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　　一
、天玑开启全大核新时代 ：性能好 能效高

　　每逢年底，全大强旗舰级移动平台都会百花齐放、意思有多争奇斗艳，双惊今年更加精彩 。天玑

　　前脚，全大强horizontal mud agitators manufacturers三星Exynos 2400、意思有多高通骁龙8 Gen3竞相登场。双惊

　　现在，天玑联发科的全大强天玑9300更是上演压轴大戏，带来了颠覆性的意思有多变革——“全大核”
。

　　大家知道，双惊自从Arm提出big.LITTLE大小核设计理念后，天玑近些年的全大强手机处理器 ，尤其是意思有多旗舰型号，一直都坚持这种思路，即便加入所谓超大核后，也只是一种延伸拓展，本质并没与变化。

　　大小核的初衷是分工协作，大核主抓繁重任务 ，小核提高能效。

　　这种设计在前些年表现是相当完美的，特别是配合不断进步的制程工艺，可以很好地兼顾性能、能效。

　　但是一方面，手机应用场景、工作负载一直在不断变化 ，对于处理器性能的需求也并非一成不变，大小核的体系逐渐无法适应时代的演进，特别是小核心往往变得力不从心。

　　另一方面 ，制程工艺进步的难度越来越大 ，提升的效果却越来越不明显，再加上Arm对于小核架构一直意兴阑珊，提升极小，这就造成原本应该省电的mud cleaner machine小核变得不再那么省电 ，有时候反而成为拖累 
。

　　其实在天玑9000系列诞生之前，联发科就在深入思考未来之路怎么走，尤其是如何破解随着性能提高  、功耗也越来越高的难题 ，前前后后花了三年多的时间 ，才有了如今的天玑9300 。

　　天玑9300跳出传统架构设计思维
，改为全大核架构 ，包括四个最高主频为3.25GHz的Cortex-X4超大核心，以及四个主频2.0GHz的Cortex-A720大核心。

　　如此设计的好处是多方面的 ：

　　一是平行运算能力大幅提升，对比上代天玑9200峰值性能提升了多达40％，无论执行单个繁重任务还是多个并行任务，效率都得以大幅提升，而且同时将功耗降低了33％，兼顾续航。

　　大家可能不理解
，都是更耗电的大核，怎么反而跟省电了呢？

　　其实很简单，比如执行同样一个任务，大核心相比小核心在单位时间内多耗电50％，但只需1/3的时间就可以完成，总体下来大核心耗费的电量反而更少
，自然能效更高。

　　二是全面应用乱序执行内核
，从而提升应用执行效率，减少卡顿的发生 。

　　传统小核心架构都是顺序执行 ，也就是面对多个指令，要按照顺序依次执行 ，哪怕突然有紧急任务
，也必须等待当前指令执行完成后再说。

　　这种设计好处是省电 ，坏处就是效率偏低。

　　乱序执行则是高性能架构的标配，可以灵活地根据执行、mud cleaning pump负载优先级，并行多个执行。

　　三是多线程并行应用启动。

　　在全大核架构下，系统会自动识别并优先执行重要任务
，减少等待的时间 。

　　同时  ，性能更强的大核心拥有更强的计算性能，特别是资源拥挤的时候可以更从容地满足需求，哪怕正在执行其他任务，也可以快速启动新的应用  。

　　以下是现场演示的原神最高画质和微信视频通话同时运行 ，目测满帧的游戏和通话体验  ：

　　四是可以轻松双开高负载应用。

　　无论超大核还是大核 ，都可以满足高负载应用的需求 ，同时打开两个也不会出现资源不足。

　　比如以60帧极高画质玩《原神》的同时，还可以进行微信视频通话
，30分钟的时间里可以全程满帧 ，实测相比传统大小核架构平均帧率提升15.5％
 ，平均功耗则降低12.3％ 。

　　当然，也可以同时游戏和直播，都不耽误。

　　对于大屏手机、折叠屏手机来说，多应用并行 、高负载应用双开尤为实用 ，可以充分利用屏幕空间。

　　那么 ，全大核架构相比传统的大小核架构，是否需要系统和应用单独优化调配呢？

　　对此，联发科解释说，CPU有着很好的通用性，而全大核架构的内部区别更小，所以基本不存在这样的问题，而且联发科一直都在内部做好持续的slurry separation system性能调校 、优化，在外部做好好客户 、生态系统的合作调优
。

　　此外 
，联发科还在与Google持续合作 ，从上游源头的Android系统、AOSP项目上做好支持
，减轻开发者负担，实现用户的无感化。

　　在联发科看来
，随着应用环境的变化 、半导体工艺的艰难 ，全大核架构将是未来的大趋势，相信行业都会往这个方向走，甚至是苹果也会如此，联发科就是勇敢地在引领这个潮流。

　　二 、登上端侧AI新高度 ：330亿参数大模型轻松搞定

　　天玑9300集成了全新的第七代APU 790 AI处理器，行业首款搭载了硬件生成式AI引擎 ，同时集成性能核心、通用核心，全链路针对生成式AI进行优化，整数、浮点运算性能都提升了2倍，功耗则降低了45％。

　　天玑9300目前已经成功运行330亿参数的大模型，相比骁龙8 Gen3 100亿遥遥领先 ，而且与vivo深度合作，实现了70亿参数大语言模型端侧落地
、130亿参数大语言模型端侧运行。

　　天玑9300重点解决了端侧AI三大痛点：内存限制、生成速度偏慢、大模型应用类型受限 。

　　针对手机内存容量限制 ，天玑9300支持内存硬件压缩技术NeuroPilot Compression
，结合大语言模型的INT4混合精度量化，将大模型的derrick screen panel内存占用大幅减少了61％。

　　比如它还支持了330亿参数大模型 ，原本需要至少13GB内存，因此对于16GB内存手机来说就完全不够用
。

　　而在联发科的调教下 ，只需5GB就够了 ，加上Android系统本身占用4GB 、APP应用保活需要6GB，甚至还能富余1GB的自由空间 。

　　针对生成速度问题，天玑9300深度适配Transformer模型，优化Softmax＋LayerNorm算子，处理速度提升多达8倍。

　　此外
，天玑9300支持行业速度最快的LPDDR5T 9600Mbps内存 ，可提供77GB/s带宽
，保证AI运算无瓶颈。

　　正是这些设计，使得天玑9300 70亿参数大模型生成速度达到了每秒20 Tokens，Stable Diffusion 1.5文生图速度可以做到1秒之内。

　　针对大模型数量在端侧受限的问题，天玑9300拥有行业领先的LoRA(低秩自适应)融合，并首次搭载生成式AI端侧“技能扩充”技术NeuroPilot Fusioin，为基础大模型提供更全面的端侧能力，实现多样化的本地内容生成。

　　以上提及的很多技术和优化，都是联发科NeuroPilot AI开发平台的一部分，可以为开发者提供端侧生成式AI落地的一站式资源，以及诸多案例分享。

　　目前
，联发科端侧生成式AI已有20多个合作伙伴，包括谷歌 、Meta、百度、百川、抖音、快手、虎牙 、爱奇艺、美图秀秀等等。

　　三 、GPU等其他技术 ：光追迈上新台阶

　　除了全大核CPU 、高性能AI，227亿晶体管堆叠的天玑9300在其他各个方面也是诚意满满，都处于行业领先水平 ，再简单回顾下：

　　天玑9300集成了全新一代的旗舰级GPU Immortalis-G720
，拥有12个核心，相比上代11核心的Immortalis-G715峰值性能提升了46％ ，相当于以往两代的进步，同等性能下功耗降低40％。

　　在前代引入硬件光线追踪、可变刷新率的基础上，天玑9300搭载了第二代硬件光追引擎 ，光追游戏可以稳定跑到60FPS
，还有游戏主机级别的全局光照技术 。

　　此外，联发科特有的MAGT 游戏自适应调控技术，现已升级为星速引擎，让·硬件状态、游戏需求之间双方“奔赴” ，互相了解，不仅与游戏广泛合作，还将拓展到更多类型的应用。

　　目前，已有50多款游戏加入天玑光追生态，覆盖Unreal 、Unity 、Messiah三大引擎
 ，涵盖八种不同类型。

　　Imagiq 990旗舰级ISP，集成AI语义分割视频引擎 
，支持16层图像语义分割，实时逐帧优化画面色彩、纹理 、噪点 、亮度等，景深和光斑双引擎升级，集成OIS光学防抖专用核心，支持全像素对焦叠加2倍无损变焦。

　　MiraVisioin 990显示单元
，支持180Hz WQHD、120Hz 4K显示输出 ，集成旗舰智能电视级别的AI景深画质引擎 ，结合APU AI性能可实时监测主要物体与背景图像 ，动态调整主要物体的对比度 、锐度、色彩，增强立体感。

　　音频降噪支持3个麦克风
，具备全向高动态收音能力 、噪音分离技术。

　　无线连接支持Wi-Fi 7
，理论峰值速度6.5Gbps
，搭配独家Wi-Fi 7增强技术MediaTek Xtra Range 2.0 ，室内覆盖范围可达4.5米，另有最多3个蓝牙天线
，以及双路蓝牙闪连技术。

　　5G基带支持Sub-6GHz四载波聚合、多制式双卡双通，UltraSave 3.0技术可大幅降低5G通信功耗 ，5G/AI融合可支持情景感知功能  。

　　四、跑分 ：全方位力压竞品

　　说一千道一万，硬件设计再好，技术特性再多，也要看性能发挥如何 。

　　虽然说跑分不代表一切，但无论何时，跑分都是产品档次最基础和最直接的体现。

　　这一次 ，我们提前拿到了联发科提供的天玑9300工程样机，进行了多轮跑分测试，下边的对比成绩来自小米14系列首发的骁龙8 Gen3 ，均取最好成绩 。

　　工程样机非常方正、厚实
，比常规手机大了好几圈，主要是因为在外侧又包裹了辅助结构，方便测试调试 ，也有利于强化散热。

　　安兔兔跑分213.5万分 ，达到了新高 ，相比骁龙8 Gen3领先超过1万分。事实上体质好的机器上甚至能跑到215万分以上。

　　细看子项目，可以看到CPU、GPU都明显领先对手 ，内存、UX略低一些，但毕竟是工程样机。

　　GeekBench 6.2单核成绩2209、多核成绩7587，体质好的机器多核能跑到7700分以上。

　　对比骁龙8 Gen3 ，单核性能领先大约1％ ，基本持平，多核性能则领先超过6％，全大核表现不错。

　　GPU性能上天玑9300彻底爆发了 ，霸王龙高达887FPS，曼哈顿3.0、3.1分别达到497FPS 、337FPS，2K分辨率/High的阿兹特克废墟OpenGL 、Vulkan分别抛出94FPS、99FPS
。

　　对比骁龙8 Gen3，以上各个项目分别领先大约72％
、39％、31％、29％、29％。

　　霸王龙项目已经有些老旧，这里忽略不计 
，也可以看出天玑9300 GPU的优势达到了惊人的20-40％。

　　考虑到移动GPU都已经加入第二代光线追踪，我们特意测试了最新的Basemark GPUScore In-Vitro 。

　　它的光追渲染场景占比约有25-30％，相比于另一个光追测试工具3DMark Solar Bay 10-15％的比例高得多 ，更能体现高负载光追游戏的实际表现
。

　　实测天玑9300拿到了4714分 ，对比骁龙8 Gen3领先大约28％，这和GFXBench测试结果基本相符
，证明发哥这次在GPU上确实威猛
，一向被调侃为“买GPU送CPU”的高通要压力山大了。

　　再看看实际游戏表现，首先是必不可少的《原神》，60帧模式 ，极高画质，在虚拟城跑15分钟，实际渲染分辨率为1800×810。

　　结果平均帧率达59.7FPS，曲线十分稳定 ，平均功耗则是4.63W。

　　然后是《崩坏 ：星穹铁道》 ，60帧模式 ，最高画质，在星槎海跑15分钟，实际渲染分辨率为1680×756 。

　　结果平均帧率达到58.8FPS(体质好的机器上可以超过59FPS)，也相当稳定
，而平均功耗为5.13W 。

　　AI当然也是如今手机SoC性能不可或缺的一部分
，但因为各家架构设计不尽相同
，也缺乏行业统一标准的测试工具，其实不太好横向对比。

　　AI Benchmark中跑出了3145分（工程机终端得分）
，这个项目刷新了记录
，天玑9300成为了目前的AI性能第一 。

　　在AI Benchmark官网上，天玑9300获得了AI算力（芯片）第一名。

　　当然 ，AI还要看生成式应用，实际体验文生图不到1秒钟就可以完成，文生文也可以快速输出相当有质量的诗词。

　　总的来说 ，天玑9300作为联发科的新一代顶级旗舰 ，带来了更新的全大核CPU设计 、全链路优化的AI
、强大的GPU、综合平衡的平台技术与体验 ，又一次让“发哥”站在了巅峰，也正式吹响了新一代旗舰移动平台终极大战的号角。

　　从首发测试跑分来看  ，天玑9300的综合性能  、CPU性能都略微超过了骁龙8 Gen3，GPU性能远远胜出，实际游戏体验相当稳，生成式AI也能迅速得到想要的结果 ，总体甚至有些超出我们的预期。

　　11月13日，vivo X100将首发搭载天玑9300发布，现在就看手机终端的表现了
！

　　相信随着vivo X100系列的全球首发和天玑9300的更多应用，高端市场将再次迎来一股新浪潮 ，推动整个行业向前发展。

原标题
：联发科天玑9300全球首发评测：全大核猛如虎 ！GPU/AI双惊喜

(责任编辑：百科)