220萬分！330億大模型！天璣9300遙遙領先背後：全大核架構揭秘！

眾所周知，在智慧型手機的發展過程當中，隨著對於性能要求以及功耗要求的越來越高，智慧型手機處理器的CPU內核也經歷了三個不同的階段。

在智慧型手機發展的最初期，手機處理器性能的提升主要是依靠CPU內核架構（比如從Arm Cortex-A5到A8/A9/A15等）、CPU主頻、同類CPU內核數量（比如四核Cortex-A9的華為海思K3V2）的提升。

但是隨著CPU內核性能及數量的提升，帶來的功耗也越來越大，比如單純的依靠四核A15/A17內核的處理器，如果用到移動平台，都已經出現了嚴重的功耗問題。而為了解決這一問題，Arm在2021年就研發了全新的big-Little架構，即通過大核CPU＋小核CPU的組合來平衡性能和功耗問題。

2013年，三星推出了首款基於big-Little架構（四核A15＋四核A7）的八核手機處理器Exynos 5410，手機處理器開始正式進入了全新的「大小核時代」，越來越多的手機處理器廠商開始引入big-Little架構。

在2014年初，聯發科就推出了旗下首款基於big-Little架構（四核A17＋四核A7）的八核4G移動處理器MT6595。

隨後在2017年，Arm正式發布了全新的有針對人工智慧及機器學習進行優化的DynamIQ技術。而新的DynamIQ big.LITTLE將允許在單一計算集群上進行大小核配置，將可配置性提升到了一個新的台階。同時，DynamIQ big.LITTLE還可以對每一個處理器進行獨立的頻率控制以及開、關、休眠狀態的控制，可以實現高效的、無縫的在不同任務間切換最合適的處理器。

此後，包括聯發科在內的眾多手機晶片廠商開始全面採用八核「三叢集」架構設計，很多手機處理器廠商也紛紛效仿。比如，高通最新推出的驍龍8 Gen3採用的就是采1＋5＋2的八核「三叢集」架構。

而聯發科此次發布的天璣9300則首次採用了「全大核」CPU設計，即1個3.25GHz Cortex-X4超大核＋3個2.85GHz Cortex-X4超大核＋4個主頻2.0GHz Cortex-A720 大核。

正如前面所指出的，過往手機晶片廠商大都採用的是「三叢集」或「四叢集」的大中小核架構，可以針對不同性能要求的場景調用不同內核，以實現性能與功耗的平衡。那麼為什麼聯發科天璣9300會選擇「全大核」設計，到底能夠帶來什麼樣的性能提升，同時又是如何來解決「全大核」所面臨的功耗問題呢？

二、亂序執行＋多線程並行，性能及效率顯著提升

眾所周知，Cortex-X4超大核和Cortex-A720大核是Arm在今年5月正式發布的第三代ARMv9 CPU內核，同時發布的還有Cortex-A520、DSU-120（DynamIQ共享單元）和旗艦級GPU Immortalis-G720。

需要指出的是，Arm帶來的DSU-120（DynamIQ共享單元），是專為滿足要求苛刻的多線程使用場景而設計，支持從可穿戴設備到智慧型手機、筆記本電腦的眾多設備，使新的 CPU 集群臻於完善。最高可支持14核，也就是說理論上可以支持14核的Cortex-X4，或者10核Cotex-X4再加4個Cortex-A720之類的全大核組合，以及最大32MB的三級緩存。這也為天璣9300的全大核設計帶來了便利。

根據Arm公布的資料顯示，Cortex-X4的性能相比上代的Cortex-X3提升超過15%，功耗減少40%。而Cortex-A720同樣的功耗下性能比上代的Cortex-A715更強，架構優化了內存讀取，帶來了大幅功耗降低，能效提升了20%。

可以看到，全新的Cortex-X4和Cortex-A720內核相對於上一代內核，提升的側重點都是在於提升能效、降低功耗，並且都帶來了大幅度的提升。這也為天璣9300所採用的四核Cortex-X4（P核）＋四核Cortex-A720的（P核）「全大核」設計帶來了可能。

在聯發科看來，天璣9300的「全大核」設計不僅能夠帶來強大的多任務處理的能力，提升多應用並行作業，同時在功耗上也可以得到很好的控制。

首先，天璣9300的8個CPU大核全部是亂序執行（out-of-order execution）的內核，憑藉強大的性能，可以在更短時間內高效的完成多個並行任務，從而降低整體的功耗。

所謂順序執行，是指按照CPU的取指順序，一條一條的去執行。並且順序執行不需要額外的監管部件，按照順序提交即可。這些都使得順序執行所需要的硬體開銷比較小。但是順序執行也會面臨著一些問題，比如當前指令的停頓，會使得後續指令的派遣也停頓，如果前面的指令是延遲很長的指令，那麼流水線就會停頓很久，從而大大降低性能。比如，Arm Cortex-A5x/A5xx小核以及Cortex-M系列微內核都是順序執行（In-order execution）內核。

亂序執行則是指CPU允許將多條指令不按程序規定的順序分開發送給各相應電路單元處理的技術，即可以在兩條相關指令中插入不相關的指令，使整條流水線順暢。與順序執行相比，亂序執行能夠更有效地提高IPC，即提高每個時鐘頻率能夠執行的指令數量。一般來說在同樣一個主頻周期當中，亂序執行內核執行指令數量要比順序執行核執行的指令數量更多，因而亂序執行架構的處理器單核的計算能力更強。但亂序執行模式的內核在電路設計上比較複雜，內核的功耗也比較高。比如Arm Cortex-X系列、Cortex-A7xx系列等都是亂序執行內核。

所以，如果在同樣的算力條件下，執行同一個任務，小核通常需要的時間會更長，而大核所花費的時間會更短。那麼，如果大核能夠在更短的時間內、更高效的完成任務，那麼其所帶來的整體功耗可能甚至會比順序執行內核更低。因為，小核雖然工作的功耗比較小，但是如果它完成任務的時間更長，那麼它的整體功耗就有可能更高。如果是在多任務並行的情況下，這樣的差異將會更為明顯。畢竟對於順序執行的小核來說，它需要把前一個任務執行完之後，才能夠繼續去接下一步工作。

聯發科無線通信事業部資深部門經理陳立峰也表示：「雖然每一個大核啟動的時候，它會帶來比較大的功耗，但是得益於其強大的性能，他的應用執行效率將會更高，可以減少卡頓的發生，任務完成的快，休息的也快，功耗可能反而會比需要工作更久時間的小核更低。」

根據聯發科公布的測試數據顯示，全大核架構的天璣9300的1個E核（Cortex-A720）內核工作時的能效比要明顯高於傳統架構下天璣9200的1個大核＋1核小核的組合工作時的能效比。

「天璣9300的一顆E核就已經能夠覆蓋天璣9200一顆大核+一顆小核的大部分工作範圍，並且性能和功耗表現更好。同樣，天璣9300的P核的能效表現也要優於天璣9200的超大核。這樣天璣9300的每個內核都會有一個小的進步，8個核加起來就會帶來百分之二三十的進步。」陳立峰進一步解釋道。

當然，這一方面得益於前面提到的Arm Cortex-X4內核和Cortex-A720本身所帶來的能效比的大幅提升，另一方面也得益於台積電先進的4nm工藝的持續疊代支持。

聯發科無線通信事業部產品規劃總監張耿豪告訴芯智訊，聯發科是台積電全球第三大客戶，與台積電的合作非常深入，即使天璣9300所採用的台積電4nm工藝是與友商一樣的N4P，我們的效率也是有跟台積電特調的，裡面的一些東西是不一樣的，比如在漏電率上的優化。我們基本上都會比競爭對手領先半個世代到一個世代左右。」

另外，正如前面所介紹的，天璣9300的全大核架構不僅帶來能效上的大幅提升，也帶來了整體計算力的大幅提升，可以應對資源擁擠時（比如多線程並行啟動時）的計算性能需求，並減少執行重要任務的等待時間。

根據聯發科官方的數據顯示，「全大核」架構的天璣9300的CPU峰值性能相較上一代的天璣9200的CPU提升了40%，而在同等性能下，功耗則可以節省33%。

以《原神》60FPS極高畫質＋微信視頻通話這樣的重載應用雙開的場景來看，天璣9300的全大核架構對比天璣9200的傳統架構，平均幀率提升了15.5%（《原神》可以滿幀運行30分鐘），平均功耗降低了12.3%。

從聯發科官方公布的天璣9300測試成績來看，憑藉全大核的架構設計，其安兔兔跑分高達了220萬分（實驗室環境下）。

天璣9300的Geekbench 6.2.0多核性能成績也達到了8000分左右，領先於蘋果A17 Pro以及高通驍龍8 Gen3。

總結來說，天璣9300的全大核架構工作速度快、效率高，具有高能效特性，無論在輕載還是重載應用場景中，都能降低功耗、延長續航時間。全大核架構的強勁多線程性能可以讓終端的多任務處理更加流暢，例如同時進行遊戲和視頻直播，或是在進行遊戲的同時播放視頻。

三、GPU性能提升46%：60FPS光線追蹤＋全局光照，主機級的遊戲體驗

遊戲性能一直是聯發科近幾年來持續關注的重點。2022年11月發布的天璣9200首發Arm Immortalis-G715 GPU，首次將硬體級加速的光線追蹤能力帶入到了移動端，開啟了移動端光線追蹤時代。隨後，高通、蘋果、三星等晶片大廠也紛紛跟進。

據聯發科介紹，目前已經有50多款多類型的遊戲加入了天璣光追生態，並且覆蓋了Unity/Unreal/Messiah三大遊戲引擎。

這一次聯發科天璣9300也首發採用了Arm最新一代的旗艦級12核GPU Immortalis-G720，與上一代相比，峰值性能提升 46%，相同性能下功耗節省 40%，帶來持久流暢的旗艦移動遊戲體驗。

得益於GPU性能的大幅提升，天璣9300將支持 60FPS 高流暢度的光線追蹤。比如，在《原神》60幀極高畫質下，可以滿幀運行30分鐘，同時遊戲的專場速度提升了25%，平均功耗降低了20%。

根據聯發科公布數據顯示，天璣9300的GPU性能在GFXBench v5.0.5 1440P Aztec Ruins Vulkan測試當中，成績為99FPS，高於高通驍龍8 Gen3以及蘋果A17 Pro。

在GFXBench v5.0.5 1080P Manhattan 3.1測試當中，天璣9300的成績高達344FPS，領先高通驍龍8 Gen3約23%。

天璣9300還帶了第二代硬體光線追蹤引擎的加持，可以支持60FPS的光追體驗。在光追性能測試Basemark InVitro當中，天璣9300以高達4730分的成績位居第一，領先第二名46%。

聯發科還宣布，天璣9300平台將業界首發60FPS移動光追遊戲——《暗區突圍》，可以輕鬆穩定在60FPS，並且遊戲功耗相比上一代降低60%。

另外，天璣9300還首次為智慧型手機帶來了遊戲主機級的全局光照特效，為移動遊戲畫質體驗樹立新標杆，開啟了移動端全局光照時代。

目前典型的移動端遊戲渲染很多還是基於簡單、直接的光影效果。而通過採用全局光照技術，如復合反射效果、折射、陰影等先進特效，可以在3D繪圖中創造出更為逼真的光影效果。但是，這也會給移動設備帶來功耗上的挑戰。

為了兼顧全局光照帶來的高畫質並降低功耗，天璣9300搭載的旗艦級12核GPU Immortalis-G720在帶來了性能提升同時，能效也大幅提升（與上一代相同性能下功耗可節省 40%）。通過將全局光照算法交由硬體級光線追蹤引擎來提供支持，並深度優化，也進一步降低了功耗。

在移動端全局光照的應用的優化上，聯發科還與UE5虛幻引擎深度合作，導入了對於Vulkan Ray Query的支持。同時，聯發科還與騰訊的引擎中台深度合作，優化調試了一套SmartGI來的算法。

聯發科無線通信事業部遊戲戰略規劃高級經理鄒雯姍告訴芯智訊：「目前SmartGI應該是最適合在移動端的一套全局光照算法，在2023年的美國的GDC 2023大會已經發布了，現在已經有些遊戲開始導入使用。在這套算法裡面我們做了些什麼事呢？第一個是針對全局光照的場景，做了大量的內存的優化，提升了30%；第二是渲染管線的優化，將渲染的時間縮短了45%；第三是對於光追加速結構優化、帶寬優化、Vulkan使用優化，以及工具的支持。做完這三件事，我們現在其實就可以把全局光照置入光追遊戲，妥妥的移到天璣9300移動平台上來。」

此外，為了進一步提升遊戲體驗，聯發科此次還將其特有的 MAGT 遊戲自適應調控技術升級為了全新的「星速引擎」，不僅與遊戲應用廣泛合作，還將拓展更多類型應用的生態合作，持續提升用戶體驗。

據介紹，在「星速引擎」的加持下，天璣9300可以滿幀120幀暢玩一小時，並且機身不發燙。相比沒有「星速引擎」加持的情況下，功耗降低了15%。載入速度也提升了30%。

四、生成式AI加持：最高支持330億參數大模型

手機晶片的人工智慧（AI）能力是多年來聯發科非常重視並投入的研發的一大核心能力。2019年，聯發科在推出了面向高端市場的天璣系列品牌的首款產品——天璣1000之時，就搭載了全新的APU 3.0架構。並且，天璣1000也憑藉APU 3.0帶來的AI性能上的提升，成功登上了當時蘇黎世理工學院的AI Benchmark測試成績第一名的寶座。

到2022年11月，天璣9200發布之時，聯發科的AI計算核心就已經升級到了第六代APU（APU 690），並帶來了全新的「浮點和整數混合運算＋智能神經網絡架構」，使得其整體的AI性能相比天璣9000再度提升了35%。

需要指出的是，這一類的AI加速能力，更多是被智慧型手機廠商用於拍照、攝影能力的提升，並沒有真正的為用戶帶來更為深入的人工智慧體驗。

但隨著今年年初，以ChatGPT為代表的基於大語言模型的生成式AI應用的興起，徹底引爆了AIGC市場，不僅能夠為用戶的生活、娛樂帶來更為智能化的助力，同時還能夠成為提升用戶辦公效率的生產力工具。

由於目前眾多生成式AI應用都是基於雲端的AI大模型，因此對於終端用戶來說，需要聯網才能獲取生成式AI服務，並且可能還需要向服務提供商支付一定的使用費，同時還會存在用戶的數據隱私安全等問題，這也在一定程度上制約了這類生成式AI的應用的擴展。於是乎，聯發科、高通、英特爾等智慧型手機、PC晶片廠商紛紛推動AI大模型進入端側，提供本地化的生成式AI能力，這就需要終端設備所搭載的處理器本身能夠提供強大的AI算力，來支持AI大模型在端側的運行。

對此，天璣9300帶來了全新的第七代的APU處理器（APU 790），並針AI大模型在終端運行所面臨的生成速度慢、內存限制、大模型數量受限等三大關鍵痛點進行了突破。

1、AI性能大幅提升，文生圖1秒內完成

在APU 790的架構設計上，不僅內置了硬體級生成式AI引擎，配備了通用的AI加速核心，同時還配備一個高性能的AI核心，針對生成式AI模型所採用的Transformer網絡的核心Softmax＋LayerNorm 運算元進行了優化，處理速度達到了上一代APU的8倍，70億參數大語言模型生成速度可達20 Tokens/秒，可以在1秒內完成文字生成圖片。APU 790還支持混合精度INT4量化技術，整數運算和浮點運算性能也都是上一代APU的2倍，並且功耗還降低了45%。

2、內存硬體壓縮技術加持，最高支持330億參數AI大模型

其次，APU 790還擁有聯發科特有的內存硬體壓縮技術（NeuroPilot Compression）加持，結合APU 790支持的混合精度 INT4 量化技術，可以更高效地利用內存帶寬，大幅減少AI大模型對終端內存的占用。

簡單來說，如果智慧型手機要運行一個大語言模型，那麼首先就要將該模型載入到內存當中，模型越大對內存容量的需求就越大。

據聯發科介紹，一款130億參數的AI大模型，大概需要13GB 內存 (INT8)才能運行，而智慧型手機本身運行安卓作業系統通常就要占用4GB的內存，如果還要相對流暢的運行其他常規APP任務並保活，還需要6GB的內存，即總的手機內存容量需求將達到23GB。

但是目前主流的千元智慧型手機內存容量大多數都是在8GB/12GB左右，大多數旗艦智慧型手機的內存容量也才到16GB，僅有極少數旗艦手機內存容量達到了24GB。所以，要想在智慧型手機端運行130億參數的AI大模型將會面臨著內存限制的問題。

為了解決這一問題，APU 790所帶來的領先內存硬體壓縮技術NeuroPilot Compression可以使得130億參數的AI大模型對於內存容量的需求由原先的13GB將至5GB，將AI大模型對於內存的占用降低了61%。這也意味著，在內存硬體壓縮技術的加持下，配置了16GB內存容量的天璣9300旗艦智慧型手機，就能夠順利的運行130億參數的AI大模型。

聯發科還透露，其與vivo已經基於天璣9300晶片進行了深度合作，在vivo旗艦手機上首個實現了70億參數大語言模型端側落地，並且實現了130億大語言模型端側運行。

此外，天璣9300已成功運行最高330億參數的AI大模型（基於24GB內存的智慧型手機）。而大模型的參數越高，通常代表著AI能力越強。相比之下，高通最新發布的驍龍8 Gen最高僅能夠支持在終端設備上運行130億個參數的AI大模型。

值得一提的是，天璣9300還全球首發支持了LPDDR5T 9600Mbps 內存，這也目前全球最快的內存，這同樣也將給生成式AI帶來了助力。

聯發科無線通信事業部產品規劃總監張耿豪表示：「天璣9300平台對於LPDDR5T的支持將是全球第一個真正商用落地的，可能在一兩個月里在市場上就會看到。友商應該到明年可能都不會出現。而端側生成式AI的體驗與內存的帶寬速率是直接相關的，因為大的AI模型需要重複的搬入內存當中，速度足夠快，功耗足夠底，體驗自然也會更好。」

3、生成式AI模型端側「技能擴充」

特別值得一提的是，天璣9300還業界首創地帶來了生成式 AI 模型端側「技能擴充」技術 NeuroPilot Fusion，可以基於基礎大模型持續在端側進行低秩自適應（LoRA，Low-Rank Adaptation）融合，進而賦予基礎大模型更加全面的能力。

目前雲端生成式AI大模型服務架構主要包括兩個部分，一個是已經預訓練好的基礎大模，再配合專屬的工作技術服務做一個微調。比如ChatGPT是基於GPT這個基礎大模型的聊天機器人服務，同樣MidJourney也是基於GPT大模型的AI文生圖服務。但是，如果要將這個服務架構部署到智慧型手機上就會遇到很多問題，比如將一個基於130億參數的大模型的服務部署到手機上，就已經讓手機面臨很大負荷，如果要部署三四個技能服務的話，手機可能就塞不下去，或者卡的不行了。

聯發科無線通信事業部AI技術高級經理莊世榮解釋稱：「為了解決這個問題，聯發科很早就進行了相應的布局，希望給用戶帶來更好的深層次體驗，不只單單一個服務，而是全面性的服務。我們基於手機端的一個基礎大模型，結合我們提供的各個技能包，可以做到端側的直接融合，而可以將這個基礎的大模型升級到您所需要的各個技能服務。這就像是作業系統通過OTA升級的概念，用戶只需要通過雲端下載幾百MB的技能擴充包，就可以將手機上的大模型的能力直接擴增至多個，讓我們手機的生成式AI的服務能力提升。聯發科希望能夠引領整個端側的生成式AI服務，帶給消費者一個最好的體驗。」

4、生成式AI測試成績位居移動SoC榜單第一

根據聯發科公布的數據顯示，基於全新在APU 790內核的天璣9300在蘇黎世理工學院(ETHZ) AI Benchmark v5.1 Mobile SoC測試當中，獲得了2109分的好成績，位居第一。 作為對比，上一代的天璣9200的得分僅為1110，驍龍8 Gen2的得分也只有1419。

需要指出的是，AI Benchmark v5.1的測試模型數量為22，最大解析度1024x153，相對於其他的測試工具來說，更貼近真實的用戶體驗測試。

5、豐富的生成式AI開發生態

另外，為了幫助手機廠商及開發者更好的利用天璣9300的AI能力，聯發科的生成式AI開發平台NeuroPilot還構建了豐富的開發生態，不僅支持Meta LIama 2、百度文心一言大模型、百川智能的百川大模型等前沿主流 AI 大模型，還支持包括Stable Diffusion、ControlNet、MusicGen等多模態大模型。

完整的工具鏈可助力開發者在端側快速且高效地部署多模態生成式 AI 應用，可以為用戶提供文字、圖像、音樂等終端側生成式 AI 創新體驗。

五、Imagiq 990 ISP：支持16層的圖像語義分割

作為手機用戶最為關注的關鍵能力之一，影像能力一直是手機晶片廠商發力的重點。聯發科去年推出的天璣9200搭載的搭載Imagiq 890影像處理器（ISP），就率先支持暗光環境下表現更好的RGBW傳感器，並且還結合APU 690的能力，支持先進的智能圖像語義技術，可以運用人工智慧分析環境色彩、物體構造和動作，分層標籤和調校色彩，進而提升整體圖像質量。

聯發科此次推出的天璣9300所配備的新一代旗艦級的 ISP 影像處理器 Imagiq 990，進一步與AI進行了深度的融合，升級了AI分割視頻引擎，可進行最高16層的圖像語義分割，也就是說一個畫面上可以同時分割出16種不同的東西，可以更深入的對捕捉到的不同的物件的畫面色彩、紋理、噪點以及亮度進行實時逐幀優化，從而使得視頻錄製的畫面更明亮、銳利且細節更豐富。

同時，藉助景深引擎和光斑引擎的升級，天璣9300 在 4K 視頻錄製時能呈現出電影級的光影效果。

天璣9300還集成了OIS光學防抖專用內核，可以將OIS防抖運算速度提升三倍和成片率提升4%，在運動場景和暗光環境下，也能快速捕捉到高清晰度的圖像。同時，天璣9300還支持全像素對焦和2倍無損變焦功能，全像素對焦可以讓對焦更快速和更精準；無損變焦跟傳統的數碼變焦對比，它的清晰度可以達高4倍。

此外，聯發科還通過與全球領先的傳感器廠商緊密合作，持續為用戶打造專業的移動影像體驗。

比如，與索尼合作，通過索尼的新的HDR技術和天璣9300的Imagiq 990 ISP結合，聯合打造14bit HDR專業單反視頻，可以將動態範圍提升4.8倍；

與三星合作，在天璣9300平台上，將三星2億像素圖像傳感器的圖像處理速度提升了222%；

與豪威科技合作，在天璣9300平台上，將其圖像傳感器智能感知的功耗降低了53%。

六、移動顯示及音頻效果大幅提升

在顯示效果方面，天璣9300集成了 MediaTek MiraVision 990 移動顯示處理器，支持高達180Hz WQHD和120Hz 4K畫質顯示，同時還特別優化了摺疊屏形態的終端設備雙屏顯示效果。

同時，天璣9300還搭載了旗艦智能電視級的 AI 景深畫質引擎，結合 APU 790 的強大 AI 性能，可以實時偵測主要物體和背景圖像，搭配聯發科MiraVision PQ 圖像畫質增強技術，可以動態調整主要物體的對比度、銳度和顏色，增強整體圖像的立體感，讓畫面更加栩栩如生，同時平均功耗還可降低10%。

在音頻方面，天璣9300支持3個麥克風高動態錄音降噪，憑藉全方向的高動態收音能力，運用先進的噪聲分離技術，可以有效過濾風噪等環境噪音（25km/h風速的風噪聲可以過濾99%以上），為用戶提供更加純凈的 HDR 立體聲錄音體驗。

七、5G通信：支持Sub-6GHz四載波聚合

2021年聯發科發布的天璣9000所搭載的5G數據機率先支持了當時最新的3GPP R16標準，並全球首發支持下行3×100MHz三載波聚合，下行速率可達7Gbps。同時天璣9000還全球首發支持R16標準下超級上行，上傳速度相比R15標準下提升了3倍。

隨後在去年發布的天璣9200並沒有對於5G數據機進行大的升級，主要是5G結合AI能力，進一步優化了5G雙卡雙通在高鐵、地庫、地鐵、機場等場景下的表現。

全新的天璣9300所集成的5G數據機則是進行了進一步提升，可支持 Sub-6GHz 四載波聚合（4CC-CA）和多制式雙卡雙通，搭載 MediaTek 5G UltraSave 3.0+省電技術，大幅降低 5G 通信功耗。天璣9300 同樣也有將5G與AI融合，支持情境感知功能。

八、網絡連接

除了蜂窩行動網路之外，對於智慧型手機用戶來說，Wi-Fi網絡是最為常用的聯網方式。而最新WiFi 7技術，相比WiFi 6帶來了巨大的性能提升，引入了320MHz帶寬、4096-QAM、Multi-RU、多鏈路操作、增強MU-MIMO、多AP協作等技術，使得Wi-Fi 7相較於Wi-Fi 6可提供2.7倍左右的數據傳輸速率（網絡傳輸速率理論峰值可達6.5Gbps），3倍的網絡效率以及20%的時延降低。

其實在去年天璣9200發布之時，就已經率先對於WiFi 7進行了支持，不過目前今年WiFi 7才是真的開始認證推廣。此次發布的天璣9300子在延續了對於WiFi 7支持的同時，還搭載了聯發科特有的WiFi 7增強技術，藉助 MediaTek Xtra Range 2.0 技術，使得其WiFi 7的室內覆蓋範圍可增加 4.5 米，並大幅提升設備間的數據傳輸速度，抗干擾能力也大幅提升。

天璣9300 最高可支持 3 個藍牙天線，特有雙路藍牙閃連技術，帶來超低時延的藍牙音頻體驗。

九、數據安全

隨著智慧型手機的性能越來越強大，用戶在工作、生活、娛樂等方方面面都越來越依賴於智慧型手機，因此所面臨的數據安全問題也是與日俱增。

為了應對這一問題，天璣9300還首次集成了雙安全晶片，一個是面向開機安全，一個是面向計算安全。雙專用安全晶片均採用了先進的用戶數據安全設計，能夠從開機源頭開始保護個人隱私，同時具有物理隔離計算環境，讓個人數據的加密和解密操作更加安全。

同時，聯發科還運用先進的內存標記擴展（MTE）技術打造更安全的應用程式開發環境，並攜手谷歌和Arm構築更強大的用戶數據安全保障。

十、性能實測：整體略高於驍龍8 Gen3

根據現場對於天璣9300的實測成績來看，天璣9300的安兔兔v10 綜合跑分成績高達2135333分，其中CPU得分501776，GPU得分924051，MEM（存儲性能）得分398438、UX得分311068。並且從顯示的溫度變化來看，在整個跑分過程中，溫度都控制在33℃以下。這似乎也反應了天璣9300全大核設計在功耗上確實控制的不錯。

基於天璣9300的樣機的安兔兔v10測試成績

作為對比，近期媒體對基於驍龍8 Gen3的小米14系列的實測成績來看，安兔兔V10跑分基本都在210萬分以下，GPU和GPU的得分也低於天璣9300。

基於驍龍8 Gen3的小米14系列的安兔兔V10測試成績（圖片來源：PChome）

從Genchmark 6.2.0的CPU測試成績來看，天璣9300的單核得分為2209分，多核得分為7587分。

基於天璣9300樣機的Geekbench 6.2.0測試成績

作為對比，近期媒體對基於驍龍8 Gen3的小米14系列的Geekbench 6.2.0的單核性能得分為2267左右（略高於天璣9300），多核性能得分為7071左右，比天璣9300低了7%左右。

基於驍龍8 Gen3的小米14系列的Geekbench 6.2.0測試成績（圖片來源：PChome）

GPU測試方面，主要使用 GFXBench 進行離屏測試。天璣9300在1080P曼哈頓離屏測試達到了497FPS（天璣9200約為317FPS，）；1080P曼哈頓3.1離屏測試達到了337FPS（天璣9200約為223FPS）；1080P霸王龍離屏測試達到了為887FPS；1440P Aztec Ruins OpenGL離屏測試達到了94FPS（天璣9200約為66FPS）。

基於天璣9300樣機的GFXBench測試成績

作為對比，基於驍龍8 Gen3的小米14系列的1080P曼哈頓離屏測試成績為350FPS；1080P曼哈頓3.1離屏測試成績為245FPS；1080P Aztec Ruins OpenGL離屏測試成績為183FPS。整體表現低於天璣9300。

基於驍龍8 Gen3的小米14系列的GFXBench測試成績（圖片來源：知乎）

「GPUScore：In Vitro」是Basemark推出的首個移動設備光追基準測試工具，測試內容包括：Relic of Life、The Expedition和Sacred Path，用於針對不同的渲染場景進行測試。天璣9300的得分為4714分，平均幀率為47.1FPS。

基於天璣9300樣機的GPUScore：In Vitro測試成績

綜合上述的實測數據來看，聯發科天璣9300在整體性能上要明顯領先於高通驍龍8 Gen3。

小結：

自2019年底，聯發科推出全新的5G品牌「天璣」以及天璣系列的首款旗艦級移動平台天璣1000以來，聯發科就一直在保持著銳意進取的姿態，努力開拓高端旗艦智慧型手機市場。

從天璣1000到天璣9300，在這4年時間裡，聯發科可謂是非常的「激進」，各方面都在積極的爭奪「第一」，同時也持續帶來了很多創新性的設計和技術。

在處理器內核性能上，不僅每一代的天璣旗艦晶片都緊跟Arm最新一代的CPU和GPU內核，並且還多次拿下了首發。此次的天璣9300還帶來了全新的「全大核」架構設計；

在AI能力方面，聯發科每一代的天璣旗艦晶片在也都是將AI作為發力的重點，成為了蘇黎世理工學院的AI Benchmark測試榜單榜首的常客。全新的天璣9300更是帶來了對於高達330億參數的AI大模型的支持，並且還首創了生成式AI模型端側「技能擴充」技術 NeuroPilot Fusion；

在影像能力方面，聯發科也是持續升級，天璣9000帶來了三核18bit HDR-ISP，天璣9200則帶來了首款RGBW ISP，天璣9300升級了AI分割視頻引擎，可進行最高16層的圖像語義分割；

在遊戲能力方面，聯發科天璣9200率先將硬體級光線追蹤加速帶入到了移動端，此次的天璣9300又首次將全局光照帶入到了移動端；

從綜合的產品力來看，雖然以往天璣旗艦平台在發布時都是直接對標同期的高通驍龍8系列旗艦移動平台，但是實際上的綜合性能和品牌力還是要略遜一籌。不過，在經過這4年時間的持續疊代和追趕之後，聯發科天璣系列旗艦移動平台在站穩高端市場的同時，與同期的高通驍龍8系列旗艦移動平台之間的差距也確實在越來越小。

最新的天璣9300更是有望憑藉「全大核」設計、強勁的生成式AI能力和端側「技能擴充」技術、出色主機級的移動遊戲體驗等諸多創新，在參數指標和測試成績上「遙遙領先」，在產品力上力壓高通最新旗艦移動平台驍龍8 Gen3一頭。特別是在生成式AI能力方面，或將成為天璣9300搶占高端市場的重要「殺手鐧」。

值得一提的是，在發布會上，vivo高級副總裁兼首席技術官施玉堅宣布其最新的X100旗艦機將於11月13日首發天璣9300；OPPO副總裁段要輝也宣布其即將發布的Find X7也將採用天璣9300；小米集團高級副總裁、手機部總裁曾學忠也表示，小米也將推出搭載天璣9300的新機。

從上述手機品牌大廠高管發布會上的表態來看，他們都對於聯發科天璣9300非常看好，也將紛紛計劃推出基於天璣9300的旗艦產品，但是最終的市場表現如何，還是看消費者是否認可和買單！

編輯：芯智訊-浪客劍