10月6日，Exynos 2400 三星最新一代 处理器卷土重来了。
10月25日，高通发布了新一代的骁龙8 Gen 3处理器。
11月6号，MediaTek联发科为消费者带来了更为领先的旗舰平台——天玑9300。
这枚芯片跳出了传统的架构设计思维，采用了4个超大核+4个大核的“全大核”CPU架构。
我们先来看安卓系的三款手机芯片，至于苹果和华为麒麟稍后再聊。
Exynos 2400 采取了 1+2+3+4 的四丛集架构设计，总共配置有10个CPU核心包括 ：
1 个 @3.19GHz X-4 超大核；
2 个 @2.9GHz A-720 大核；
3个 @2.6GHz A-720 大核；
4 个 @1.95GHz A-520 小核。
骁龙8 Gen 3采取了1+3+2+2的四从集架构设计，总共配置有8个CPU核心包含：
1个@3.3GHz X-4超大核；
3个@3.2GHz A-720大核；
2个@3.0GHz A-720大核；
2个@2.3GHz A-520小核。
天玑9300采用了全大核CPU架构，采用了4+4总共8个CPU核心设置，包括；
4个@3.25GHz X-4超大核；
4个@2.0GHz A-720大核。
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@3.25GHz超大核与4颗Cortex-A720@2.0GHz大核，共同组成了“4+4”的二丛集架构，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，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，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*功中**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。
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。
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*局破**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。
在CPU性能上天玑9300 >高通骁龙8Gen3 >Exynos 2400 三星猎户座
再来看GPU：
三星Exynos 2400 手机处理器，其中的Xclipse 940 GPU采用了AMD最新的RDNA 3架构。
特色是提升了硬件光线追踪能力，这种技术在当下的手机游戏当中发挥着越来越重要的作用，是高性能产品的标配。
为了自研GPU，三星在2019年就与AMD展开合作，当时，双方签署了首个协议，AMD将其基于RDNA架构的定制GPU IP授权给三星使用，用于智能手机和其它移动设备。从那时起，三星一直在其Exynos系列处理器中使用AMD Radeon图形解决方案。
三星自研手机GPU，是为了减少对Arm Mali GPU IP的依赖。
在Exynos 2100发布之前的很多年，三星一直依赖Mali GPU IP。
2022年初，三星宣布推出全新移动处理器Exynos 2200，内置了基于AMD RDNA 2架构的Xclipse 图形处理单元。
不过，这款处理器在推出后的表现并不好，仅搭载于部分 Galaxy S22 系列手机中，还在性能测试中输给了高通骁龙 8 Gen1。
之所以如此，主要原因是Xclipse的设计存在缺陷，且优化不足。
在Exynos 2200之后，三星还有Exynos 2300，但因为依然存在设计缺陷，没有进入量产阶段。
2023年4月，三星和AMD签署了一项长期协议，以加强双方的战略合作关系，虽然前两款处理器较为失败，但并没有打消三星自研手机GPU的决心。
正是在这样的背景下，三星推出了Exynos 2400 手机处理器。
不过，自研手机GPU并不容易，虽然三星没有畏惧失败，但前路可能比过去更艰难，特别是与AMD合作，难度不小。
原因在于，AMD的 RDNA架构主要针对PC端，现在要用于移动端，功耗问题很难解决，对设计、架构、优化等工作提出了更高要求，需要双方深度合作，进行优化。
而这样的工作似乎没有成功的先例，当年英特尔做手机芯片，遇到的问题与此非常类似。技术日活动上，三星没有公开 Exynos 2400 的架构设计细节，但明确表示了 Exynos 2400 的 CPU 性能比 Exynos 2200 快了 70%，AI 加速性能更是提高了 14.7 倍，此外还采用了基于 AMD 最新 GPU 架构 RDNA3 的 Xclipse 940 GPU。
与苹果 A17 Pro 着重宣传游戏和光线追踪表现相似，三星也强调了 Xclipse 940 GPU 在游戏和光线追踪性能方面的改进，通过光线跟踪技术（包括全局照明、更准确的反射和阴影渲染）增强了游戏中的真实感。
此外，三星还在活动期间进行了现场实机演示，以此展示了 Exynos 2400 大幅改进的光线追踪功能。
不过，骁龙 8 Gen 3 ，几乎可以肯定将反超 Exynos 2400，再加上功耗和发热控制方面的一贯优势，还是继续领先 Exynos 2400。
Adreno 750相比上代740性能提升了25%、能效也上涨了25%，同时还支持虚幻5引擎Lumen实时全局光照反射效果和高达240FPS的游戏画面。
如今华为也有了全自研笛卡尔架构的马良（Maleoon）910 GPU再加上苹果的Imagination GPU以及三星的Xclipse 940 GPU，在移动端的GPU领域，目前为止，还是高通的Adreno 750性能领先。
天玑9300用上了12核的Arm GPU Immortalis-G720，其峰值性能同比提升了46%，并且在相同性能下可以节省40%左右的功耗，可以说在能效比的提升上表现十分亮眼。
在GFXBench Aztec Ruins 1440P测试中，天玑9300跑出了99FPS的成绩。从GPU的能效曲线来看，天玑9300已经远超苹果的A17 Pro，相比竞品骁龙8 Gen3也有一定领先。
此前苹果也在A17 Pro中首次加入了对于硬件光线追踪的支持，这恰恰证明了移动光追技术路线方向的正确性，联发科在这一技术的应用深度上显然已经超过了苹果。
影像方面，天玑9300的ISP升级为Imagiq 990，此前推出的AI语义分割视频引擎这次升级支持了同级最多的16层图像语义分割，对画面色彩、纹理、噪点以及亮度进行的逐帧实时优化更加精准。
因此，综合来看GPU方面：
在CPU性能上天玑9300 ≥ 高通骁龙8Gen3 >Exynos 2400 三星猎户座
在AI方面：
AI 也是本次 Exynos 的升级重点，不仅是高达 14.7 倍的性能提升，三星还宣布了一款专为即将推出的智能手机Galaxy S24 系列设计的新 AI 工具，该工具可以通过 Exynos 2400 本地实现从文本到图像的生成式 AI 功能。
由此也可见三星对于生成式 AI 在手机上重视，就像三星系统 LSI 业务负责人Yong-In Park（朴龙仁）指出的，「生成式 AI 已迅速成为今年最重要的趋势，需要更强大的基础技术来处理数据并将 AI 带入生活。」
骁龙8 Gen 3这次采用的高通Hexagon NPU，官方宣称性能提升98%，能效提升40%，并且支持包括Meta Llama 2在内的超过20种生成AI模型，也就是说硬件基础已经准备就绪，就等手机厂商来用了！
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。
在AI性能上天玑9300 ≥ 高通骁龙8Gen3 >Exynos 2400 三星猎户座
图：“天玑9300”Soc
可以预见的是，明年将会是手机生成式AI爆发的一年！由于苹果和华为有自己的生态，并且全自研芯片，因此综合实力一点也不弱于高通与联发科，现在三星猎户座暂时处于梯队尾部。华为由于制裁的缘故，目前只能在7nm工艺节点上优化自己的架构来保持与其它厂商的差异化和竞争力。麒麟9000S的CPU核在定点上对标A78，在浮点上接近X1，与X4这样的公版架构尚有一定差距。
由于华为在AI移动端，起步最早，技术积淀深厚，将来实现代工工艺自由后，必将登顶“移动端Soc”巅峰！
联发科从2020Q3到2023Q2都是手机芯片市占率第一，持续整整3年。这也证明联发科这几年确实在进步！
并且联发科联手英伟达在2025年进入车机市场，并与高通的Snapdragon Ride平台竞争。
目前为止，英特尔、英伟达、高通、联发科、华为五大巨头都涉足智能驾驶市场。
由此可见，移动端芯片与车机芯片融合大势！
英特尔和英伟达也曾经涉足手机芯片，只不过当时没有抓住移动互联网的风口，才有了高通与联发科的崛起，以及后来的苹果与华为。
由于AI在手机端和车机端持续落地，将来的竞争必定火爆，谁执牛耳，谁被淘汰，犹未可知！
当然，华为必定在这两个领域都会成为王者存在！
