蘋果手機芯片發展遇瓶頸？未來計算生態改進或將優於架構改善_風聞

在芯片設計投入龐大資源的蘋果，也不斷依靠其芯片性能與功能優勢，持續幫助其手機、平板電腦市場鞏固江山。

不過在面對敵手華為麒麟與高通驍龍等敵手的環伺之下，蘋果還能在A13上搞出什麼黑科技嗎？而近幾年蘋果銷售停止成長，甚至走入微幅衰退的局面，蘋果在下一代芯片A13可能會擺進什麼黑科技？又有何策略能夠挽回大勢呢？

A10到A12核心架構並無大變革，依靠優秀基礎輔以製程演進仍遠超對手

雖然蘋果芯片每一代的核心代號都有改變，但實際上，從A10之後，核心架構就沒有太多改變，主要帶動性能增長的，還是製程工藝的演進，以及核心數量的增加。從A10開始，蘋果在其處理器架構上引入更多核心的配置，擺脱過去萬年雙核的設計，而基於Arm架構的高度定製設計，單一時鐘週期可處理的指令數遠比標準Arm架構更多，且加上在帶寬利用的優化，讓其性能表現一直遠優於同時期的競爭產品。

而到了A11，蘋果把重點擺到GPU身上，推出了全定製化的GPU架構，雖然此時還是基於PowerVR架構的基礎，但實際上已經和原始設計落差甚大，而性能表現也因此有了飛速成長。在GPU面積佔芯片比重沒有明顯增加的情況下，A11的GPU性能較A10快了30%，而在能校比方面則是提升了一倍以上，可以説通過高度對GPU定製化，實現了既要馬兒跑得快，馬兒又不用吃太多草的艱難目標。

當然，A11也引入了NPU神經網絡處理器的設計，意欲強化AI應用在蘋果終端上的表現，但此時蘋果在包括語音助手與照相功能方面的軟件表現並不是特別出色，因此相較於華為推動智能應用極大化NPU計算優勢，蘋果的NPU反而感覺不出有太大的差別。

A12則是在A11的基礎之上以新制程製造的方案，CPU部分核心數量與A11維持一致，但架構上有進行微調，A12的重點則是在兩方面呈現，首先是GPU的再強化，A12的GPU使用的是完全自制的GPU核心，但據信基礎架構與技術專利來源還是來自於Imagination，另一方面，核心數量也從3個增加為4個，得益於高度定製化的設計，雖僅增加1個核心，但性能增加了50%。另一方面，NPU的規模增加4倍，AI性能也有大幅增長。

但除了NPU以外，主要性能的成長還是來自於製程演進所帶來的紅利，光從10nm改到7nm，芯片性能方面就可成長15%，能耗則是降低50%，因此，換算之下，A12的CPU本身架構性能成長並不明顯，GPU和NPU的單和原始性能也和前代A11差不多，但是通過核心的增加，以及7nm製程的幫助，使得A12的整體表現遠優於前代產品。當然，這也是原本蘋果在架構設計上就已經極為先進，超越競爭者好幾個世代之故，所以核心架構微調，輔以製程的幫助就能帶來極大的效能成長。

台積電7nm+主要在改善生產效率，A13可能會以核心數量的增加來取得效能增長

也因為基礎核心架構已經好幾年沒有太大的改變，而台積電基於EUV（極紫外光）的7nm+製程其實主要是在生產流程上的優化，大幅減少光罩數量與工序複雜度，從而帶來成本的降低，而根據AMD方面的説法，7nm+所帶來的性能成長極為有限，也因此，蘋果在A13上可能會通過明顯增加核心數，藉以彌補製程紅利的喪失。

而從前幾代架構的演進來看，指令吞吐效率以及相對應的帶寬優化設計帶來一定的效能增長，但核心數的增加還是最大性能成長來源。由於芯片設計要考慮非常多的因素，尤其是每種計算以及相對應的晶體管都有其預算限制，如何在有限的預算之下達到最好的效果，就是蘋果勝出的關鍵。

當然，蘋果其實在芯片設計和製造的預算都要高於包含高通和華為等對手，也因此，其芯片尺寸一般也要大於同等級競品，這也代表蘋果有空間可以在芯片中進行較大的變革。

為了滿足每時鐘更多指令數的處理，每一代蘋果芯片的帶寬與緩存設計也有的明顯的增加，指令和數據的輸出入寬度也要高於標準Arm架構，在A12上，蘋果設計了手機芯片上有史以來最大的三級緩存，總緩存達到8MB，甚至要比X86處理器更大。

而到了A13，既然7nm+無法為芯片帶來直觀的性能增長，那麼蘋果就有兩條路可以走，一來就是增加核心數量，從原本的6核增加為8核，甚至10核，如此便可維持每一代的效能增長曲線。而核心架構也可能有更大幅度的調整，藉以壓制因核心數量增加而可能上升的功耗。

另一方面，作為每一代蘋果芯片最重要的GPU部分，是作為繪圖與計算核心，重要性甚至比CPU更高，因此核心數量也有可能增加。但由於每一代GPU性能成長的幅度都相當大，因此可能引進繪圖與計算管線更加優化的第二代自制GPU架構，藉以維持性能的增長與架構的均衡性。

而A12強化過的NPU架構，其實在過去這半年內並沒有得到太好的利用，相較競爭對手紛紛針對照相或智能語音助手強化其質量表現與反應效率，蘋果並沒有太多特殊的表現。

也因此，筆者認為，A13的NPU雖會更進一步強化，但重點應該會擺在AI計算的進一步本地化。近兩年神經網絡模型的壓縮技術有着相當大幅度的進化，相信蘋果也會趁此機會，好好改善原本本地化神經網絡模型的不足，強化整體AI使用情境與使用體驗。

芯片架構雖佔優勢，但軟件優化逐漸落後潮流

對蘋果而言，優勢的架構與自家軟件的配合向來是造就其手機或相關產品極佳使用體驗的最佳配方，然而過去幾年，我們可以看到蘋果手機芯片雖然在紙面性能與功能上不斷強化，但實際上的使用體驗卻沒有明顯跟着改善。反觀，華為麒麟芯片性能也有相當程度的改善，但其使用體驗的進化卻遠超過蘋果近幾年的表現。尤其是在照相功能與智能AI相關的處理能力方面，可以説狠甩了蘋果一條街。

雖然以產品性能、硬件設計和零組件的質量而言，蘋果仍然是業界數一數二的。那麼為何使用體驗上會產生落差？答案就在於蘋果的軟件優化遭遇到了瓶頸。

尤其在AI優化方面，蘋果相對過於保守，照相功能缺乏令人亮眼的特色，主打的智能語音助手Siri也因為個人信息保護的重視，在功能與反應能力上上遲遲推展不開，落後同期，甚至後期發展的類似產品。

而在照相功能方面，當華為引更積極的AI成像邏輯，甚至把DeepFake技術落實到相片處理的一環，在照片處理能力上高了蘋果不只一個量級。前陣子月球P圖事件其實就是DeepFake技術的應用之一，當AI偵測出符合特定條件物體的外框後，就在內框中填滿相對應的”替代”內容物，來求得更好的照片效果。

反觀蘋果，之前曾被消費者抗議在拍照時美化過多，後來蘋果做出”修正”，此後在拍照風格方面也不是那麼討喜。

在消費者最關注的兩大AI功能方面，蘋果都明顯落後競爭者，這使得蘋果強大的AI性能與計算能力都沒有辦法以最直觀的方式打動消費者，也因此，在面對競爭時，逐漸落於下風。

也因此，在推測蘋果下一代芯片的動向時，或許更應該關注蘋果在整個系統的優化與整合能否有長足的進步，否則芯片性能的增長無法反應到使用體驗上，就會形成浪費，而結果就是消費者不買單，直接導致銷售成績的衰退。