9月12日音问，近日苹果公司发布的A19系列贬责器当中，手脚最强的贬责器A19 Pro，天然是备受外界温雅。而最新的测试数据泄漏，A19 Pro在CPU性能上天然比较前代仅训诫了约11%-12%，然则要是仅看CPU单线程性能，则超越了苹果的桌面贬责器M4以及AMD的锐龙 9 9950X。GPU 性能比较上一代则训诫了 37%，达到了与苹果M3当中的GPU以及AMD 的Radeon 890M 集成 GPU很是的性能。

CPU性能训诫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（比较上代训诫6.5%），并具有校正的分支瞻望（在分支坚苦的责任负载下性能更高、能效更高）和增多的前端带宽（这意味着每周期教唆数更高，但并不标明内核每周期不错解码几许条教唆）；四个节能效核，与前代产物比较，其终末一级缓存增多了 50%。

最新的测试泄漏，全新的A19 Pro贬责器在 Geekbench 6 基准测试中，CPU单线程性能得分3895，比上一代产物杰出 11%，比高通的骁龙 8 Elite 杰出 36%，何况超越了苹果自家的 M4（杰出 5.3%）和 AMD 坚硬的锐龙 9 9950X（杰出 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 杰出 12%。是以，这款智高手机 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% 的代际性能训诫看起来很是持重，但与 A18 Pro 比较 A17 Pro的（约 18%）训诫比较，这一数字相对较低。

需要指出的是，A19 Pro 贬责器汲取的是台积电第三大3nm（N3P） 工艺制造，N3P 是 N3E 的光学松开版，与 N3E 比较，它可在换取功率下将晶体管密度提高 4%，性能提高 5%，或在换取频率下将功耗裁减 5% - 10%。

洽商到制程工艺的训诫，这也使得A19 Pro的大核CPU主频收货训诫了6.5%，重迭一些微架构校正，因此其性能的训诫幅度达到了约11%-12%。干系词，洽商到苹果在 iPhone 19 Pro 上汲取了均热板散热系统和铝合金一体成型机身，该公司并未大幅训诫 CPU 主频以得到更高的峰值性能，这委果令东说念主不测。大概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 中并未显耀训诫性能。

GPU性能训诫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，训诫了浮点数学野心速率，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，峰值运算才略是A18 Pro的3倍。苹果宣称这允许在 iPhone 中终了 MacBook Pro 级别的性能。

把柄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性能很是。

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），这有助于训诫AI性能。

遥远以来，苹果自研的GPU与英伟达一类的泄漏卡最大的互异之一，等于穷乏像NVIDIA Tensor Core这类专为张量运算遐想的硬件加快中枢。 这亦然英伟达在深度学习和大型谈话模子（LLM）运算上能遥遥最初的要津。 最新的Tensor Core不仅运算速率惊东说念主，更原生撑执多种浮点精度（如FP64、TF32、BF16、FP16等），能与各样大模子磨真金不怕火及推理引擎好意思满和洽。

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，它不仅能践诺矩阵乘法，更针对多种低精度浮点运算（如 FP8、FP6）进行了深度优化，这些王人是当代大模子磨真金不怕火与推论的要津。 也等于说，苹果的GPU天然补上了矩阵运算这块短板，但其原生撑执的精度和运算效果，仍有待后续的技能发展来追逐。

在深度学习的寰宇里，不管是磨真金不怕火如故推论，最中枢且最经常的运算等于矩阵乘法（Matrix Multiplication）。 你不错把一个神经网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贯穿权重，王人不错用一个巨大的矩阵来暗意。 当输入数据（举例一张图片、一段翰墨）参预这个网罗时，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。

这等于为什么矩阵乘法的运算速率，平直决定了 AI 模子磨真金不怕火与推论的快慢。 一个好的 AI 芯片，其性能高下很猛进程上取决于它贬责这些巨型矩阵乘法的才略。

天然，苹果曾浪漫引申其自家的“神经网罗引擎（ANE）”，苹果也试图通过专用硬件来贬责 AI 任务，干系词缔造者实质关于其NPU的利用却不如预期。

开始，ANE的使用体验极不友善，缔造者必须将模子调遣成特定门径能力运行，经由繁琐。 其次，亦然最热切的，ANE 的遵循远远过期时间。 由于苹果最初并未意猜想以 Transformer 架构为基础的大型谈话模子（LLM）会赶紧崛起，这类模子对内存带宽的需求极高，而 ANE 的带宽遵循却推崇平平。 把柄实测，ANE的最大带宽仅约120GB/s，以至不足2016年推出的NVIDIA GTX 1060显卡。 这导致在实践利用中，缔造者很少会取舍使用 ANE 来运行大型模子。

因此，在M4 芯片上，苹果还是启动试水，平直提供最高512GB 斡旋内存真实立，这泄漏苹果早已意志到大模子对内存容量的巨大需求。要是将来的M5 Max 能搭载带宽更高的LPDDR6，其內存带宽有望达到900GB/s，将足以与主流蹧跶级显卡一较高下。

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