蘋果的A13、高通的驍龍855這兩款手機中央處理器算力約等於電腦中央處理器的哪一款型號呢？

是沒得比較，還是算力連遠古時代的超威半導體（AMD）速龍X3 460都不如？

————問題編輯————

不考慮功耗的差異，只看二者的性能，用電腦中央處理器和圖形處理器的測試方法。

不提數據，就說實際使用

我用同樣的代碼，在jupyter里跑1000萬樣本的迭代刪減

小米6裝的是pydroid3，遊戲本戴爾G7和MBA15款裝的是anaconda。都是Python3.7.2。代碼都是基於numpy的矩陣計算。瀏覽器都是chrome（當然這個沒法比，內核都不一樣，只能說盡量了）。

用%timeit計時

遊戲本8300H，16G內存：3秒

15款MBA，8G內存：6秒

小米6：4.7秒

安卓是真可以寫Python，numpy，scipy，pandas都有。甚至還有機器學習的庫……（不建議嘗試

所以單論這個應用的話，835大概達到了8300H差不多70%的性能（作為對比，iOS和iPad OS上基本沒法跑Python，pythonista我買了，我有發言權

但是論到玩遊戲……

你懂的，

MBA大概10%。玩圍攻造車沒問題，運行時大概3幀

小米6無限接近於0%

更新一個，Matepad Pro Lte

如果立起來寫Python的話，實際空間比遊戲本大

jupyter寫Python，foobar藍牙LDAC聽歌，加微信

充一次電能用兩天

@幸福渠水到俺村 的回答使用的數據大概率是有問題的。

A76的麒麟980，編譯選項用了A53。A53是ARM的小核架構，不支持亂序執行，執行單元規模是 ALU×2/AGU×1/Neon×1；作為對比，A76是ALU×4/AGU×3/Neon×2。如果他寫的這個A53不是筆誤，這個選項編譯出來的程序在980上性能那麼差就很好理解了。

ARM的單線程SPEC 2017性能

今年3月份的時候，Anandtech對亞馬遜雲主機用的Graviton2做了一次評測[1]，Graviton2是ARM的N1架構，核心架構和麒麟980的A76幾乎一致的。主要是面對伺服器市場，N1的整體架構可以支持64~128個核心，支持更多的內存通道和PCIe通道等。

用Graviton2的LLVM+Flang編譯器的得分和幸福渠水到俺村回答裡面的數據，做成圖表對比一下：

可以看到，除了500.perlbench、525.x264以外，其它子項的成績差距非常大。

加入同樣是Anandtech的另一個評測[2]中幾款x86 CPU的SPECInt 2017 Rate-1成績：

可以看到，x86桌面的幾款CPU，憑藉著高頻率，性能還是高很多的。

把得分除以頻率，然後以Graviton2的得分為標準歸一化處理一下：

除了perlbench以外，ARM的Graviton2全面領先x86。需要說明一下的是，Anandtech的文章中，Graviton2用了四種編譯器來編譯，我這裡選擇的是和x86接近的LLVM+Flang，但Anandtech編譯用的LLVM+Flang是ARM閉源的Allinea Studio中所帶的版本。不過從成績來看，SPECInt2017的成績大部分項目落後於開源的GCC以及Allinea Studio所帶的GCC版本，但在SPECfp2017上要比兩個GCC版本強。

所以，2020年的今天，x86和ARM相比，為了獲得絕對性能，提高頻率，架構上是存在一定的效率犧牲的，功耗更是嚴重浪費。此外，同樣基於ARM的Apple A系列，不惜成本的把執行單元規模增加到ALU×6/Neon×3，峰值IPC理論上可以比公版ARM公版架構再提升50%。

但如果在伺服器上，為了在相同的散熱、供電條件下，容納更多的核心，x86也不得不把頻率降低到一個相對比較低的水平，例如AMD的EPYC，64核的7742會降低到2.5~3.2 GHz，這時候就比同樣是2.5 GHz的Graviton2好不了多少，甚至可能更差了。事實上同樣是64核心，Graviton2的功耗設計是80~110W，而AMD的EPYC 7742的功耗要再高一倍達到225W，180W的EPYC 7702基準頻率還要進一步降低。

同樣的，在輕薄本上，受限於功耗限制，Intel十代的4~6核，AMD的6~8核，運行多線程應用的時候也不得不把頻率降低到3 GHz左右甚至更低，如果有ARM CPU廠家基於最新架構生產出8大核（小核不算）的CPU，是有可能超越x86的——蘋果就是這麼計劃的。

2020/6/15更新：

根據評論區 @我用第三人稱 知友提示，幸福渠水到俺村的數據來源於貼吧的某篇帖子[3]。事實上，發這篇貼的mcayke，在Anandtech對Graviton2測試之後，更換了編譯參數以及編譯器重新測試了多次[4][5]，麒麟980的成績都有相當幅度的提升。這裡選擇了僅僅更換編譯參數為A76沖測得結果，重新製作上述對比圖：

僅僅更換編譯選項，麒麟980在多個項目中都有大幅提升

以麒麟980，A76選項編譯為基準歸一化對比

歸一化對比後，可以看到A76的麒麟980的IPC性能和一眾x86 CPU相比互有優劣，勝出的項目也不在少數。

參考

  1. ^https://www.anandtech.com/print/15578/cloud-clash-amazon-graviton2-arm-against-intel-and-amd
  2. ^Anandtech:AMD』s New EPYC 7F52 Reviewed https://www.anandtech.com/print/15715/amds-new-epyc-7f52-reviewed-the-f-is-for-frequency
  3. ^高通吧：今天用980把spec17跑全了 https://tieba.baidu.com/p/6506801380
  4. ^高通吧：【重測】kirin980的spec17成績 https://tieba.baidu.com/p/6542084236
  5. ^高通吧：【大發現】ndk竟然會拖慢代碼速度 https://tieba.baidu.com/p/6543717621

2019年11.28更新: 似乎我的第一句話引起了不少誤解，首先澄清一下，這並不是我的結論，而是專業評測機構anandtech的結論，當然a社的結論有一些問題，首先a社強調統一編譯器才有可比性，但是我不認同這種觀點。麻煩某些攻擊我回答的人先看完我的回答好嗎？ 根據我回答里的SPEC2017測試成績推算。Skylake在同頻性能上是Cortex A76的1.88倍到1.9倍左右。A13最多只能在同頻性能里持平9900K，但是9900K頻率達到5G，也就是單核性能為A13的2x，多核性能大概達到12x左右。

在anandtech測試SPEC2006中，A13性能甚至接近9900K，但是現在SPEC2017以其驚人的測試壓力，進一步拉開了電腦中的x86和手機ARM晶元的算力差距。例如在同一LLVM編譯器以及同樣優化選項下，在SPEC2006里同頻性能幾乎和Skylake戰平的Cortex A76，在SPEC2017中差距擴大到接近50%，而使用intel編譯器的話，則達到驚人的88%，也就是說，算力差距還是得看測試壓力來決定，SPECint2017_rate的十個項目，一顆3G的Broadwell核心跑完一輪大概需要1個小時，得分4.55，可見壓力之大。（使用SPEC2017自帶的icc Example cfg文件，默認設置，內存分配函數為tcmalloc）

相對於2006，2017還去掉了被千夫所指的462量子模擬。這個項目通過調整數據結構以及內存訪問模型，可以由SIMD指令集獲取巨大的提升，對於這種優化合不合法，符不符合真實世界程序的性能。不同人持不同看法，爭議很大。因此2017乾脆去掉，換成了其他SIMD敏感的項目，如x264，這個程序本身帶有高度優化的彙編語言。SPEC2017引入的是C++版本，這樣可以確保無論怎麼調優，其成績都不會超過我們可以從真實的x264中獲取的最高性能。

下面是從貼吧里搜集到的數據，僅供參考，對比的CPU為海思麒麟980和E5 2620v4，由於移動端沒有Fortran編譯器，因此排除exchange2選項。

E5-2620v4 baserun：編譯器： intel C++ complier 2019，編譯選項：-O3 -ipo -xCORE-AVX2 -qopt-prefetch -no-prec-div -auto-p32

kirin 980 baserun：編譯器：Android NDK 編譯選項：-Ofast -march=cortex a53

——————2.15更新，我自己測試了家裡的電腦，i5 8500，關掉睿頻以保證頻率穩定，成績為關閉睿頻的結果，加入上面從貼吧收集來的數據里

可以見到Skylake的整數IPC比Broadwell-E提高了10%，打開睿頻後的成績是6.17，頻率不固定，在4.0和4.1之間跳動，加入exchange2後分別是4.97和6.59。

————————————————

需要說明的是內存分配函數方面，Android NDK環境中是jemalloc，這也是SPEC2017調優大家首選的分配庫函數，上圖中的E5 2620v4選取的是谷歌的tcmalloc分配器，這是另外一個資料庫類應用中使用廣泛的開源分配器。SPEC2017對內存分配函數非常敏感，jemalloc和tcmalloc均能比Ubuntu18.04默認內存分配函數的性能高8.6%，而英特爾在Parallel Studio XE 2019的update 1中帶有的qkmalloc可以使E5的性能提升到4.8左右。相比默認內存分配函數提升15%以上。這種提升甚至超過了以往英特爾微架構迭代帶來的提升。由於內存分配函數為系統庫函數。具體實現取決於操作系統，因此，SPEC2017毫無疑問受系統影響。對於蘋果系統，更需要將這一點考慮進去。

上面提到的是整數，不過我們最常講的算力，實際上是浮點計算能力，也就是GFLOPS，是高性能計算所必須的能力，衡量浮點計算能力的經典程序是LinPack，不過SPECfp應該更能體現出浮點計算能力的實際差距。因為並不是所有的科學計算都大量地依賴矩陣運算。但由於base跑分不能使用第三方BLAS庫，例如廣泛應用於科學計算和機器學習的MKL，因此，SPECfp的base成績與實際的HPC程序仍有較大差距。

除了著名的SPEC CPU 2017基準套件外。我們還可以對手機CPU與電腦CPU做一些相同的，基於現實世界的負載測試。例如比較簡單的WinRAR測試，相比SPEC2017的複雜度，該項測試更易進行。因為安卓手機與電腦的RAR軟體實際上是同一個，可以使用其自帶的基準測試評測單核性能，或者通過壓縮，解壓縮大文件來測試其實際應用的能力（如打包三段4G的視頻片段）。WinRAR的基準測試性能給個參考，i5 8250U 3.4G，單核成績是1510，麒麟980的Cortex A76架構是800左右，頻率2.6G，單核差距有將近1.9倍。

至於Geekbench，還是洗洗睡吧。魯大師都比他靠譜，我們用心想一想，同樣是7nm，一個在台式機裡面，頻率高達4.6G要用高端風冷乃至水冷壓制的3900X，一個散熱器都要一斤，和手機里的A13，一個2.66G，單核只有幾瓦，就算壓力大也就發發熱，還有雙層主板，夾心構造等debuff的玩意，這倆真是一個性能的東西？如果有人說出這種話，那他大概根本不了解集成電路的設計和優化。或者缺乏一些電路里需要涉及的物理知識。你可以向他推薦《計算機工程的物理基礎》。以避免滑向民科深淵

對於 @木頭龍 的數據。我之前也在貼吧看過，不過既然是伺服器，就採用anandtech的數據好了

利用anandtech的數據，我們就可以對比都在Vendor Complier下的一個成績。這次我們請出Xeon 6140，AMD Ryzen 3700X和Graviton2

編譯器分別是各自的Vendor Compiler，對於ARM，是Allinea Studio（基於GCC9.2.0)，對於intel 是Parallel Studio XE 2019 update 3，對於AMD，是AOCC2.1（基於Clang-LLVM 9.0），Graviton 2數據來自anandtech，其他兩個由我自己實測

SPEC官網的數據，不同CPU廠家的編譯器從來都不同，基本都是各自的Vendor Complier在對比，統一編譯器沒有任何實際意義。特別是對於許多場合，彙編的重要性遠大於編譯器，例如x264，優化最好的編譯器都不會是gcc+NASM的對手，icc2019要比NASM慢整整1.8倍。現在我們統一為各自的Vendor Complier。

提一下，這裡的6140的IPC遠高於上面的i5 8500，原因我猜測，一是加入了xCORE-AVX512，一是update3里自帶的qkmalloc效率更高。還有一個可能是intel編譯器從19版更新到19 u3版的原因。

最後放一張Phoronix的測試圖作為結束。

64核的Graviton 2在Phoronix的裸金屬伺服器的實際應用測試中，性能遠遠落後於同規格的x86產品。僅和Xeon Gold 5220R這樣一顆24核的處理器表現相當。我覺得不用再多說什麼了。SPEC的編譯器基本說明不了任何問題。你們說intel的icc厲害，AMD的AOCC厲害，難道Allinea不會刷分？開源LLVM和閉源Allinea差距不大說明什麼問題？什麼問題都說明不了，只能說ARM在開源編譯器投入了更多精力罷了。

___下面是實測截圖

（PS: 供應商信息和伺服器型號為亂填。不用在意，伺服器確認睿頻已關，運行跑分時，分別通過/proc/cpuinfo與/sys/devices目錄下的信息進行頻率確認）

至於某些攻擊icc的人，我就呵呵，您不用不代表別人不用。多少科學計算軟體都是icc，Flang有人用？

先說答案：Apple A13 Bionic和Qualcomm Snapdragon 865相當，相當於Intel Core i7-4510U或者是Intel Core i5-3210M

Qualcomm Snapdragon 855相當於AMD Athlon 300U或者Intel Core i3-6100U

下面是來源

只看移動端cpu：https://www.notebookcheck.net/Smartphone-Processors-Benchmark-List.149513.0.html

查看所有cpu：https://www.notebookcheck.net/Mobile-Processors-Benchmark-List.2436.0.html

最後：

最牛逼的移動端cpu是 Apple A12X Bionic排248位，相當於Intel Core i3-8130U，這個排位與第一個排名的排序對應且一致。

還有這麼多比較可供參考

你們都不看最後一句話的么？沒看完就張嘴罵人，不合適的嗷。

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吃多少糧 出多少力

一個靠鋰電池那點電量就推著跑幾小時的小處理器

和一個老大體積的電源供著，背後時時刻刻連著國家電網的桌面CPU

你覺得這倆誰吃的多？

手機處理器滿載，你也就覺得手機發熱而已

線程撕裂者滿載了解一下？拿掉水冷，摸一下就是一層皮

要對比，應該能和那些什麼超低壓移動端，低端平板上的CPU比比吧

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