean by this Today, ML is often performed in the cloud, with large data sets used to train neural networks to begin to make intelligent connections, but more and more needs to happen on device Not only is it costly to keep transferring large amounts of data to the cloud for simple applications like translation, but it’s also slow I don’t know about you, but I don’t have much time for latency I expect my smartphone to do what I want, when I need it, and waiting for a connection or data transfer can put me off using even the best applications This is why the focus is very much on directing ML inference to the device itself Huawei have already seen the need for this in their latest premium device, the Mate 9 , powered by the Mali-G71 and released a record breaking 8 months after they first received the product In the Mate 9, the ML algorithm establishes which applications you use the most and intelligently prioritizes the power and performance to make sure they perform at their best Mali-G71 with its innovative Bifrost architecture is already pretty good at ML inference, as you can see in the chart below – the Mali-G71 MP8 in the Huawei Mate 9 handles AlexNet 87% quicker than a low-end discrete graphics card, which has comparable graphics performance

Well, Mali-G72 is even better The arithmetic optimizations and increased caches we look at later really come into their own here, reducing bandwidth to such an extent that Mali-G72 can provide the most efficient and performant ML possible So how do we support these use cases

Retaining Bifrost’s key high performance features such as full system coherency between the CPU and GPU, as well as index-driven position shading, clause-based execution and quads; Mali-G72 packs a few new punches too Optimizations in the arithmetic efficiency as well as enhanced capabilities for both complex graphics performance and scalability, make Mali-G72 the obvious choice for next year’s premium mobile products across smartphone, VR, ML and many other opportunities But what exactly have we done

在保留Bifrost架构之前的关键特性的情况下，Mali-G72推出了几个新的优化：提升了算术运算的效率、复杂图形渲染下的效率和可扩展性，接下来将详细介绍，在这之前，回顾一下上面提到的关键特性：

We’ve increased tile buffer memory in order to allow the GPU to support more storage per active tile This increases throughput in light loading situations as well as allowing greater utilization of Multi Sample Anti-Aliasing (MSAA) and Pixel Local Storage (PLS) and providing significant improvements to performance and visual quality We’ve also rebalanced the execution engine data path to remove some rarely-used instructions and replace them with sequences of simpler instructions to reduce both area and power, lowering cost of implementation for our partners and increasing efficiency throughout the system To support higher graphics complexity we’ve optimized the more complex operations, such as reciprocal square root, that are used most frequently, and increased caches in the tiler for better throughput These changes improve performance scaling in high performing systems and provide a better graphics experience to the end user In order to further reduce bandwidth we’ve increased the size of both the Level 1 cache and the writeback cache, as well as changing the instruction cache logic to allow better utilization and reduce cache misses in complex content without increasing the overall area or power This careful balance of performance and efficiency is vital to those partners targeting a range of devices

我们增大了Tile缓存，以让每个Tile可以有更多的存储空间。这样可以增加加载光源数据时的数据吞吐量、可以更充分的利用MSAA和PLS，从而显著提升性能以及渲染后的图像质量。我们还调整了Execution Engine中的data path，主要改动有：移除了指令集中很少使用到的复杂指令，取而代之的是几条简单指令的组合，这样之前处理复杂指令的硬件也可以移除，从而减小芯片面积和功耗、提升系统的数据吞吐量。为了支持高复杂度的渲染，我们还优化了使用频率最高的反平方根、增加了Tiler中Cache的大小以增大数据吞吐能力。

这些改变提升了性能并给终端用户以更好的体验。

为了更进一步的降低数据带宽，我们增加了L1 Cache和Writeback Cache的大小，修改了指令Cache的逻辑以更好的利用它，并减小Cache丢失率，而这个逻辑改变并没有增加面积和功耗。

Mali-G72, with its many innovations on the Bifrost architecture, has achieved some serious gains over the previous generation product, including 25% higher energy efficiency, 20% more performance per mm2 of silicon and 17% more efficiency for Machine Learning With all this AND 40% more in-device performance overall, it’s only a matter of time until we see the Mali-G72 exceeding our expectations in next year’s premium mobile devices

Mali-G72作为Bifrost架构的第二代GPU，与之前的Mali-G71相比，能耗效率提升了25%、每平米毫米的硅片面积的性能提升了20%以及机器学习性能提升了17%。而且在GPU集成之后，总体性能提升了40%。

骁龙625处理器于2016年2月11日，正式发布，定位中端市场。在性能方面，总的核心数为八核，核心架构为A53，单核最高频率为20GHz，芯片的工艺制程为14nm。图形处理器GPU为Adreno 506。在支持技术上，配备双ISP，最高能够支持2400万像素摄像头并进行4K视频录制，还支持快速充电Quick Charge 30技术。

续航方面，骁龙625的14nm工艺制程，在发热和功耗控制上，比用28nm的骁龙652有十分巨大的优势；在网络制式上，骁龙625能支持Cat7 LTE网络，最高的上下速率为150Mbps和300Mbps;Wi-Fi连接上，支持80211ac。玩王者荣耀时，八核骁龙625的全部核心都在拼劲全力，达到了最高频率，流畅度还是不错的。

骁龙820处理器于2015年11月10日在美国正式发布，定位中高端市场。在性能方面，总核心数为四核，核心架构为异步2+2，CPU主频为215GHz+222HGz。图形处理器GPU为Adreno 530，比上一代性能提高40%，功耗降低40%。在支持技术上，配备双ISP，最高能支持2500万像素摄像头，支持数最多为3个，集成快速充电Quick Charege 30

在网络制式上上，骁龙820使用的14nm工艺制程，其发热和功耗控制同样可控；网络制式上，骁龙820支持CAT12 LTE网络，最高上下速率为150Mbps和600Mbps。玩王者荣耀时，四核骁龙820轻轻松松，不需要使用全力，画面能够始终保持在30FPS，非常流畅。

骁龙821处理器与2016年7月11日正式发布，在核心数和架构上，与820一致。但主频变为224GHz+220GHz，有了一定的升级。总体性能上，骁龙821比骁龙820在CPU性能上提高了10%，图形处理器GPU提高了5%。

总的来说，对于高通骁龙的产品定位，骁龙625是中端市场，骁龙820，821等800系列，都会是高端旗舰市场。所以，各自的性能排行为骁龙821&gt；骁龙820&gt；骁龙625。

2016年10月18日上午，高通为进一步提升消费者体验在香港推出全新骁。

龙653、626、以及427处理器，并最早于2016年第四季度有望见到。

此次推出的骁龙653处理器是高通面向中高端市场定价为300美元以上的652处理器升级版，626是面向中端市场定价为150-250美元区间的625处理器升级版，427则是面向中低端市场定价为100美元区间的425处理器升级版。

高通称全球已有超过400款基于骁龙600系列芯片组的手机终端设计，其中有300多款已发布，还有100多款目前正在开发中。”而这次推出全新的600和400系列处理器，将为用户带来更好的体验。