联发科天玑9400在24年10月9日正式发布。这是天玑旗舰SoC，首次提前到10月上旬发布。发哥这一代CPU和GPU的攻略重点都是能效，这是天玑9400使用X925超大核+X4超大核+A720大核的核心原因。这一代的NPU新增大量端侧AI能力，甚至首发了端侧训练（LoRA训练）和图生视频能力。天玑9400（MT6991）简要规格：台积电N3E工艺，291亿晶体管1颗3.62GHz的X925超大核 + 3颗3.3GHz的X4 超大核+ 4颗2.4GHz的A720GPU是Immortalis-G925 MC12，AI处理器是NPU 890首发支持10.7Gbps的LPDDR5x 10.7Gbps内存将由10月14日发布的vivo X200系列首发，随后是OPPO Find X系列旗舰SoC的简要规格表↑架构与变动最新的发哥之⭐：台积电第三代4nm → 第二代3nm工艺（即和苹果A18/A18 Pro相同的N3E）；227亿晶体管 → 291亿晶体管（再次刷新纪录。虽然天玑9400是包含基带、ISP等部件的，但晶体管数目比苹果M4的280亿还多，就属实过分了）；【CPU】是第二代全大核架构。宣称单核性能相较上一代提升35%，多核性能提升28%，相较上一代同性能功耗节省40%：首发X925架构的超大核，架构代号黑鹰，它就是之前以为会叫X5的超大核。3.62GHz，2MB L2缓存，IPC提升15%（在相同频率下，IPC越高，性能越强）；3颗X4超大核，3.3GHz，每颗都有1MB L2缓存；4颗A720（也能叫做能效核），2.4GHz，每颗512KB L2缓存；12MB的L3缓存+10MB的SLC系统缓存；对比天玑9300，天玑9400各个核心的L2缓存都翻倍，L3缓存也涨了50%（天玑9300是8MB L3+10MB SLC）。大缓存，对于能效是利好，但就是费晶体管、费钱↓ 天玑9400最高支持10.7Gbps的LPDDR5X内存（GPU和AI，都对内存带宽敏感）三星在今年7月，用天玑9400完成10.7Gbps LPDDR5X内存的验证。对比8533Mbps的版本，新内存性能提升25%，同性能下的功耗降低25%；而天玑9300顶配的LPDDR5T内存是9.6Gbps，后者由上一年的X100/X100 Pro的皇帝版首发。可能因为成本和量产的原因，后面的机型都是LPDDR5X内存。【GPU】是首发的Immortalis-G925 MC12 1.612GHz，频率提升23%。Arm之前表示G925是它们性能最高、效率最高的GPU，其着色器核心从G720的10到16个，提升到10到24个。其频率更是一路飙升——天玑9200是Immortalis-G715MC11 981MHz → 天玑9300是Immortalis-G720 MC12 1.3GHz → 天玑9400的Immortalis-G925 MC12更是提到1.612GHz，比A18 Pro GPU的1.45GHz还高一截。PS：10核心或以上叫Immortalis-G925，最高可选24核心（给笔记本设计的）。往下的型号叫Mali，分别是可选6-9核核心的Mali-G725、5核心及以下的Mali-G625。天玑9400的官方提升数据官方的天玑9400提升幅度：【CPU】CPU单核性能相较上一代提升35%，多核性能提升28%，同性能下功耗比前代降低40%；安兔兔常温280万分，实验室环境超过300万分。【GPU】GPU峰值性能提升可达41%，GPU功耗降幅可达44%，光线追踪性能提升可达40%；第三代光追（30fps→60fps→90fps），《暗区突围》的光追帧率提升50%的同时，功耗降低10%（注意看，是同时）；王者荣耀功耗降低35%，“米哈游三件套”60fps原神功耗降低23%，60fps星铁功耗降低29%，60fps绝区零功耗降低35%。【基带与连接】新的5G基带支持R17，5G功耗下降18%；WiFi/蓝牙芯片从6nm升级到4nm工艺，日常WiFi功耗降低15%-50%；宣称WiFi抗干扰能力提升80%，传输距离最高提升30米（等效于两层楼）；支持最高7.3Gbps的WiFi 7（当中包括2x2的2.4G频段 + 双5G频段。当中一个2x320M，一个160M）。三频WiFi支持2.4G+5G、2.4G+6G、5G+5G、5G+6G的MLO（国内用不了6G频段），硬件支持双5G MLO和双6G MLO（发哥表示会根据生态进展来放出对应软件）；支持双蓝牙连接，以及最新的“公里级”BLR蓝牙协议（Long Range远距离），支持最高12Mbps，384kHz，24bit的蓝牙音频。X925超大核CPU部分，最值得说的，当然是新的X925超大核架构。X925是新的Arm之⭐，它是现在手机端，设计特性最新、最先进的CPU架构。Arm官方PPT中↓，X925是IPC提升幅度最大的一代。天玑9400的X925超大核是Arm V9.2指令集、10宽度的解码单元、6x128bit的SMID/FP执行单元、有SVE2/SME支持（256宽度）苹果A18/A18 Pro的性能核是Arm V9指令集、10宽度的解码单元、6x128bit的SMID/FP执行单元、有SVE/SME支持（512宽度）骁龙8 Gen 4的自研性能核是Arm V8.7指令集、8宽度的解码单元、4x128bit的SMID/FP执行单元、用的是更加“古老”的NEON（害，和骁龙X Elite同源，吃了“设计早”的亏）今年的天玑9400和苹果A18/A18 Pro、上年的天玑9300和骁龙8 Gen 3（后两个都是X4超大核）都属Arm V9，而骁龙8 Gen 4和骁龙X Elite是Arm V8.7。Arm V9的性能、能效、安全性都会更好。联发科在和虹软、快手等应用厂商验证中，新的V9指令集可以带来10%到20%的速度提升。PS：和完全去掉32位支持的Arm V9不同，理论上用Arm V8.7的骁龙8 Gen 4，有可能会是唯一原生支持32位App的旗舰芯片（要等实测才能确认）。X925的前端解码单元，和X4、苹果A18/A18 Pro一样是10宽度。作为对比，A17 Pro是9宽度，AMD Zen 5是双4宽度的解码器，M1/M2/A15/A14都是8宽度，Arm的X3超大核可选6到8宽度（一年前的X4，核心变化就是加大解码宽度+缩短管线长度）。Arm关于NEON与SVE 2的性能对比↑而NEON、SVE、SVE 2是递进的三代（单指令多个数据执行）指令集，SVE/SVE 2的好处是支持灵活矢量长度，而SVE 2则新增对机器学习、DSP数字信号处理（5G和多媒体处理）的支持，可以提升解密、视频解码、机器视觉、摄像头视频流、游戏、基带等部分的性能和能效。但能不能利用上Arm V9和SVE 2的先进特性，还要看应用生态的跟进，它们现在还是一个战未来的状态（几年后，机器步入中老年期，它们的性能和功耗差距可能就会被拉开）。今年苹果的加入，应该会加速新指令集的推进和普及。性能实测：CPU单核涨23%/多核涨15%，GPU提升又又又超30%开波前，还是老话：性能测试/跑分就像考试，跑分高未必体验好，但跑分差的，体验肯定不好。联发科的工程机已经是老朋友了，从天玑9000开始就是这套模具。它有直接裸露的卡槽和极为先进的3.5mm耳机接口。今年的配置是天玑9400，搭配16GB的LPDDR5X 10667Mbps皇帝版内存+1TB UFS 4.0闪存。它和量产机的散热条件，有亿点不同。它只有基础的均热板，电池容量还很小，但为了“方便”更换内存和闪存，据说SoC和内存没有像量产机那样叠放。跑分测试时室温21度到23度之间，机身温度固定到21到22度开跑，打开性能模式，过程中不使用风扇、散热背夹等工具。*网上的散热背夹/冰箱跑分，多核分数会再高几百分。测试现场不能跑SPEC 2017，这次的测试项目是GeekBench 6、GFXBench和3DMark，以及原神、星铁、绝区零这“米哈游三件套”。 天玑9400的GeekBench 6跑分↑ 与其他SoC的对比↑GeekBench 6（左侧两列）和GeekBench 5（右侧两列）是两套测试体系。【GeekBench 6】是多核单负载，会比GeekBench 5更接近日常应用，对核心数更少的苹果更加有利。其以Clang6为主，不会像GeekBench 5那样主要调用本地库，所以无法像以前那样反映系统优化的影响，但正好用来测SoC的理论性能。而以前的【GeekBench 5】测试，它可以调用本地库，且多核负载更高，所以安卓阵营的表现会更好。而GeekBench 6.3引入了前面提到的SVE/SME支持，所以天玑9400这些支持SVE/SVE2的芯片会有巨大提升。但因为现在应用生态的支持SVE/SVE2的App还不多，所以其实是GeekBench 5的成绩，可能更贴近现在的日常使用感受。（第二列为“GeekBench 6分数与超大核频率”的比值↑，对比不同芯片在相同频率下的性能）这是CPU单核性能集体暴涨的一代，天玑9400的单核性能毫无悬念地大幅抛离前代，比骁龙8 Gen 3强23%，比天玑9300强23.2%。天玑9400的CPU多核性能，比骁龙8 Gen 3强22.2%，比天玑9300强15.4%。天玑9400应该是同代旗舰芯片中，同频性能提升幅度最大的一颗。这或许是发哥能做到“同性能下，功耗比前代降低40%”的核心原因：按3.62GHz计算，天玑9400在GeekBench 6中的同频性能，比天玑9300强16.6%，比骁龙8 Gen 3强18%，也比骁龙8 Gen 4的泄露跑分强9%；如果按GeekBench后台记录的3.78GHz计算（频率比3.62GHz高4.4%），天玑9400的GeekBench 6同频性能，比天玑9300强11%，比骁龙8 Gen 3强12%，骁龙8 Gen 4的泄露跑分强4%。 GFXBench测试↑3DMark Steel Nomad Light测试↑GPU部分，GFXBench测试使用的渲染管线和API更贴近传统手游，适合测试传统的GPU性能。而3DMark新推出的Steel Nomad Light测试，有了更新的特性，更贴近现代3A游戏的渲染管线，适合用来看新的旗舰GPU。但它对移动设备的要求很高，而且要求8GB内存，导致A16都没法跑该测试。 GPU这边，天玑9400在GFXBench的高压力测试中提升了35%左右。在3DMark Steel Nomad Light直接屠榜，2524的成绩，提升近30%，把2200左右的A18 Pro、不到2000的天玑9300+、不到1800的骁龙8 Gen 3，全部甩在了身后。根据现有的爆料，今年骁龙8 Gen 4的GPU也未必能赢天玑9400，玑哥大概率会继续卫冕GPU冠军。最后再看看娱乐兔，安兔兔的总分不靠谱，但它单项的CPU和GPU测试还有一定的参考价值。安兔兔这边，天玑9400的CPU提升22.9%，GPU提升37.3%，内存提升35.7%：天玑9400工程机，总分284万分，CPU 62.3万，GPU 127.4万，内存53万， UX 41万（安兔兔V10.2.6）天玑9300工程机，总分213万，CPU 50.7万， GPU 92.8万，内存38.9万，UX 31.2万（安兔兔V10.0.6-OB6）骁龙8 Gen 3，冰箱小米14 Pro（-10.3度，肥威老师），总分218万，CPU 49.3万， GPU 90.4万，内存45.5万，UX 33万骁龙8 Gen 3，小米14，总分200万，CPU 43万，GPU 83.4万，内存42万，UX 31.8万（WHYLAB）骁龙8 Gen 3，一加12，官方总分211万，CPU 49.6万，GPU 91.4万，内存36.2万，UX 33.8万骁龙8 Gen 2，小米13，总分157万，CPU 39.7万，GPU 60万，内存29.6万，UX 27.7万（WHYLAB）A17 Pro，iPhone 15 Pro Max总分149.7万，CPU 36.8万，GPU 52.6万，内存26.4万，UX 33.9万（WHYLAB）骁龙8 Gen 2的总分160万左右，CPU部分38万，GPU 60万天玑9200+的总分165万左右，3GHz骁龙8+在130万左右比起安兔兔的跑分，本彦祖更在意的是跑分过程中的能效和温升：同样是22度左右的室温测试，今年的温升是8度（掉电10%），上一年的温升是10度（掉电8%）。但毕竟是工程机，且机器的电池容量不明，数据仅供参考。根据能量守恒，相近时间内，电能转化为热能，温升和掉电应该呈正相关。但实际趋势相反，可能是两代工程机芯片/散热配置不同，也有可能是工程机的电池不一样了……游戏实测与能效分析：米哈游三件套大家最关心的能效部分，因为还没有量产机，暂时只能通过游戏来侧面测试。室温21到23度，屏幕亮度200尼特，全程没降亮度，压力从低到高排列：原神15分钟，60fps最高画质+关动态模糊，须弥城跑图，平均帧率60.1帧，平均功耗4.36W，机身最高温37.1度。星铁30分钟，60fps最高画质，星槎海中枢，前15分钟宣夜大道+后15分钟园林折返跑，平均帧率59.8帧，平均功耗4.72W，机身最高温39.5度。绝区零30分钟，60fps最高画质，全高光映广场警局分署边的小路绕圈，平均帧率59.9帧，平均功耗4.84W，机身最高39.7度（实际跑了35分钟，取了中间30分钟）。有趣的是CPU调度↑，在大型游戏这种高负载场景，天玑9400把X925超大核作为主要计算核心。可能是因为X925的性能足够强，且有能效优势。另外，偏重单颗核心的设定，可减少调度损耗，显著提升很多场景的使用体验。【能效方面】天玑9400用上了和A18 Pro同级的台积电N3E工艺，联发科表示X4和A720都针对3nm制程做了二次优化，而且X4和A720的L2缓存全部翻倍。理论上，大缓存会增加静息功耗，但会降低中高频的功耗，从而提升综合能效表现。结果天玑9400重点调用的，是新的X925超大核。说明这时候用X925才是更省电或更高效的方案，这让本彦祖不禁对X925的中低频能效产生极高的期待。联发科在沟通会中多次提到能效。在被问及“为何没采用新发布的A725”时，联发科表示天玑9400这套是“对于能效的最优解”——他们的设计目标是达到30%以上的轻重载功耗优化，测试过后，最后选择继续用X4和A720来搭配X925。测试下来，天玑9400的CPU单核强了23%，多核强了15.4%，GPU的提升又又又超过了30%。天玑连续3代30%到40%级别的GPU性能暴涨，加上这两代CPU提升（X4、X925，以及提升大核比例的全大核设计），上一年的旗舰芯片，在绝对性能上已经通杀所有的移动游戏（实际制约它们的是功耗）。到天玑9400这一代，已经是发哥所说的“后满帧时代”了，要有更高维度的追求。发哥认为后满帧时代的方向有3个：降功耗：天玑9400就是在用X925超大核和规模更大的GPU去跑低频，以此降低功耗。跨端移植PC大作：这部分，现在的主要进展是提升绝对性能和光追性能。天玑9400的光追性能又提升50%，引入了类似《黑神话：悟空》这些PC 3A大作的光追技术（其搭载的OMM追光引擎，宣称加入预处理部分，会过滤不需要计算的部分，把算力就留给物体边缘）AI生成渲染+AI互动（教练互动和NPC）：发哥现在官宣的，是《王者荣耀》首发的端侧AI语言教练和《废土》的AI NPC。测试现场的超分对比，上方为高分辨率的视频，下方是超分上来的视频↑（它们的分别越小越好）而一同发布的“星速引擎MAGT 3.0（降触控/网络等延迟）、倍帧2.0（电视上的插帧同源）、首发的星速引擎超分技术”中，MAGT 3.0是每年都在更新的功耗和延迟控制技术；而后两个是超帧和超分，它们就是现在各家独显芯片的工作内容。发哥现场也有样机展示，效果当然还可以，特别是GPU内的超帧，对比“独显芯片”会有天然的优势，就看到时量产机要怎么使用了。今年还有一个特殊点，发哥第一次重点说到后台调度 ——天玑调度引擎，并公布了自己的APP启动和触控响应数据。Google原生的调度，圈不准一个应用的全部后台线程，所以不敢大胆地做算力倾斜。而联发科表示他们的“VIP引擎”有更准的框法，且无需人工白名单，可以自动判断+实时感知。给主线程和小线程的算力倾斜更大，且可以同时通知CPU/SLC、WiFi蓝牙等部件。官方的测试，是在跑原神的时候运行一个可以吃爆CPU的后台APP。测试中，天玑9400依然可以保持59fps，而天玑9300是29fsp，骁龙8 Gen 3是20fps。这芯片厂商的软件调度，原理听着有点像vivo OriginOS的“不公平调度”↑，四舍五入，也算是向“墓碑机制”的努力了。联发科表示从天玑9300那一代，开始系统性研究APP轻载时的启动和响应速度（除了启动快，还要每次启动的速度都稳定可控，降低偶发卡顿对“高级感”的影响），重点确认执行管道不被打断：APP启动方面，宣称天玑9400的反应时长小于100ms（iPhone 15 Pro Max是135ms，iPhone 11之后的iPhone差不多都是这个级别），反应误差<12ms（iPhone 15 Pro Max是13ms）。滑动响应<110ms（iPhone 15 Pro Max是<127ms，主流是150到170ms），滑动点停时长<40ms（iPhone 15 Pro Max是50ms内）。不知道为什么，看到这里就有种强烈的预感，相关的内容大概率会出现在之后的终端发布会。先天AI圣体现在几乎所有头部芯片和手机厂商都在搞AI，但高通和苹果对AI的重视程度，明显没有联发科高。天玑9400的NPU890，宣称Diffusion性能提升100%，LLM性能提升80%，能效提升45%。联发科公布的天玑9400苏黎世测试（ETHZ AIBenchmark ）成绩超过6700分，相比前代提升巨大：天玑9300测试机的成绩是3145分，X100 Pro是3410分，骁龙8 Gen 3的Find X7 Ultra是3348分，而骁龙8 Gen 2 for Galaxy的S23 Ultra是2500分上下，骁龙8+是1800分出头，天玑9200是1600分左右，天玑9000在1000分出头。除了AI性能，发哥的AI特性也是加得最积极的。AI的发展趋势是从相机→大语言模型→文生图→图生视频，天玑9400这一代就直接支持端侧图生视频了：天玑9300是移动端首个搭载硬件生成式AI引擎、首个支持生成式AI端侧技能扩充、支持的模型最多、有硬件内存压缩、可以跑330亿参数的大模型的SoC；而天玑9400是首个支持图生动画（Stable Diffusion）、Temporal Tensor有时域张量硬件指令加速、首发端侧DiT（Diffusion Transformer）、首发端侧LoRA训练、首发端侧混合专家MoE模型（而且是全部跑在NPU上）、支持端侧运行Meta刚发布的LLama 3.2的1B和3B模型（11B还是要云端）的移动SoC；联发科表示天玑9400支持多模态50Token/s（Google Tensor G4是45Token/s、A18 Pro是30Token/s），速度已经接近GPT 4o（端侧就能理解图片，像是直接看懂英文菜单并给出建议）；大语言模型的Token从之前的2K，暴涨到32K，提升15倍；今年是硬件低位宽KV缓存压缩，内存占用降低50%，传统7B模型需要的7.68GB内存直接减半到3.65GB；联发科表示其与小红书合作的端侧SDXL大图生成，有2倍的速度提升，比云端方案还快。而和虹软合作的AI学习，可以本地用其他图片修复拍糊的人像照。除了图生视频，AI的另外一个趋势是端侧运行。毕竟端侧训练可以保留记录，且没有隐私问题。联发科表示AI训练是在用户睡觉过程+接电条件下，用NPU进行的。（笼统理解：AI就是极度擅长找规律的高级复读机，它们用资料学习的过程叫“训练”，它们用训练生成的模型输出内容就叫“推理”）。最后，在联发科“AI先锋计划”的PPT里，除了老朋友vivo、OPPO、小米和传音，还出现了荣耀。不知道后面会不会看到天玑9400的荣耀旗舰？总结现在确实是联发科说的“后满帧时代”，无论是CPU还是GPU，中低频能效才是关键，能实际用到的性能才是你的。在手机能撑得住的6W功耗以下，能输出的性能才有实际价值。无论极限的冰箱跑分有多高，如果常温都降频就没意义了。发哥今年依然是不建议用风冷或散热背夹跑分，依然是把最强跑分的名头留给ODM厂商：天玑9400工程机284万的安兔兔分数，依然明显低于量产机297万分的常温跑分，以及303万分的冰箱跑分。天玑9400、骁龙8 Gen 4这一代的性能提升幅度都非常可观，但它们的中低频功耗，现在还是个未解之谜。总之，今年不是超神，就是超鬼，搞得想上车和想下车的等等党都进退两难。半导体有个“不可能三角”——芯片无法同时满足“面积（成本）-性能-能效”3个要求。而发哥今年的答案，是用钞能力保性能和能效：堆上291亿晶体管，让大规模更大的X925超大核和GPU跑在更甜点的频率。上一年的天玑9300，凭借全大核的CPU设计，换来比骁龙8 Gen 3更高的能效。而换上X925的天玑9400，宣称GPU 峰值性能比前代提升41％，功耗降低44%，而实际游戏中让X925做绝对主力的操作，也让我们对其能效充满了期待。就等10月14日发布的vivo X200系列来给大家揭开谜底了。
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