苹果发布会上没说的都在这了:A19 Pro,散热和自研基带

2025-09-21 | 来源: 腾讯科技 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

苹果关于A19工艺的描述（图片来源：苹果中国官网）

在最新产品页面更新后，苹果明确标注 A19 芯片采用了第三代 3nm 工艺，这一信息与发布会前 “其将搭载台积电 N3P 工艺” 的传闻完全吻合，印证了外界此前的猜测。

关于 CPU 性能提升，Kaiann 在发布会后首次披露：相较于去年的 A18 Pro，今年 A19 Pro 的处理器性能提升约 10%。不过，这一升级幅度基本未超出发布会前外界对该芯片的预期 —— 也正因此，苹果在发布会上对 CPU 性能提升的介绍着墨甚少。从 N3E 工艺到 N3P 工艺的迭代本身偏向平稳，对于擅长讲述 “革命性” 技术故事的苹果而言，10% 的性能提升确实不足以成为发布会上重点强调的亮点。

事实上，A19 Pro 真正的核心升级藏在下图的右下角 ——GPU 神经网络加速器。

A19 Pro上首次出现了GPU神经网络加速器（图片来源：苹果秋季新品发布会）

这一功能在发布会上披露的信息有限，却成为外界解读最多的关键改进：苹果为 A19 Pro GPU 的每一个核心都对应增加了一个神经网络加速器，根据官方数据，其 GPU 峰值运算能力已提升至 A18 Pro 的 3 倍。

这一设计类似于英伟达 Tensor Core，与苹果此前长期采用、适用于低功耗场景的 “神经网络引擎（Neural Engine）” 形成区别。

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在被问及为什么要设计GPU加速器时，Tim Millet表示，“提效”是他们最核心关注的问题。

Tim Millet向作者举例说明，原来在没有GPU神经网络加速器的A系列处理器上，如果要处理一个本地化复杂的推理运算，GPU会把这个任务通过统一内存发送给Neural Engine进行处理，处理完成之后，Neural Engine再将数据结果回传到GPU上。

尽管统一内存已让这一过程足够快速，但苹果发现，即便数据传输路径较短，仍存在因数据交换产生的资源浪费。而 GPU 内置加速器的设计，能让原本可在 GPU 端处理的任务直接留在 GPU 内部完成，减少数据交换环节，哪怕只提升千分之一秒的效率。

不过，这一设计也存在明显矛盾点：GPU加速器虽性能更强、效率更高，但在应对高性能模型场景时，往往伴随更高能耗。

同时，受手机产品形态限制， A19 Pro 端侧推理与生成式能力仍受限于内存带宽、可用内存量、芯片尺寸等硬件条件。若仅为提升 “一点点效率”，这样的设计难免让人觉得 “用力过猛”。

针对这一疑问，Tim Millet补充了苹果的第二个设计考量：在当下的手机使用场景中，纯人工智能推理或生成式任务（如卷积网络 CNN、长短期记忆网络 LSTM、Transformer 模型等），更适合在 NPU（神经网络处理单元）中完成；但现实中，手机端更多是“混合式工作流”，不会依赖单一核心完成任务，而是需要 CPU、GPU、NPU 与统一内存协同运作。而 GPU 神经网络加速器的设计初衷，正是为了解决混合工作流中的复杂任务场景，例如 MetalFX 超分技术，便会在此次升级中实现显着提升。

结合苹果提供的最新信息，GPU的神经网络加速器能够与全新16核神经引擎协同工作，加上动态缓存的更新，FP16的运算性能提升了一倍，构建了新的统一图像压缩技术，配合动态内存带宽继续提升，在A19 Pro的加持下，iPhone 17 Pro、Pro Max包括今年全新的iPhone Air，都能更好应对一些对GPU要求很高的AI任务，比如本地运行大语言模型、玩一些对图形处理要求极高的游戏，实现硬件加速的光线追踪和更高的帧率。

那大胆设想一下，如果苹果迈出的这一步，“实验”的成果得以被验证是正向的，今年Q4可能会亮相的M5芯片有可能也会采用类似的设计，这就意味着，M5在GPU上，AI的运算能力会被推到一个前所未有的高度。