如何科学理解麒麟9000的拷机功耗?
前段时间 , 有网友拿麒麟9000拷机 , 于是有了功耗翻车的说法 。 今天我们就来讨论一下 , 麒麟9000功耗真的翻车了吗?用拷机功耗来定义麒麟9000的能效表现是否科学?
首先要明确的是 , 性能提升和功耗的增加并不是线性关系 。 在谈论能效的时候 , 不考虑性能 , 就是耍流氓 。 极限性能的增加 , 必然要付出更大比例的功耗 。
先来复习一下初中物理的知识 , 电功率计算公式:P= UI , 按纯电阻电路来计算 , 根据欧姆定律I=U/R代入P=UI中还可以得到:P=U2/R 。
很明显 , 电功率和电压的平方成正比 , 会有类似如下的曲线(示意图 , 假设R=1) 。
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以CPU为例 , 在不考虑内存瓶颈的情况下 , CPU性能的提升和CPU频率的增加是接近线性关系(频率的增加意味着单位时间内的cycle增加 , 而固定微架构的处理器 , 每条指令执行需要的cycle数是恒定的) 。 但是更高的频率就需要更高的电压 , 从上面的曲线很明显看到 , 随着电压的升高 , 功率曲线增加的斜率越陡峭 , 功率增加幅度越大 。
这个现象在其他领域也是比较常见的 。 当飞机速度增大时 , 作用在飞机上的空气阻力会迅速增大 , 空气阻力和速度的平方成正比 , 飞行速度每增加1倍 , 发动机的功率就需要增大为原来的8倍 。 "提康德罗加" 级导弹巡洋舰波障速度为 30.9 节 , 而在32.5节全速航行时 , 速度只增加5% , 却需要29%-35%的额外推进功率 。
因此 , 可以明确的是 , 在拷机过程中 , GPU极限性能增加 , 需要付出更大的功耗 , 二者绝非线性关系 。
下面我们来还原拷机实测的过程 。 目前网上只有麒麟9000拷机数据 , 断然下结论未免过于偏颇 。 我们可以拿骁龙865+一起测试 , 二者在同一阵营 , 水平相当 , 看看结果如何 。
我们使用GPU GFLOPS分别对Mate40 Pro和三星Note20 Ultra进行了双拷测试 , 结果如下:
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骁龙865+在性能不及麒麟9000的情况下 , 整机平均功耗甚至达到了9.58W , 超过麒麟9000的9.18W 。
下面来直观对比麒麟9000和骁龙865+的拷机数据:
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相比骁龙865+ , 麒麟9000的CPU GFLOPS高了5% , GPU GFLOPS高了28% , 而在这个情况下 , 整机的平均功耗低了4% 。
那么简单计算一下 , 如果麒麟9000的性能和骁龙865+相当的情况下 , 功耗会低多少呢?
因为GPU性能差距比较大 , 后面主要计算GPU , 暂时忽略CPU的差异 。 GPU GFLOPS测试主要测试GPU的ALU计算单元 , 访问内存较小 , 性能和GPU频率基本呈线性关系 。
由于无法知道麒麟9000的每个频点的实际电压 , 我们做一个简单假设 , 每个频点的电压和频率呈线性关系(事实上 , 越高的频率需要的电压会更高) 。
麒麟9000对外公布的GPU最高频率是759MHz , 假设759MHz的电压是1V 。
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那么如果麒麟9000的GPU性能降低到和骁龙865+相同 , GPU频率大约是在592MHz , 这个时候的电压按线性计算在0.78V 。 按功率的计算公式 , 麒麟9000在与骁龙865+ GPU性能相同时的功率 , 大约为最高频点的功率的60%(P=U2/R , 即:0.782/12=0.6084≈60%) , 即比最高频点功率低40% 。 注意上面都是假设电压是线性上升的 , 考虑到极限频率下额外需要的电压以及极限频率下依然比骁龙865+低4% , 麒麟9000同性能下GPU功耗比骁龙865+功耗低50%是完全合理的 。
【如何科学理解麒麟9000的拷机功耗?】事实上 , 拿拷机过程中释放的瞬时数据 , 来评价一款芯片的功耗本身就是不合理、不科学的 。 作为普通用户 , 我们更应该关注真实场景下游戏体验 , 优质的体验才是王道 。
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