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9月12日音讯，近日苹果公司发布的A19系列治理器当中，看成最强的治理器A19 Pro，天然是备受外界矜恤。而最新的测试数据泄漏，A19 Pro在CPU性能上天然比较前代仅擢升了约11%-12%，可是若是仅看CPU单线程性能，则卓著了苹果的桌面治理器M4以及AMD的锐龙 9 9950X。GPU 性能比较上一代则擢升了 37%，达到了与苹果M3当中的GPU以及AMD 的Radeon 890M 集成 GPU十分的性能。

CPU性能擢升11%-12%

A19 Pro领有6个CPU中枢，其中包括：两个高性能内核，运行频率高达 4.26 GHz（比较上代擢升6.5%），并具有校正的分支展望（在分支艰辛的责任负载下性能更高、能效更高）和加多的前端带宽（这意味着每周期领导数更高，但并不标明内核每周期不错解码若干条领导）；四个节能效核，与前代居品比较，其临了一级缓存加多了 50%。

最新的测试泄漏，全新的A19 Pro治理器在 Geekbench 6 基准测试中，CPU单线程性能得分3895，比上一代居品逾越 11%，比高通的骁龙 8 Elite 逾越 36%，而且卓著了苹果自家的 M4（逾越 5.3%）和 AMD 强劲的锐龙 9 9950X（逾越 11.8%）。不外，由于只好6个CPU中枢，因此在多线程性能得分为 9746 分，仅比 A18 Pro 逾越 12%。是以，这款智高东说念主机 SoC 在多线程责任负载方面仍然无法打败台式机和札记本电脑的 CPU。

天然单线程和多线程CPU性能 11% - 12% 的代际性能擢升看起来十分庄重，但与 A18 Pro 比较 A17 Pro的（约 18%）擢升比较，这一数字相对较低。

需要指出的是，A19 Pro 治理器接纳的是台积电第三大3nm（N3P） 工艺制造，N3P 是 N3E 的光学减弱版，与 N3E 比较，它可在交流功率下将晶体管密度提高 4%，性能提高 5%，或在交流频率下将功耗裁减 5% - 10%。

考虑到制程工艺的擢升，这也使得A19 Pro的大核CPU主频收货擢升了6.5%，近似一些微架构校正，因此其性能的擢升幅度达到了约11%-12%。关系词，考虑到苹果在 iPhone 19 Pro 上接纳了均热板散热系统和铝合金一体成型机身，该公司并未大幅擢升 CPU 主频以得到更高的峰值性能，这的确令东说念主就怕。能够苹已然定专注于分支密集型责任负载，以及/或者更高的 IPC 性能比单一频率更能带来平允。现在看来，这些增强功能在 Geekbench 6 中并未权贵擢升性能。

GPU性能擢升37%

A19 Pro领有5核GPU和6核GPU两个版块，该GPU配备了第二代动态缓存，擢升了浮点数学计较速率，带来了斡旋的图像压缩。其中，5核版块的每个GPU当中还集成了神经加快器，峰值运算才气是A18 Pro的3倍。苹果宣称这允许在 iPhone 中杀青 MacBook Pro 级别的性能。

说明Geekbench 6测试的6核GPU版块的A19 Pro数据泄漏，其GPU得分为45657分，比较上代快了37%。与iPad Air中M2或M3的GPU性能以及AMD的Radeon 890M集成GPU性能十分。

此外，最新的分析称，A19 Pro的GPU还领有矩阵乘法加快单位（Matrix Multiplication Acceleration Units），这有助于擢升AI性能。

恒久以来，苹果自研的GPU与英伟达一类的泄漏卡最大的互异之一，即是贫乏像NVIDIA Tensor Core这类专为张量运算蓄意的硬件加快中枢。 这亦然英伟达在深度学习和大型讲话模子（LLM）运算上能遥遥最初的要害。 最新的Tensor Core不仅运算速率惊东说念主，更原生相沿多种浮点精度（如FP64、TF32、BF16、FP16等），能与多样大模子锻真金不怕火及推理引擎完竣互助。

天然苹果此次的GPU升级包含了矩阵乘法加快单位，但这并不等同于英伟达的Tensor Core。 Tensor Core 是一个更为复杂且全面的运算中枢，它不仅能延迟矩阵乘法，更针对多种低精度浮点运算（如 FP8、FP6）进行了深度优化，这些齐是当代大模子锻真金不怕火与推论的要害。 也即是说，苹果的GPU天然补上了矩阵运算这块短板，但其原生相沿的精度和运算恶果，仍有待后续的时刻发展来追逐。

在深度学习的天下里，不管是锻真金不怕火如故推论，最中枢且最正常的运算即是矩阵乘法（Matrix Multiplication）。 你不错把一个神经收罗念念象成一系列复杂的数学运算，其中每个神经元之间的连合权重，齐不错用一个巨大的矩阵来示意。 当输入数据（举例一张图片、一段翰墨）参加这个收罗时，它会与这些权重矩阵进行连串的乘法运算，以产生最终的输出。

这即是为什么矩阵乘法的运算速率，成功决定了 AI 模子锻真金不怕火与推论的快慢。 一个好的 AI 芯片，其性能高下很猛进度上取决于它治理这些巨型矩阵乘法的才气。

天然，苹果曾随性延迟其自家的“神经收罗引擎（ANE）”，苹果也试图通过专用硬件来治理 AI 任务，关系词确立者本体关于其NPU的行使却不如预期。

起初，ANE的使用体验极不友善，确立者必须将模子养息成特定技艺才气运行，经由繁琐。 其次，亦然最进军的，ANE 的遵守远远逾期期间。 由于苹果最初并未意料想以 Transformer 架构为基础的大型讲话模子（LLM）会赶紧崛起，这类模子对内存带宽的需求极高，而 ANE 的带宽遵守却进展平平。 说明实测，ANE的最大带宽仅约120GB/s，甚而不足2016年推出的NVIDIA GTX 1060显卡。 这导致在推行行使中，确立者很少会选定使用 ANE 来运行大型模子。

因此，在M4 芯片上，苹果照旧运行试水，成功提供最高512GB 斡旋内存的成立，这泄漏苹果早已默契到大模子对内存容量的宽阔需求。若是将来的M5 Max 能搭载带宽更高的LPDDR6，其內存带宽有望达到900GB/s，将足以与主流消耗级显卡一较高下。

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