苹果A14是几纳米芯片 相当于麒麟多少？

苹果A14是几纳米芯片 相当于麒麟多少？

　　苹果A14是几纳米芯片 相当于麒麟多少？

为华为制造芯片,手机芯片制造,华为搞芯片制造　　苹果A14Bionic是苹果公司设计，基于64位元ARM架构的系统芯片。这款SoC于2020年9月15日发布，是世界第一款量产的5纳米制程晶片，首次使用于第四代iPad Air、iPhone12和iPhone12Pro。

　　为华为制造芯片,手机芯片制造,华为搞芯片制造其实麒麟9000的性能是弱于苹果A14的，两款芯片组均基于5nm 制造工艺。这两款芯片也支持5G（Sub6GHz 和毫米波）。尽管麒麟9000芯片将其5G 调制解调器集成到系统中。

　　与此同时，苹果 A14仿生芯片在安兔兔上的得分仅为660038。麒麟9000芯片在这两款芯片组的 GPU、CPU 和 MEM 分数上占据了上风，跑分为693605。

　　华为麒麟9000支持66W快充和50W无线Bionic 芯片仅支持20W 快充和15W 无线充电，而在晶体管数量方面，麒麟9000以153亿个晶体管领先。而 A14仿生的数量较少，为118亿。从理论上讲，更多数量的晶体管会提高芯片的处理能力。

　　麒麟9000支持90Hz刷新率，比苹果最新芯片的60Hz更高更快。快速屏幕有助于游戏。

　　苹果A14Bionic是苹果公司设计，基于64位元ARM架构的系统芯片。这款SoC于2020年9月15日发布，是世界第一款量产的5纳米制程晶片，首次使用于第四代iPad Air、iPhone12和iPhone12Pro。

　　相对上一代的改进是神经网路引擎:全新的16核架构，相比A13的8核心数直接翻倍，能够提供高达11Tops的算力。另外，这次苹果也为A14Bionic 引入了和A12Z 类似的机器学习加速器结构， 获得了更快的矩阵运算速度。

　　苹果官方宣布iPhone12系列手机全系列将全面支持中国的北斗卫星导航系统。

　　全球范围内已经有137个国家与北斗卫星导航系统签下了合作协议。随着全球组网的成功，北斗卫星导航系统未来的国际应用空间将会不断扩展。北斗卫星导航系统（BDS）和美国GPS、俄罗斯GLONASS、欧盟GALILEO，是联合国卫星导航委员会已认定的供应商。

　　两款芯片组均基于5nm 制造工艺。这两款芯片也支持5G（Sub6GHz 和毫米波）。在Geekbench现场性能测试中，苹果A14领先:多核得分(4198)、单核得分(1583)。另一方面，麒麟9000的多核成绩(3688)，单核成绩(1019)。

　　在安兔兔上麒麟9000得分为693605，苹果 A14仿生芯片在安兔兔上的得分为660038。

　　而在晶体管数量方面，麒麟9000以153亿个晶体管领先。而 A14仿生的数量较少，为118亿。从理论上讲，更多数量的晶体管会提高芯片的处理能力。

　　从 Benchmark 分数的结果来看，A15仿生芯片组是这里更好的芯片。它具有更好的改进 CPU 和更多 GPU 内核。简而言之，由 A15仿生芯片驱动的设备将比由 A14仿生芯片驱动的设备表现更好。

　　A15的每个核心的最高频率达到了3240Mhz，而 A14的最高频率为2998。该报告发现双核集群的单核性能提高了8%，但是当两个性能核心都运行时，平均提高了10%。

　　iPhone12Pro Max的预订日期始于2020年11月6日，并于2020年11月13日在大部分地区发售，iPhone12Pro Max随附Apple A14仿生晶片，那是首款基于ARM架构在5纳米制程技术的智能手机单晶片系统（SoC），它拥有2个性能核心和4个能效核心，相比上一代的Apple A13仿生，A14仿生晶片的神经网路引擎数量得到了翻倍

　　任何手机使用感受都是要考虑使用场景的，如果你只是平时打打电话发发微信或者是偶尔看看新闻，只是一些日常使用，别说苹果A15和A14想必，就是A12和A15想比差距感受也不是特别大。

　　但是如果你喜欢玩游戏的话，那就另当别论了，比如玩原神开最高特效，那么苹果A15和A14当然差距感受的出来，苹果A15的Geekbench的单核跑分为1724，多核为4625，而A14的单核跑分为1597，多核跑分为4180，提升还是挺多的，特别是多核情况。

　　根据外媒报道相较于三星的5纳米工艺，台积电的良品率更高，所以苹果会选择台积电作为代工的原因就是这个。

　　苹果A14Bionic由苹果公司推出并搭载于iPad Air（第四代）和iPhone12系列手机 ，采用台积电5nm工艺，集成了118亿晶体管。相对上一代的改进是神经网络引擎:全新的16核架构，相比A13的8核心数直接翻倍，能够提供高达11Tops的算力。另外，这次苹果也为A14Bionic 引入了和A12Z 类似的机器学习加速器结构， 获得了更快的矩阵运算速度。