近年来，安卓旗舰芯片性能的“突飞猛进”，给人留下了深刻印象。
联发科和高通两大移动芯片巨头的旗舰手机芯片，其安芯网GPU峰值性能均已显著超过了苹果同期的A系列芯片，CPU的多核性能也成功实现了逆袭。
今年苹果A17 Pro的性能提升不及预期，产业和消费者们的目光再次聚焦在了联发科和高通身上。
最近两大芯片巨头接连发布旗舰芯片新品，必然将引起移动芯片领域的又一次旗舰“芯皇之战”。
为何时至今日，我们仍然如此关注手机芯片性能的提升？实际上，ic网交易网这与手机性能需求依然持续高涨的行业现状密不可分。
如今高负载移动应用正加速流行普及，不少大型应用的实际负载都能给芯片造成不小的压力，与此同时，智能手机多任务并行的需求越来越高，手机应对的场景更加复杂，手机需要具备的功能也更加多样。
更重要的是，AI大模型热潮的涌起，既让厂商们看到了端侧AI应用的巨大潜力，也同样让厂商们看到了AI对芯片性能、能效，甚至是架构设计层面的更高要求。
如何做出性能更强、功耗更低的芯片，如何从更深层次找到手机核心架构的更优解，成为更关键的命题，手机芯片设计仍需要更多技术创新和突破。
在这样的大背景下，全球手机芯片“一哥”ic电子交易平台联发科正式亮出了天玑9300旗舰芯大招，并且直接从架构层面来了一次“颠覆式创新”，破天荒地采用了全大核设计，属于行业首次。
芯片发布之际，芯东西与联发科相关高管和技术负责人进行了深入交流，天玑9300的全大核设计，不仅带来了性能和能效比方面的显著提升，也可以说直接引领了ic元器件交易平台手机芯片发展的下一个“新纪元”。
天玑9300背后藏着哪些硬核“黑科技”？性能之外，联发科在AI、游戏、影像等领域又放出哪些大招？天玑9300背后还有诸多值得深扒的技术和研发细节。
全大核架构打破常规思路，性能功耗兼得，三年磨一剑解决底层技术难题
历代联发科天玑旗舰芯的发布，都会给移动芯片产业带来一些新的风向，这次天玑9300在芯片架构层面的突破性设计，是最为抢眼的，也是对产业影响最为深远的。
相比此前通常单独使用Cortex-X系列超大核，这次联发科直接在天玑9300的CPU中放入了4颗Cortex-X4，其最高频率为3.25GHz，与4颗主频为2.0GHz的Cortex-A720大核共同组成了“4+4”的架构，与以往的“1+4+3”或“1+3+4”等传统架构有着本质上的区别。
根据官方实验室数据，这代CPU的峰值性能相较上代提升了40%，在这样的性能提升基础上，功耗还节省了33%，可以说ic交易网交易平台，这种“全大核”架构在性能和能效方面都表现较为亮眼。
对于消费者来说，这些提升最直观的反映就是应用运行更流畅，同时整机发热更低、续航时间更长，用户体验有了明显改观。
根据实验室实测数据，天玑9300在Geekbench 6中的CPU多核性能跑分在7500-8000分左右，已经显著超越了今年苹果发布的A17 Pro以及高通最近发布的骁龙8 Gen3。
其安兔兔跑分也进一步冲破了213万分，刷新了安卓端的纪录。
可以看到IC交易平台，在多大核协同之下，CPU的多核性能有着非常直观的提升，效果是立竿见影的。
并且天玑9300的性能升级兼顾了功耗的同步优化，这一点对于移动终端来说更是极为关键的。
在日常使用场景中，天玑9300的功耗降低了最高30%，在日常浏览、短视频类应用中功耗也降低了11%左右。
值得一提的是，这种全大核的架构带来的多线程性能显著提升，让手机在多任务处理方面表现有直观提升，比如当我们同时玩游戏并进行直播时，游戏画面帧率的稳定性以及直播画面的稳定性都表现更好。
在深入交流中我们了解到，这样出色表现的背后，全大核的架构设计解决了目前移动芯片设计领域的不少“瓶颈”，在设计思路上颇具开创性。
比较明显的一点就是全大核架构对于平行运算能力的提升，也就是前文提到的多任务处理能力，这对于电池续航的提升也有直观作用。
同时，全大核架构可以比较明显地提升乱序执行的效率，这种全面采用乱序执行的内核设计，目前来看是行业首创。
直观来看，乱序执行跟以往的顺序执行有本质的不同，从结果来看，核心执行同样的指令，乱序执行可以不用等程序一个一个顺序执行完，而是可以乱序同步并行运算，这样就增加了内核的“休息”时间，缩短内核运算的时间，但在运算时间内，运算效率显著提升。
在这种乱序执行设计下，应用执行的效率更高，对用户来说，应用的卡顿现象会更少，还起到省电的效果。
这也是对“大核费电”这种传统观念的一种颠覆和转换，在芯片的晶片尺寸小到一定程度后，由于原理层“漏电”现象的加重，小核并不一定就更省电，相反越快完成任务处理会越省电，这正是大核的强项。
用联发科的话来说，就是“做的更快、休息的更快、功耗更低”，芯片更高效的处理完任务，“休息”的时间自然也就更长。
这种设计反映在能效比方面，可以让芯片在同样功耗下实现更高性能，执行的任务数量更多，同时兼顾终端设备电池的续航。
系统可以识别相对更重要的内容并优先处理，减少系统等待的时间，同时在资源拥挤时，计算需求可以得到更好满足。
整体来看，全大核设计带来的优势是显而易见的，但为何至今联发科才第一个将其实现？
实际上，“想到很简单，做到很困难”，这句话放到芯片设计领域是十分适用的。
在深入交流中我们了解到，为了实现今天看到的全大核设计，联发科已经在相关领域深耕了三年多，这次的天玑9300也可以说是“三年磨一剑”，背后包含了诸多技术难题的攻克，对于联发科来说也是一款具有极为重要意义的产品。
全大核架构的落地，涉及硬件设计、软件设计、系统架构设计等多方面的综合创新，并且需要找到关键的应用场景并进行针对性优化。
正如前文所说，如何把应用的执行需求集中在一起并快速执行完毕，这些都充满挑战。
苹果在IC交易网移动芯片设计领域一直走在前列，是不少厂商的学习对象，其实苹果A系列芯片的“小核”也并不“小”，甚至要比安卓端的大核还要更大一点，所以这种全大核的架构并不是“从无到有”。
联发科核心要做的是真正将这一架构通过自己的技术来实现，并真正能够在实际应用中取得好的效果，用比较形象地比喻来看，芯片就像一支部队，而联发科不仅要打造一支部队，更要为部队制定好高效作战方案和详细的作战手册。
当然，在实际应用中，不同的游戏和应用的运行，都涉及到调校和适配的问题，因此联发科必然会与生态合作伙伴共同在这方面进行优化。据了解，一些更为深度的合作都在推进中。
可以看到，通过思路上的创新以及底层技术上的突破，联发科在手机芯片设计领域找到了一种更高效的破局方式，手机性能提升的瓶颈被进一步打开。这种底层性能的提升也为手机其他各方面体验的改善打了一个好基础。
除了在性能方面的突破，联发科天玑9300作为一颗旗舰芯片，在AI、游戏、影像、连接等方面也有不少可圈可点的新特性，对于终端用户体验的实际提升有着直观作用。
首先，AI大模型作为如今科技产业发展中最重要的技术焦点，甚至没有之一，一直受到全球各大科技巨头的高度关注，各条赛道中的玩家也都在产品和服务中融入AI能力。
在智能手机行业中，手机终端厂商以及手机芯片厂商都在积极地将AI大模型落地在手机里，此次联发科在天玑9300中也重点提升了芯片的AI能力。
在交流中联发科高管提到，AI安芯网能力也是未来智能手机芯片提升的最主要方向之一。
此次天玑9300的APU已经迭代至第七代，在性能和能效方面的提升较为显著，整数运算和浮点运算性能是上一代的2倍，功耗降低了45%。
值得一提的是，联发科特别强调了这代APU 790是专门为生成式AI而设计，其内置了硬件级的生成式AI引擎，边缘AI计算性能和安全性均有提升，同时APU 790专门针对生成式AI中常用的Transformer模型进行了算子加速，处理速度是上一代的8倍，据称可以在1秒内完成常见的AI文生图功能。
另外，针对端侧生成式AI应用的关键痛点之一——内存占用问题，联发科研发了混合精度INT4量化技术，结合自研的内存硬件压缩技术NeuroPilot Compression，提升了内存带宽的利用效率，同时减少了AI大模型对终端内存的占用，让手机可以更顺畅地跑各类生成式AI应用。
据称，目前已支持终端运行10亿、70亿、130亿大语言模型，这颗移动芯片最高可运行330亿参数的大语言模型。
这样的成绩也不由得令人感叹，生成式AI落地终端的速度，实际上已远超人们的想象。
除此之外，天玑9300的APU 790支持生成式AI模型端侧“技能扩充”技术——NeuroPilot Fusion，据了解，该技术基于基础大模型持续在端侧进行低秩自适应（LoRA，Low-Rank Adaptation）融合，进而让基础大模型的能力更全面，可以快速方便的扩展出终端用户所需要的各项生成式AI应用和功能，做到 “琴棋书画”样样精通。
其实目前行业中比拼AI模型运行的速度和准确度已经很难拉开较大差距，相比之下，联发科在落地生成式AI的过程中，更注重落地场景的探索，核心目标就是能把用户的痛点给解决掉，用AI带来直观的体验改善，将AI用在“刀刃上”。
从生态层面来看，联发科的AI开发平台NeuroPilot已经支持了Meta的LIama 2、百度的文心一言大模型、百川智能的百川大模型等前沿主流AI大模型，通过提供完整的工具链来帮助开发者们在智能手机等终端上高效开发和部署多模态生成式AI应用。
据了解深圳IC交易网，联发科与vivo、OPPO等头部终端厂商也均有合作，他们在一起推动AI大模型在智能终端侧加速落地。