以超大核與大核堆積更高效能聯發科強調在天璣9300捨棄小核設計依然省電

在Qualcomm正式揭曉Snapdragon 8 Gen 3 之後，聯發科也終於對外公布其標榜以全大核以上架構設計、定位旗艦的天璣 9300處理器具體細節，確定透過特殊的4組Arm Cortex-X4 CPU，搭配4組Cortex-A720 CPU構成「4+4」的組合，標榜能以大核對應快速執行工作、快速進入休眠的運作型態，在提升更高運算效能之餘，同時也能降低整體電力損耗。

「全大核設計」

雖然聯發科標榜天璣9300全數採用超大核與大核配置，並且全面捨棄原本對應節能運算的小核設計，但從可對應3.2GHz運作時脈的4組Cortex-X4 CPU之外，搭配組合的4組Cortex-A720 CPU全數將運作時脈降低為2.0GHz，顯示聯發科依然是維持傳統「效能與節能」訴求組合，並且將Cortex-A720 CPU透過降頻方式作為「節能」使用。

而這樣的想法，則是與市場普遍採Arm架構設計產品的作法不同，更與Qualcomm此次在Snapdragon 8 Gen 3採「1+5+2」的核心組合截然不同。同時，聯發科也強調全數以大核以上架構構成天璣9300，將更有利於更複雜的App運算需求，例如執行遊戲、影像創作內容，或是近期盛行的裝置端自動生成式人工智慧 應用服務。

不過，聯發科強調天璣9300全數以大核以上架構構成，主要考量藉由大核更高運算效能，加快單次運算工作執行效率，並且讓核心可以更快進入休眠，藉此在效能提升之餘，同時透過降頻兼顧節能目的，因此認為無須再以小核設計對應低耗電運作需求。

至於天璣9300的「全大核」設計，基本上仍遵循Arm提出的DynamIQ設計原則，在打破既有大小核心配置模式下，以超大核搭配大核設計，讓整體運算效能可全面提升，甚至能發揮更高的峰值效能。但在整體功耗表現能否像聯發科描述般理想，恐怕還是要看終端設備實際設計而定。

強調比競品有更高運算效能表現

天璣9300採台積電第三代4nm製程打造，總計整合227億組電晶體，分別採用4組運作時脈為3.2GHz的Cortex-X4 CPU核心，加上4組運作時脈為2.0GHz的Cortex-A720 CPU核心，形成「4+4」核心結構，標榜全數以大核型態構成，雖然處理器Die尺寸相對會增加，但是運算效能相比天璣9200提升15%，電力損耗則相對降低33%，在日常使用更可降低30%電力損耗。

▲雖然處理器Die尺寸相對會增加，但是天璣9300運算效能相比天璣9200提升1... — ▲雖然處理器Die尺寸相對會增加，但是天璣9300運算效能相比天璣9200提升15%，電力損耗則相對降低33%，在日常使用更可降低30%電力損耗

在以相機錄製長達4.3小時長度的4K 60fps規格影片時，天璣9300將比天璣9200減少12%電力損耗，續航時間則可提升8%，效能則可提升40%。另外，在開啟《原神》遊戲運作，同時開啟線上直播時的電力損耗約比天璣9200降低12.3%，平均遊戲畫面每秒顯示格數更可增加15.5%，而應用大螢幕可凹折手機的多工運算則可降低11.2%電力損耗。

若以GeekBench 6進行效能評測，天璣9300在多核運算效能約在7500-7800之間，對比蘋果的A17 Pro與Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2能有更高運算效能表現。而在安兔兔V10版本於常溫環境測試中，天璣9300的效能約在2130000分以上，甚至在足夠制冷環境測試更可達2200000以上分數表現。

目前可在裝置端對應最高330億組參數的人工智慧運作

至於在人工智慧運算部分，天璣9300採用第七代設計的APU 790人工智慧運算元件，標榜針對混合精度INT4量化作加強，並且支援記憶體硬體壓縮技術，讓裝置端能對應70億組參數以上、每秒執行20個指令 (tokens)的大型自然語言模型運算需求，更針對自動生成式人工智慧運算提供8倍加速效果，分別提高整數運算、2倍浮點運算，以及在整體功耗降低45%。

聯發科表示，天璣9300目前最高可支援高達330億組參數規模的大型自然語言模型，但對應記憶體容量至少需要在33GB以上 (搭配記憶體壓縮技術可用於24GB記憶體容量裝置)，因此強調主要是針對未來人工智慧運算規模預先作設計，現階段會以主流記憶體容量8GB或16GB配置設計為主，而聯發科打造的天璣9300參考設計則是配置16GB記憶體容量，最高可對應130億組參數執行規模。

若以ETHz AI Benchmark計算天璣9300的人工智慧執行效能，分數約在2109區間，而執行Stable Diffusion則可在1秒內生成圖像，甚至最快可在0.5秒內就產生內容。

另外，透過NeuroPilot Fusion生成式人工智慧擴充功能與模型最佳化，聯發科表示天璣9300已經可以支援Meta LLlma 2、百度文心一言、百川智能百川大模型，並且支援多模型態，目前更與超過20個生成式人工智慧業者合作，其中包含近期與vivo合作的藍心大型自然語言模型，藉此實現「1+N」的人工智慧應用發展。

在聯發科的說明中，合作廠商基本上可以直接透過開發工具取用天璣9300的裝置端人工智慧運算能力，但也能比照與vivo的合作模式，針對特定需求進行客製化應用合作，另外也能藉由LoRA技術進行微調，讓人工智慧技術應用更符合實際需求。

跟競爭對手想法一樣，聯發科預期未來在裝置端的人工智慧應用需求將會更明顯，其中包含提高整體運算效率、確保隱私數據不會上傳至雲端，並且保有協同運算的使用彈性，認為未來混合運算架構與分散式運算將會成為市場主流，而接下來也將會看見更多手機端的人工智慧應用需求產生。

提升影像、遊戲應用

至於在影像應用方面，天璣9300採用Imagiq 990影像處理器，可對應16層影像圖層語意解析，標榜能深入處理單張數位照片內容細節，藉此處理人像最佳化，或是電影等級景深效果，另外也能對應3倍光學防震，讓拍攝影像更為穩定。

其他部分，則包含藉由軟硬體運算對應的2倍無損變焦，以及提高16倍處理速率的全像素對焦效果，更與Sony合作感光元件動態感測範圍提升，與三星合作使2億畫素感光元件提高30%解像能力，更與OmniVision合作讓感光元件拍攝時的功耗能進一步降低，另外也相容Google在Android 14加入的Ultra HDR影像格式。

而在遊戲應用部分，天璣9300採用Arm Immortalis-G720 GPU設計，相比天璣9200搭載GPU能在峰值性能提升46%，相同性能下功耗則可節省40%，支援硬體等級即時光影追跡效果，目前已經有超過50款遊戲對應，更與Unity、Unreal Engine，以及網易打造的Messiah (彌賽亞)遊戲引擎合作，標榜能使多數遊戲以更穩定每秒畫格數執行運作，最高能在開啟即時光影追跡效果下維持每秒60張畫格數，另外也與Unity、Arm合作全局照明技術，讓遊戲光影表現可以更加真實。

支援設計規格升級

規格設計方面，天璣9300支援LPDDR5T 9600Mbps記憶體規格、對應Wi-Fi 7、6GHz以下頻段5G連網規格，支援4載波聚合、雙卡雙通功能，以及三組天線、雙路連接的藍牙規格，並且能以Xtra Range 2.0技術提高Wi-Fi 7連接效率，搭配聯發科MiraVision 990行動顯示處理器，最高可支援WQHD解析度、180Hz畫面更新率，或是4K解析度、120Hz畫面更新率的顯示螢幕。

安全方面，則是與Arm、Google合作Memory Tagging Extension記憶體標籤擴充，並且透過安全開機、物理層隔離運算硬體晶片確保資料安全性。