华为和高通的GPU到底还有多大的差距

在绝大部分手机爱好者的印象中，当代手机GPU的性能与能效排名，理论上是苹果最强，高通紧随其后，而Arm的Mali GPU则显著落后于前两者。去年年中我们发布过一篇题为《ARM新版Mali GPU简析：这次终于赶超高通和苹果？》［1］的文章，简单谈了谈Mali G77的理论性能。似乎在Arm的规划中，Mali G77是有机会超越高通Adreno GPU的。

预计最早将采用Mali G77 GPU的手机SoC为联发科天玑1000或三星Exynos 990；同代的高通骁龙865与Adreno 650前不久也已经发布。这会儿虽然还没有采用Adreno 650 GPU的机型面世，采用Mali G77的中低端机型也才刚刚开售，但从2019年包括iPhone 11系列（A13 SoC）在内的诸多手机产品的问世、Imagination A-Series GPU新架构的发布，实则已经很容易发现当前手机市场的GPU表现，已非两年前的格局。

前不久的Imagination发布会上［2］，Imagination提到，如果将高通Adreno 640的性能和占地面积记作100%，Arm Mali G76则需要184%的占地面积，才能达到100%的性能。这大概是Mali GPU被对比得最惨烈的一次，似乎这也符合我们对Mali GPU性能、能效孱弱的历史认知。

不过我们认为这个说法可能仍然不够准确，毕竟这和具体的产品相关：高通骁龙855（Adreno 640）采用的是台积电7nm制程，而与之对比的三星Exynos 9820（Mali G76）则采用三星自家的8nm制程，仅是制造工艺的对比就已经不公平了；事实上，不同SoC制造商对于Mali GPU的实施方案也不尽相同，华为海思对于Mali G76的实施方案和三星就是不一样的。

本文我们借助在售机型的一些现成图形计算跑分测试，以及GPU IP厂商对于新产品的解读，来总结性地谈一谈当前手机GPU在性能、能效方面究竟是什么格局。

移动GPU市场的主要玩家

首先还是将需要对比的主要手机GPU产品（或IP）做个罗列。这里援引两家统计机构针对移动GPU市场分析所得的数据，虽然数据并不是最新的，但仍可基本反映当前移动GPU市场的现状。

从手机与平板出货量来看，2019年第二季度的不同移动GPU出货量的市场占比分别如下图所示：

数据来源：Stategy Analytics

这份数据来自Strategy Analytics［3］，由于我们没有完整的数据，所以这张图仅根据Strategy Analytics当时发布的新闻稿绘制。值得一提的是，其中的“Others”其他，主要是Imagination和Intel，这里仅知Imagination的市场份额仍高于Intel，但不清楚这两者分别的占比具体是多少。这份数据也符合我们对于移动GPU市场的认识，即该市场的主要玩家就是苹果、Arm、高通。

如果不从季度出货量，而是从手机保有量来看不同GPU产品的市场份额，又是另外一番光景：

来源：DeviceAtlas

上面这份数据来自DeviceAtlas［4］，发布时间在2019年年中。这份数据统计的是截至2019年第一季度，DeviceAtlas数据库中36个不同国家的GPU使用率。这份统计实际可能受到DeviceAtlas样本量的局限，不过它依然符合我们的基本认知。由于它考察的是手机保有量，而非当季最新出货量，所以仍有大量老设备活跃。其中PowerVR Series7XT，实际是iPhone 7时代的GPU。其他更多出现在榜单上的设备皆来自高通和Arm。

下面的对比中，我们考察这些市场玩家最新推出的GPU旗舰产品，以及上一代GPU旗舰产品——除了苹果这样相对特殊的市场参与者，通常在GPU IP发布的半年到2年的时间里，实际的芯片产品才会问世，所以这些厂商的上一代GPU产品通常才是当前活跃在市场上的旗舰。

那么实际的对比对象就十分明确了，即：

• 苹果A13 Bionic

• 苹果A12 Bionic

• 高通Adreno 650（高通骁龙865）

• 高通Adreno 640（高通骁龙855）

• Arm Mali G77（三星Exynos 990/联发科天玑1000）

• Arm Mali G76（三星Exynos 9820/海思Kirin 990、980）

• Imagination PowerVR A-Series

• Imagination PowerVR Series 9

需要注意的是，Imagination的近两代IP实际上都没有具体的芯片产品问世，Series 9XT的Furian架构作为转瞬即逝的一代架构，很难做具体的量化，所以Imagination PowerVR只会在本文稍稍带过。我们主要要对比的主角就是苹果、高通、Arm。

话当年Arm与竞争对手的巨大差距

Arm Mali GPU在性能和能效方面相较苹果和高通的差距，是的的确确存在于过往历史中的。2016年，高通骁龙835（Adreno 540）时代，同场竞技的选手分别是苹果A11和Arm Mali G72/71。这时的Arm Mali GPU几乎被前两者吊打，无论是性能还是能效。

在此之前的Arm Mali GPU也基本处于被高通、苹果按在地上摩擦的水平。其中比较具有代表性的是海思Kirin 960，这颗SoC选择的是Mali G71MP8方案。Mali G71是最早采用Bifrost微架构的一代GPU IP。

当时采用Kirin 960的华为Mate 9在跑T-Rex霸王龙测试时（GFXBench），平均功耗达到了惊人的9.5W——要知道那会儿采用高通骁龙SoC、散热设计最差的手机GPU平均功耗封顶也才5W，且骁龙821（Adreno 530）只需要Kirin 960不到40%的功耗就能达到相同的性能水平。在能效方面（Perf/W），骁龙821的GPU（Adreno 530）超过Kirin 960（Mali G71MP8）一倍还多。［5］

T-Rex是ALU算力需求较低，更偏向于Texture纹理、填充率和三角形输出率的测试项目。而另一项知名的Manhattan 3.1测试，Kirin 960的情况也是惨不忍睹的。即便是一年以后的Kirin 970（Mali G72MP12）大幅提升了能效和性能，跑T-Rex测试也同样需要同时代骁龙835（Adreno 540）2倍以上的功耗，才可勉强达到差不多的图形计算性能，能效此时刚刚达到了骁龙835的一半。［6］

那会儿骁龙835的GPU平均功耗稳定在3.5-3.8W，相比前面几代都还在稳步降低；海思Kirin与三星Exynos这些采用Mali GPU的SoC则明显高于这个值一截。当时华为Mate 10（Kirin 970）跑Manhattan 3.1测试的平均功耗远高于其可持续运行发热控制阈限所在的6.3W，T-Rex测试可飙至接近8W。更气人的是，Mali G71/G72沿用了Midgard架构时代的texture单元，还在采用双线性过滤方案，所以游戏画质还落后于同时代的Adreno GPU［7］。

那应该是高通Adreno在性能与效率表现上最风光的年代，骁龙835（Adreno 540）的峰值性能虽然没有同时代的苹果A11（iPhone 8/X）彪悍，但持续性能达到了同等水平——Galaxy S8的长时间游戏体验实际也强于iPhone 8/X。

然而高通Adreno相较苹果A系列的持平水准，以及相比Arm Mali的绝对领先优势在2019年的骁龙855身上逐渐丧失；不仅是苹果在GPU方面的持续发力，而且有Arm的越来越逼近。

2019年的那些移动GPU

2019年的Android旗舰主要采用的SoC就是高通骁龙855（+）、华为海思Kirin 990，以及三星Exynos 9820。同代iOS设备即iPhone 11采用的是苹果自家的A13 Bionic SoC，GPU部分依然是苹果自研的IP方案。在对比跑分数据之前，还是先聊聊这几款产品（或IP）相比前代的一些变化。

Bifrost架构前两代产品G71/G72相对灾难性的表现，在Mali G76身上得到了极大程度的缓解。2018年3月，Arm宣布推出Mali G76时宣称，基于TSMC 7nm工艺的Mali G76预计能实现性能50%的提升，性能密度提升30%、微架构效率提升30%。至于机器学习性能2.7倍提升就不是本文要探讨的重点了。

Mali G76虽然仍是Bifrost架构，但优化幅度还是比较大的。其中比较值得一提的是后端执行部分的加宽：G71/G72采用的是4-wide SIMD单元，每条lane处理单独的FMA（Fused-multiply-add，融合乘加）和ADD/SF（加法）管线；也就是说单周期wavefront宽度就是4指令；Mali G76将其拓宽至8-wide，比先前加倍了ALU单元数量。

Arm一直在采用很窄的wavefront——可对比的是，我们在Imagination A-Series架构剖析中提到［2］，A-Series的这部分已经拓宽到了128-wide。Arm采用这种较窄的方案，原因是期望避免线程发散（thread divergence）带来的ALU闲置问题。不过较窄的wavefront（或warp size）带来的问题就是，与ALU配套的控制逻辑电路更多，ALU单元数量与控制电路之比更小。更宽的SIMD可以带来更好的芯片面积效益，实际相同芯片尺寸下也可以塞进更多的ALU单元。4-wide就实际代码的线程发散来看，也实在没有必要。Arm自己也说，现在的游戏GPU代码粒度需求和G71时期已经不大一样了。

与SIMD lane同时提升的，还有相应支持的cache和通路，以及像素、纹素（texel）硬件，保持先前相同的ALU与纹理/像素单元的数量比值关系。G76实际上有些类似于把两个G72核心合并成一个核心，但实际所占的面积却比两个核心小得多。Arm官方比较推荐的G76核心数目是12个，虽然这样的小核心数量仍然比苹果、高通Adreno这些GPU多多了，但G76在走多核心、小核心的思路上已经发生了一定程度的转变。

G76相比前代的其他改进还包括增加INT8的进一步支持——这应该主要是针对机器学习的；针对多边形回写操作，G76采用乱序回写机制，在发生回写停滞时具备了更好的操作弹性；其他调整还有针对tile buffer、线程本地存储机制等。

就Arm自己纸面上对Mali G76的宣传来看，这种提升其实是比较中规中矩的，并非大幅跨越。

有关高通Adreno 640（骁龙855）能谈的理论部分则并不多，因为Adreno对外界而言始终是个黑匣子，高通几乎不对外界披露太多有关Adreno的技术细节。可分享的是高通提供的一些数据，包括相比上代提升20%性能（相比Adreno 630）；另外高通还在发布会上提到Adreno 640增加了执行FP32、FP16操作的ALU单元数量，增加50%。外媒AnandTech曾推测Adreno 630每个核心的ALU数量是256个［8］，总共2个核心。

那么这样算来Adreno 640每个核心的ALU数量为384个，双核总共768个（理论上Adreno小升级应该不会再增加核心数）。ALU lane数量增加和高通宣称20%的性能提升并不对等，所以预计Adreno 640的频率可能是下降的。另外高通在《绝地求生》40fps演示中宣称功耗下降将近30%，未知这里的功耗指的具体是什么功耗。

Adreno 640在特性方面包括支持真正的HDR游戏、Physically Based Rendering（基于物理的渲染）游戏——通过更为准确的光线物理与材料交互，让游戏、虚拟现实提升真实性；图形管线支持10bit色深、Rec 2020色域来实现HDR，支持HDR10+与Dolby Vision格式；支持120fps游戏、8K 360°视频回放。

来源：ChipRebel［9］，TechInsights［10］ via AnandTech

这部分最后再来谈谈苹果A12/A13。苹果本身也很少公开自家GPU的技术信息。我们可挖掘的大致也就是通过die shot来做观察。A12的GPU部分看起来实则非常像A11——苹果A11采用的仍然是Imagination的Rogue架构GPU。A12采用的仍然是TBDR（基于tile的延后渲染）机制，这在移动GPU中比较有代表性的目前也就是Imagination了；此外苹果也支持PVRTC纹理压缩（PowerVR Texture Compression）。有充分理由相信即便苹果2017年和Imagination停止合作，其“自研”GPU也依然保留了Imagination基因，只是双方的授权协议细节未知。

A12 GPU（iPhone Xs）一个较大的改进在于支持内存压缩，即从GPU到主内存的frambuffer压缩。苹果是支持GPU存储压缩特性，相对比较晚的一家SoC厂商了。不过从实际效果来看，这个特性的加入的确让A12 GPU实现了很大程度的性能与效率提升。苹果宣称A12 GPU性能提升达到了50%，核心数目增加到4个。

A13 die shot，来源：AnandTech［11］

A13 GPU（iPhone 11）的die shot可见，最大变化在于后端ALU模块和纹理单元，前端部分看起来是比较相似的；苹果宣称A13性能提升20%，相同性能下的功耗下降40%；另外苹果特别提到加强了SoC散热能力：iPhone X与Xs的发热表现的确比较巨量。

Adreno、Mali、苹果GPU实际性能对比

以上基本都是理论分析，和厂商宣传中的性能提升。在此我们基于AnandTech过去1年所做的测试，做GPU基准跑分汇总对比。

在测试对比的手机设备选择上，A12、A13显然就是iPhone Xs Max与iPhone 11 Pro Max这两款机型；Arm Mali G76的选择也比较简单，对应华为Mate 30 Pro（Kirin 990），与三星Galaxy S10+（Exynos 9820）。

尤为值得一提的是，海思Kirin 990的Mali G76方案规模更大，海思采用的是16个核心的Mali G76，频率约在600MHz（Kirin 990 5G似有将频率提升至700MHz）；三星Exynos 9820的GPU配置为Mali G76MP12，频率约在702MHz。

Adreno 640（骁龙855）的终端设备选择比较多样，而且不同手机制造商对Adreno 640的系统设计所呈现的性能、效率差别实则是比较大的。这里我们选择实施方案比较有代表性的几款机型，分别是一加7 Pro，谷歌Pixel 4 XL，以及黑鲨2、三星Galaxy S10+（骁龙855版）。通过多款机型的对比，实则也能看出OEM制造商在系统、散热设计方面的功力。

需要注意的是，这几款GPU（及对应的SoC），以及手机上市的时间是不一样的，跨度可能超过了半年；而且手机由于屏幕尺寸差异，散热效率的基础也不一样——屏幕尺寸有市场定位导向，并不是厂商可任意做大的；针对不同细分市场也存在手机散热设计、温控机制等差别，比如黑鲨2是游戏定位的，它以牺牲手机轻薄性为代价做整体系统设计，理论上可以获得更好的性能表现（但似乎也只是理论上）。

这里还需要强调一点，苹果A13的制造工艺会更先进，而三星Exynos 9820则相较其他SoC的制造工艺都略逊一筹，为8nm LPP。所以并不能简单说，谁跑分更高、谁的设计就一定更优秀。且测试仍涉及软件、系统、驱动层面，所以这里的对比可能并不严谨。

测试项目选择是AnandTech常规的几项，包括了3DMark Sling Shot 3.1 Extreme Unlimited – Physics/Graphics

数据汇总自AnandTech

在以上测试项中，我们认为最能表现GPU图形计算能力的，就是GFXBench Manhattan（曼哈顿），T-Rex（霸王龙），以及Aztec Ruins高画质测试场景，测试结果单位为帧率（fps，每秒帧数）。不过这几个测试都有自己的偏向性，比如T-Rex测试相对而言更偏向GPU纹理与填充率吞吐表现，而Manhattan则属于shader核心重型任务。图表中橙色柱状条表示持续性能，蓝色表示峰值性能。

需要指出的是，峰值性能并不是没有意义的。苹果在早期宣传中更喜欢谈持续性能——即持续长时间跑图形计算高负荷任务的稳定性能状态，因为这对于游戏的实际体验才是更有价值的数据。但从iPhone Xs开始，苹果也越来越关注设备的峰值性能，因为峰值性能追求的是瞬时突发性能：iPhone在大量场景实际都依赖GPU计算，包括app中的通用硬件加速，甚至拍照处理的GPU计算——这类场景更看重突发性能，需要尽最快速度处理一些固定负载任务。GPU的这种通用性，令其峰值性能成为需要考察的重要指标。Android系统近些年实则也一直在这方面努力。

从我们汇总的柱状图不难发现，苹果A12/A13在GPU性能方面是独占鳌头的，其他表现最出色的GPU峰值性能才刚刚达到了A12的持续性能。

而高通Adreno 640组（中间4款设备）与Arm Mali G76组（最后2款设备）的对比，至少就性能来看是很难简单分出伯仲的。尤其我们看到华为Mate 30 Pro在Mali G76的方案实施中表现出了完全能够和Adreno 640比肩的性能水平，持续性能甚至比绝大部分Adreno 640机型表现更出色。

而且海思Kirin 990这一代Mali实施方案，也真正实现了对三星Exynos的超越——这在以往也是比较少见的，因为前些年三星总能在同代Arm Mali实施方案中领先于海思。不过这一点仍需要考虑到Kirin 990的GPU是在Kirin 980基础上的一次改良，且Kirin 990推出时间远晚于三星Exynos 9820。

值得一提的是，虽然一加7 Pro在持续性能和峰值性能方面看来十分接近，也表现出了Adreno 640机型的最佳水准，但这和一加7 Pro温控机制十分激进有关——这款手机允许屏幕表面温度飙升到51℃，所以其持续性能会明显强于其他Android机型。可对比的是Galaxy S10+温控会将设备表面温度控制在42-43℃之间；华为Mate 30 Pro则在45℃上下。这组数据中另外比较奇怪的是黑鲨2，这是一款定位玩游戏的手机，但AnandTech测试中，其温控非常保守，导致黑鲨2在整个Adreno 640（骁龙855）阵营中都属于性能较弱的水平。

来源：AnandTech

性能表现之外，GPU的功耗和效率也很重要。这里选择Manhattan与T-Rex测试的系统有功功率（从设备总功耗中减去相应负载场景的闲时功耗），以及最终的效率来做对比——这是以往Arm Mali被苹果和高通碾压的绝对弱势项（主要可以参见表中最末一位的Exynos 8895）。

iPhone这两年若单论GPU突发以及平均功耗（第四列Avg. Power），可以说是高得惊人的，尤其A12快速推升到高性能的动作，会将3Dmark跑到崩溃，崩溃前的瞬时功耗可达7-8W；A13已经收敛不少，但峰值功耗依然可超过6.2W。上表中，iPhone后面的“Warm”表示在测试项跑过3遍以后，整体GPU性能会下降并趋于稳定，这个状态下的功耗会更加合理；而“Cold/Peak”则表示设备温度较低时，初始跑测试可达到的状态。

苹果A12（iPhone Xs Max）在用户体验方面并不算好，主要原因是在GPU任务负载伊始，就倾向于快速达到满负荷运转状态，并致设备在使用的前几分钟就明显升温。实际上苹果GPU的持续性能已经足以应付大部分工作，而不需要在很多时候这么“拼”。苹果在A13这一代更偏着力在温控方面，体验也就比A12好了很多。

即便如此，如果看能效——即性能成绩÷功率=每瓦性能（上表中的最后一列），则A12/A13 GPU部分依然能够甩开其他竞争对手很远的距离。在达到与A12 GPU相同性能水平下，A13 GPU的功耗低了32%——虽然没有苹果吹的40%那么厉害，但也已经十分优秀。

过去高通Adreno虽然在绝对性能上无法与苹果Ax GPU相提并论，但在能效方面，高通离苹果还是十分接近甚至不相伯仲的。但在最新一代产品中高通似乎已经被苹果甩开了一段距离。T-Rex测试中，骁龙855版Galaxy 10+的GPU能效水平为40.70fps/W，相较稳定状态下的A13差距达到了将近50%。

更糟糕的是，Mali G76似乎已经在游戏图形计算效率方面达到了与Adreno几乎持平的水平。Mali对Adreno的步步紧逼，实则更体现在2018年的上一代Mali G76产品上，同样采用Mali G76的海思Kirin 980（但实施方案与Kirin 990有差异），当时宣称GPU能效（power efficiency）提升178%——2018年AnandTech针对Kirin 980 GPU（Mali G76MP10）的测试发现，在GPU满载状态下，平均能效提升相比Kirin 980（Mali G72）达到了100%，如果按照相比Kirin 970同等性能时的功耗与效率来看，则其GPU能效提升的确可能达到了华为宣传中的178%，这在行业内都是相当罕见的提升幅度。

不过Kirin 980的GPU依然在性能和效率方面落后于同代骁龙845，部分测试的能效成绩与骁龙835接近。但此时的差距已经比Kirin 970时期缩小了非常多。到Kirin 990在GPU能效方面的表现，就Aztec与Manhattan测试已经能够和骁龙855打得有来有回，甚至部分超越（不过这与不同手机设备的具体情况仍然相关），这在以往是从来没有过的。

最后再来看看3Dmark Sling Shot 3.1 Extreme Unlimited – Physics/Graphics测试，这两项测试侧重考察的性能重点与前面的测试不同，3Dmark Physics测试实际上是3D负载中偏CPU性能的测试。华为Mate 30 Pro表现出了最出色的成绩，这和Cortex A76的prefetcher加强，以及Kirin 990本身的存储子系统加强有关；Graphics偏重图形测试，苹果仍然表现出了不错的成绩，对骁龙855实施比较激进的一加7 Pro也表现不错。

需要再次强调的是，测试结果与系统、软件版本都有关系，iPhone在3Dmark测试中的表现普遍并不算出色，必然是遇到了一些瓶颈的；基于iPhone Xs Max，在iOS 12与13两套系统中的3Dmark Graphics测试结果上就存在20%的差别。所以上述结果和展示方法并不严谨。

不过在以上整体对比中，我们甚至可以认为，图形计算头一次不再成为Arm Mali，以及海思Kirin SoC的软肋。这和两年前的状况已大不相同。

不过以上我们并没有对比GPU的“面积效率”或“性能密度”，比如苹果A13的GPU部分总面积达到了15.28mm²，这是相较大部分移动GPU都明显更大、成本更高的方案。高通骁龙和Adreno系列近些年都是以小尺寸著称的。

三星Exynos 9820与海思Kirin 990 5G die shot，分别来自ChipRebel［13］与TechInsights［14］，标注是由AnandTech进行的

从TechInsights公开的信息来看，骁龙855的die size为73.27mm²，这是主流SoC中相当小的方案。只是没有研究机构公开对骁龙855 die的模块labeling，所以我们不清楚Adreno 640大致占到其中多大的面积。可参考骁龙845的Adreno 630占地面积为10.69mm²［15］——考虑到Adreno 640加大了后端，其尺寸理论上会更大。

而上图分别是Exynos 9820与Kirin 990 （5G版）的die shot。Exynos 9820的die size大约是127mm²；Kirin 990 5G的整体die size约为113mm²。Kirin 990 5G虽然采用的制造工艺更先进，但因为GPU规模更大，目测实施方案的占地面积可能会大于Exynos 9820的方案，整体应该是差不太多的。

Imagination在上个月的发布会上提到，Exynos 9820的Mali G76MP12用184%的面积，才达到与骁龙855 Adreno 640相同的性能——如果这个数据是准确的，那么高通目前仍然在面积效率方面具有相当的领先优势，即便Mali GPU已经在性能和能效方面做到了几乎与Adreno齐头并进。这一点我们猜测与Arm Mali仍然采用较窄的wavefront（或warp size），以及小核心、多核心的思路有关。

2020年的移动GPU展望

2019年年中，Arm发布Mali G77，我们之前也已经在《ARM新版Mali GPU简析：这次终于赶超高通和苹果？》一文中对Mali G77的架构改进做了比较具体的阐述［1］。这次在架构层面的改进幅度还是相当之大的，新的Valhall架构进一步将执行引擎的wavefront size（或warp size）增加到16-wide；以前的3个执行引擎合并后分成两条ALU管线，每条有各自的FMA相关单元（融合乘加单元，也就是每个核心32个FMA）；TMU单元（纹理贴图单元）吞吐能力翻番。

Arm当时提到，G77的性能密度提升30%（每mm²性能提升1.2-1.4倍），能效提升30%（每瓦性能提升1.20-1.39倍）；综合峰值图形性能预计可提升40%——这个值当然与不同厂商的实施方案还将息息相关。

前不久，高通也发布了最新的骁龙865及与其配套的Adreno 650。比较令人在意的是，高通今年的Adreno仍然停留在600系列——这样一来，这已经是高通连续第三年采用Adreno 600系列来为产品冠名了，这在以前似乎是从没有过的，可见这代升级仍然并不是什么太大幅度的升级。

高通提到，Adreno 650还将继续增加ALU单元+50%，以及像素渲染单元+50%（每个时钟周期处理+50%的像素，也就是ROP光栅化处理），预计总体性能提升为25%。如果说ALU单元数量增加50%，推测Adreno 650的核心数可能要增加一个，或者也可能是单核ALU数量变为512个；ROP单元也增加的话，最终讲改变处理纹素：像素单元比例。而在功耗与效率方面，高通表示在相同性能水平下，Adreno 650效率会高出35%；另外持续性能会明显优于Adreno 640。

AnandTech对骁龙865的参考设计机型做了测试［16］，仅有峰值性能数据。这里只摘录其中的Manhattan 3.1与T-Rex 2.7测试项，其GPU性能水平如上图所示。测试结果基本符合高通所说的25%性能提升，峰值性能优于2019年的Adreno 640与Mali G76，但仍未达到苹果A12的水平。其能效（Perf/W）接近A12的水平，领先于Mali G76与Adreno 640——这一点当然也是必然的，这里不再给出详细数据。

值得一提的是，最终骁龙865手机依然会由于OEM厂商在实施方案上的差别而存在性能与能效的差异，所以这个数据只能作为参考。

25%的性能提升实际是年度迭代比较符合常规的数字，不过如果Arm宣传中提到的Mali G77性能与能效提升水平的确能够实现，那么高通的这点提升将不具有竞争力——至少在性能与功耗效率方面，Adreno在2020年有被Mali赶超的可能性，高通正逐渐丢失往日相较Arm在图形计算方面的绝对优势地位；且与苹果存在越来越大的差距。

最后仍然需要提到Imagination，虽然Imagination近些年在移动GPU的市场份额方面还在逐年萎缩，但在GPU性能与效率上却是个十分恐怖的竞争对手，尤其在前一阵PowerVR A-Series新架构发布以后，我们也已经对新架构做了相对详细的解析［2］。

Imagination宣称，如果将Adreno 640的占地面积和性能均视作100%，则Mali G76需要184%的面积才能达到100%的性能；而A-Series GPU可以“更小、更低的功耗”实现175%的性能。这个数字实则远超今年即将大规模上线的高通Adreno 650，以及Arm Mali G77。

而且就在这两天，Imagination刚刚宣布苹果再度与其签署多年授权协议，未来苹果A系列芯片的GPU仍能见到Imagination的IP方案，虽然我们不清楚个中合作细节，苹果目前“自研”的GPU IP中也还能见到Rogue架构的影子。但或许，苹果对于Imagination这次发布的A-Series，以及规划中的B-Series、C-Series、D-Series都十分感兴趣。

而苹果与Imagination恢复合作，预计还将促成更多SoC制造商与Imagination的合作。这将成为刺激移动GPU市场推进的又一大变数。在2020年的移动GPU市场上，高通大概是现如今最需要重整旗鼓的市场玩家了。