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拿下10项全球第一！联发科天玑9000到底有何过人之处?

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拿下10项全球第一！联发科天玑9000到底有何过人之处?,博智网带你了解详细信息 。
11月19日早上6点，联发科面向全球媒体召开2022年度高管媒体会，正式发布了2022年度旗舰5G SoC——天玑9000，并且带来了10项全球第一，直接对标苹果A15以及高通即将发布的骁龙989，全力冲击高端旗舰智能手机市场 。
早在2019年11月，联发科发布旗下首款高端旗舰5G SoC芯片——天玑1000之时，在联发科的倾力打造之下，天玑1000就曾一口气拿下了十多个全球第一，成为了当时“全球最先进的旗舰级5G单芯片”，由此也开启了联发科进军高端旗舰机市场的大幕 。此后接连推出的天玑1000＋和天玑1200系列也在高端旗舰市场获得了一定的成功，但是似乎并没有达到联发科的预期 。
此次，联发科并没有按照以往的命名规则，将其2022年度旗舰5G SoC命名为“天玑2000”，而是直接采用了天玑9000的命名，这个命名跨度之大，也直接反应了天玑9000相比此前的天玑1000系列来说，性能提升之大！
这一次，天玑9000系列也直接拿下了十项全球第一！
●全球首款基于台积电4nm工艺的5GSoC
●全球首款采用Cortex-X2 CPU内核的5GSoC
●全球首款采用Mali-G710 GPU内核的5GSoC
●全球首款支持LPDDR5x 7500Mbps的5GSoC
●全球首款支持320MP摄像头的5GSoC
●全球首款支持3-cam 3-exp 18bit HDR的5GSoC
●全球首款支持8K AV1视频播放的5GSoC
●全球首款支持下行3 x 100MHz三载波聚合的5GSoC
●全球首款支持3GPP R16上行增强型的5GSoC
●全球首款支持蓝牙5.3的5GSoC
下面，我们详细的来对天玑9000进行解析 。
全球首发台积电4nm工艺
联发科天玑9000首发采用了台积电4nm（N4）工艺，该工艺是基于此前的台积电5nm（N5P）工艺的改进版 。不过，台积电似乎并未具体公布过其N4工艺的相比前代具体的提升的指标 。
不过，根据台积电近期公布的新的N4P工艺的指标显示，N4P工艺相比最初的N5工艺可提升11％的性能或提升22％的能效、提升6％的晶体管密度，而对比N4可将性能提升6.6％ 。
简单换算之下，可以得知N4工艺相比最初的N5工艺，大概有4%左右的提升 。
另外，需要指出的是，N4是依然是属于5nm家族，与此前的5nm有100%的IP相容性，使得客户能够沿用5nm工艺既有的设计基础架构、加速产品的推出 。
之前的信息也显示，原本天玑9000似乎是计划采用5nm工艺的，之后联发科重新修正了产品线路图，改成了最新的台积电4nm N4工艺 。
需要指出的是，高通即将发布的2022年度旗舰移动平台——骁龙898预计将会采用三星4nm工艺，不过按照三星以往的技术指标，其4nm工艺的实际效能大概与台积电的5nm N5P工艺相当 。这也使得联发科得以在芯片的工艺制程上相比骁龙898可以具有一定的优势 。
全球首发Cortex-X2超大核
在CPU内核方面，联发科天玑9000全面升级了Arm最新推出的ARMv9指令集架构的CPU IP核，并全球首发采用了Arm Cortex-X2超大核 。
根据Arm此前公布的数据，Cortex-X2相比于Cortex-X1整数性能提升了16%，机器学习性能则是其两倍，是其性能表现最优的 Armv9 CPU，可跨高端智能手机和笔记本电脑 。
具体来看，天玑9000的CPU采用了一颗主频3.05GHz的Cortex-X2超大核、三颗主频2.85GHz的Cortex-A710大核、四颗Cortex-A510效能核心 。按照联发科的说法，天玑9000的CPU性能相比目前的安卓旗舰（不清楚这里指的是骁龙888），性能提升了35%，能效比提升了37% 。
另外，天玑9000的CPU部分还配备了6MB的系统缓存和8MB的三级缓存，共计14MB的缓存设计，性能相比8MB的缓存设计提升了7%，带宽的消耗减少了25% 。
同时，天玑9000的14MB的缓存容量水平也已经达到了Intel笔记本CPU的级别 。不过，这里需要指出的是，根据Arm的资料，Cortex-X2的三级缓存容量的设计就是8MB，比Cortex-X1增大了一倍 。
在具体的CPU单核性能方面，联发科表示，天玑9000的Specint2k6的成绩相比目前的安卓旗舰CPU高出了35%，GeekBench 5.0的成绩相比目前的安卓旗舰CPU高出了10% 。
在多核性能方面，天玑9000的GeekBech 5.0测试成绩已经超越了2022年度旗舰级CPU（这里应该指的是苹果A14，其成绩也确实在4000＋左右）的水平，达到了与2022年度旗舰CPU（这里应该指的是苹果A15）接近的水准 。而目前的安卓旗舰（骁龙888）则更是被甩在了身后 。
从主流的各类应用的启动速度测试来看，天玑9000相比目前的安卓旗舰CPU要快16%-55% 。
全球首发Mali-G710 GPU
天玑9000首发采用了Arm最新推出的Mali-G710 GPU 。根据Arm的说法，Mali-G710是Arm有史以来性能最强的GPU，主要面向希望获得更好、更长时间的娱乐体验高端智能手机，可提供强大的图形计算密集型体验，如AAA级高保真度游戏 。
与上一代Arm Mali-G78 （ISO 工艺） 相比，Mali-G710 在性能上提升了20%、能效提升了20% 和机器学习 （ML）性能提升了35% 。
天玑9000此次配备了10核心的Mali-G710 GPU，再加上台积电4nm工艺的加持，相比目前的安卓旗舰级处理器的GPU性能提升了35%，能效比也提升了60% 。
需要指出的是，今年10月，联发科推出基于Vulkan扩展的移动端光线追踪SDK 解决方案，而基于Mali-G710 GPU的强大性能，天玑9000也将成为首款支持移动端光线追踪游戏体验的5G SoC 。
在具体的游戏性能表现方面，基于流行的沙盒游戏，在设置60帧/秒的画质下，基于5G网络运行24分钟，可以看到，天玑9000与2022年度的智能手机旗舰处理器（苹果A15）都只有在前4分钟维持在了60fps，之后帧率就开始出现下滑，但是天玑9000的平均帧率表现要比后者更好 。
另外在各类主流的游戏测试当中，不论是设置120fps或90fps，天玑9000都能以最高帧率和质量运行 。相比之下2022年度的旗舰处理器只能维持在60fps以上 。
全球首发支持LPDDR5X7500Mbps内存
今年7月，JEDEC固态技术协会发布了针对“第 5 代低功耗双倍速率”(LPDDR5)DRAM 存储器JESD209-5B标准 。作为针对 LPDDR5 标准的更新，其专注于性能、功耗和灵活性的改进，以及新增可选的 LPDDR5X 扩展规范 。LPDDR5X旨在简化体系结构和提供更高的带宽，以支持5G增强通信性能，并服务从汽车到高分辨率增强现实/虚拟现实/AI边缘计算等应用场景 。
目前三星和美光都已推出了新的LPDDR5X内存 。根据三星的介绍，其LPDDR5X内存采用了14nm工艺，功耗减少20%，速率可达8.5Gbps，比上一代产品LPDDR5的运行速度6.4Gbps约快1.3倍，同时最高容量可高达64GB 。
根据联发科的数据显示，相比LPDDR5 5500Mbps，LPDDR5X 7500Mbps带宽提升了36%，功耗降低了20% 。
那么性能更强、功耗更低的LPDDR5X对于智能手机来说，自然也能够带来更好的体验以及更长的续航 。
安兔兔跑分超100万分
得益于台积电4nm工艺、Cortex-X2超大核、Mali-G710、LPDDR5X的加持，使得天玑9000的综合性能有了非常大的提升 。
正如之前网上曝光的那样，天玑9000的安兔兔跑分超过1000000分，达到了创纪录的1007396分（比之前曝光的1002220分还要高），这个得分即便是相比目前安卓阵营最强的基于骁龙888 Plus的手机的安兔兔跑分都要高出10万多分 。相近经过后续的优化之后，这一成绩有望进一步提升 。
另外，在天玑9000的整体功耗表现方面，联发科给出的数据显示，相比目前的安卓旗舰CPU，天玑9000在待机状态下功耗可降低40%，在播放多媒体的状态下功耗可以降低65%，在游戏状态下功耗可以降低25% 。
APU 5.0来了
AI功能是近年来联发科极为重视，也是一直持续发力的方向 。在2019年天玑1000系列发布之时，就搭载了全新的APU 3.0架构，首度采用了2个NPU大核+3个NPU小核+1个微小核的多核架构 。凭借APU 3.0带来的AI性能上的提升，联发科天玑1000也成功登上了当时苏黎世理工学院的AI Benchmark第一名的宝座 。
而此次发布的天玑9000系列，跳过APU 4.0，直接用上了APU 5.0，这也反应了全新的APU 5.0所带来的在AI性能上的巨大提升 。
根据联发科公布的数据显示，天玑9000所搭载的APU 5.0拥有4个高性能NPU核心和两个NPU小核，相比前代的APU 3.0来说，AI性能直接提升了400%，能效比提升了400% 。
与2022年度的旗舰处理器相比，联发科APU 5.0的AI性能提升了66%，能效比也提升了31% 。
在目标检测与图像压缩的相关AI性能测试当中，相比2022年度的旗舰处理器，天玑9000的AI性能提升了49-92%，能效比提升了14-72% 。
在苏黎世联邦理工学院的AI Benchmark v4测试中，天玑9000的AI性能相比谷歌最新推出的集成了edge TPU单元的Tensor处理器的AI性能也高出了16% 。
在其他的一些AI性能及能效测试项目的对比当中，天玑9000的AI性能相比谷歌Tensor超出了47-203%，能效比方面也有着19-147%的提升 。


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