其实在很早以前，「性能过剩」 一类的说法已经开始流行。但实际上随着应用生态的日益繁荣，一款应用往往会凝集基础需求之外的众多功能。例如直播应用，就已经不是单纯调用摄像头、网络和屏幕，而是加入了大量的美颜算法、画面特效、滤镜之类的功能。
很多看似日常应用的使用，其背后已经是一种重载使用场景，此时兼顾日常应用运算的 SoC小核心在这个时候已经非常吃力，大部分压力都来到了大核心。面对应用性能需求日益增加，小核心反而处于 「无力可出」 的尴尬位置。这个时候，联发科天玑 9300 以 「全大核」 的新架构出现，全大核的时代即将到来。
天玑 9300 四超大核+四大核架构分析
面对着 「4 超大核 + 4 大核」 的超强架构，很多人会觉得核心设计过于激进，同时也更担心没有小核心会导致日常使用时功耗过大。
但事实恰恰相反，全大核架构首先有利于多任务同时执行的处理能力，保证了多任务运行的流畅性，去掉小核心的累赘运算。这对于一些同时开启两个重载应用场景下尤其重要，因为足够多的大核心，在性能调度上才能更加从容。
全大核的多核性能优势直接体现在实际应用场景上，在活动现场可以看到，运行极高画质 《原神》 的工程机同时进行微信视频通话，依然能肉眼可见的满帧运行。
而面对单应用时，大核心强劲的处理能力可以快速完成当前任务。更快地处理完任务，也就意味着大核心能更快得到休息，反而降低了功耗。
而且天玑 9300 全面采用了乱序执行内核，执行单元不需要按照顺序完整执行命令，可以更为合理地调整指令执行顺序，从而提高了执行单元的运行效率，也能让 CPU 运算资源利用更加充分。
全大核，全实力
面对着由台积电第三代 4nm 工艺打造，227 亿晶体管，4 × Cortex-X4 + 4 × Cortex-A720（其中一颗 X4 还是 3.25GHz 高频超大核），Immortalis-G720 12 核心 GPU 的天玑 9300，这颗纸面参数爆表的新架构旗舰 SoC 又有怎样的具体测试性能呢？我们也有幸提早进行上手实测。
首先还是大家熟悉的安兔兔最新版，天玑 9300 跑分直接突破 200 万分大关，来到了 2154114 分，这也是我们目前实测过最高的安兔兔跑分。
在 CPU 专项测试 Geekbench 6 当中，天玑 9300 单核得分为 2199 分，多核为 7586 分，多核成绩相当优秀，绝对是安卓阵营第一梯队。
而在 GPU 专项测试 GFXBench 中，曼哈顿 3.0 1080P 离屏测试为 487 帧，曼哈顿 3.1 1080P 离屏为 343 帧，1440P Aztec Vulkan 离屏为 99 帧，Aztec OpenGL 离屏为 94 帧。
由于这次天玑 9300 光追性能相比上代 46% 提升，此次特别加入 Basemark In-Vitro 光追专项测试。最终得分为 4741 分，平均 47.4 帧。必须要说明的是，天玑 9300将支持全局光照技术，也是行业第一款能够支持 60 帧光追手游的旗舰 SoC，可以看出天玑在前沿技术的发展也是保持领先地位。
可能这些数据单纯写出来没有什么概念，那我们可以拿高通最新最强的第三代骁龙 8 成绩来作对比。
可以清楚地看到，天玑 9300 在安兔兔测试中 CPU 和 GPU 部分都大幅度超过了第三代骁龙 8 的得分。
在 Geekbench 中，天玑 9300 与第三代骁龙 8 的单核得分基本一样，毕竟都是高频的 Cortex-X4 超大核心，而在多核方面，全大核架构的天玑 9300 表现出了明显的优势。
同样在 GFXBench 的多项离屏测试当中，天玑 9300 的 12 核 Immortalis-G720 也发挥了极佳的表现，都要比第三代骁龙 8 的 Adreno 750 有更高的成绩。特别是在曼哈顿离屏测试中，天玑 9300 帧数表现要大幅领先第三代骁龙 8。
而在 Basemark In-Vitro 光追专项测试里面，天玑 9300 得分也要高于第三代骁龙 8，具体平均帧数也有 7 帧的差距。
通过以上的测试成绩来看，很明显天玑 9300 此次在 CPU、GPU、甚至光追性能上，都要比高通第三代骁龙 8 更为强大。特别在多核心方面，全大核新架构的天玑 9300 拥有了更多的天然优势。
满帧，蛮省电
天玑 9300 的极限性能方面肯定是不需要担心了，现在最大的疑问就在于其强悍的性能会否导致出现过于严重的功耗问题。要测试持久性能功耗表现，自然是通过监测游戏数据来得直接。
首先还是大家喜闻乐见的《原神》，测试线路是我们常用的从须弥南边阿陀河谷往北边跑图 30 分钟，同时设置 60 帧率极高画质，路上主动寻怪，各种元素爆发、冲刺都在用，没有一刻会静止下来。在这种重载游戏场景下，想不到天玑 9300 居然能够稳稳压在 60 帧，具体平均帧数为 59.8 帧，几乎没有掉下来过。然而更想不到的是，这种高压力之下，功耗也只来到 5.2W。
用作参考，在这样的 《原神》 高压力测试场景下，第三代骁龙 8 的具体平均帧数为 58.8 帧，功耗为 4.9W。相比较两者具体的帧率波动情况来说，天玑 9300 其实是有更高的能效比。而且这只是联发科工程机的表现，到最后品牌终端产品加上适当的优化，同帧率下，功耗比第三代骁龙 8 更低一些也应该没有问题。
另外也测试比 《原神》 压力还要更大的 《崩坏·星穹铁道》，由于 《星铁》 的游戏模式并不是开放式世界，为了减少切换地图的帧率波动，所以这里主要以测试长乐天区域跑图 30 分钟检测其稳定性为目的，同样设置 60 帧率的最高画质。在跑图时基本都采用冲刺跑图，压力进一步加剧。30 分钟后监测到的平均帧率为 58.8 帧，对于长乐天这样的高压力区域，这个帧数的平稳性还是相当不错。功耗来到 6.2W，符合预期。理论上来说，在这么高压力的地图都能保持这个稳定性，那持久的地图探索、剧情推进都能体验到丝滑的游戏画面。
AI 大模型加身 处处都有 AI
而让我们更惊喜的是，天玑 9300 这颗旗舰 SoC 并不只是一味堆料提升性能，这一代更是把 AI 大模型能力集成到 SoC 之中。其实联发科早就已经意识到 AI 对于 SoC 的提升作用，三年前就开始把 AI 引入到整体性能调度、影像和连接性能上。
而如今，天玑 9300 拥有的第七代 AI 处理器 APU 790，可谓是专为生成式 AI 而生，它是第一款硬件生成式 AI 引擎。AI-Benchmark 跑分达到 2109 分，在同级别 SoC 中属于遥遥领先的级别。
众所周知，AI 大模型需要占据了极大的内存运行空间，体量越大，也就意味着对内存空间压力越大。天玑 9300 采用了内存硬件压缩技术，大幅度降低 AI 大模型的容量。根据联发科在发布会上的描述，常见的 130 亿大模型等于占据了 13GB 内存空间，联发科则可以将其压缩至 5GB 左右，这也意味着在 16GB 内存的安卓手机当中，除了划分 4GB 用于安卓系统运行之外，还能剩余 6GB 能够用于应用运行和留存。
天玑 9300 最高可以实现运行 330 亿 AI 大模型，而直接用到端侧 AI 大模型则是 130 亿数据。端侧运行如此体量的大模型，带来的直接好处就是手机本地能在少于一秒的时间计算出用户所需的文生词、文生图内容。
同时对于系统相册也能够做更加精准的语义识别，帮助用户准确查找到需要的照片。对于超级分辨率照片、AI 图转GIF 动图等系统功能上都有提升，具体到消费者体验上，还是得最后看各大品牌终端产品的功能表现。
当然除了 AI 大模型之外，AI 的介入依旧深入到天玑 9300 各方面体验上，例如自带的 Imagiq 990 ISP 可以实现视频拍摄 AI 语义分割，从之前的 12 图层到如今的 16 图层提升，支持景深光斑引擎，高动态立体声录音降噪等功能。此外 GPU 全新的 「星速引擎」、5G AI 情境感知等，处处都能看到 AI 的身影。
大核心 大方向
从上面的各项体验上来说，足以证明联发科的全大核心方面是非常正确的。特别是在旗舰定位的 SoC 设计上，更应该专注于大核心的架构。用户购买搭载旗舰处理器的终端产品自然就会对其有更高的性能需求，在这个时候传统 SoC 架构里小核心的处理能力已经凸显不足，面对日渐重载的使用场景，确实小核心已经没有太大的实用价值。
其实在高通第三代骁龙 8 的身上，我们也看到了偏重大核心架构的方向转变。第三代骁龙 8 已经换用了 1+5+2 这样的架构思路，八核心中大核就占了六颗。只是联发科天玑 9300 走得更快一步，率先采用了全大核架构，甚至堆了四颗 Cortex-X4 超大核心。
当然了，全大核这种新架构虽然性能强悍，但对于芯片厂商的调校能力也更有挑战。主要就是去掉小核心之后，日常轻度使用对于功耗和性能的控制是否足够合理，无疑对系统性能调度又是一次大改写，但旗舰芯片全大核化这一历史进程不会改变。
总结
在实际测试过天玑 9300 之后，也算是打消了我们一开始对于这种全新的全大核心架构在重载场景时功耗方面的担忧。尤其是在游戏体验上保持极高性能表现的同时，其功耗表现也非常让人惊喜，能效比也更优于同期的新款旗舰 SoC，实在是印象深刻。
从天玑 9300 的优异表现看来，全大核心架构，大概率也会成为日后移动端旗舰芯片行业的主流方向。随着移动端应用、硬件功能的不断发展，很多用户对于性能的需求其实是日益骤增的，也就意味着永远没有真正的 「性能过剩」 这一说法，对于硬件性能持续的迭代优化，才符合科学发展规律。
由于本次提前上手只能体验到天玑 9300 的重载场景，后续的日常使用情况天玑 9300 表现如何？还需要等 11 月 13 日发布的 vivo X100 到手之后才能深入体会，很快，我们就会有答案。
届时我们也会再作测试和讨论，敬请关注。
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