AI算力反超GPU！苹果A20 Pro新特性曝光：双16核NPU强攻端侧大模型

9月11日消息，算力双核A20 Pro此前已在Geekbench 6中刷新了智能手机芯片的反超单核成绩纪录，多核表现较A19 Pro和M3最高提升27%，苹曝光甚至超越了M5 Max。果A攻端

近日这款SoC又有一项新特性被曝光：其双16核神经网络引擎的特性峰值算力可以高于芯片内置的7核GPU，但前提是模型工作负载必须专门为NPU量身打造。

这一消息来自知名爆料博主Max Weinbach在X平台上的算力双核分享。他提到关于A20 Pro和M6的反超一个有趣事实：只要任务专门针对神经网络引擎进行优化，双16核设计带来的苹曝光性能增益便可超过GPU。

但反过来，果A攻端如果让神经网络引擎去处理图形密集型负载或特定动画，特性速度会慢到几乎无法接受，模型这类工作仍然必须交给GPU。算力双核

这一架构调整意味着A20 Pro在设计逻辑上已向AI算力倾斜。反超在运行30亿（3B）参数规模的苹曝光端侧AI模型或处理量化模型的提示词预填充阶段时，双16核NPU能够提供极高的执行效率。

也就是说，NPU的流水线设计已针对AI提示词处理进行了专项优化，这使得大量原本需要GPU介入的任务可以被NPU高效接管，从而为系统留出更多资源余量。

除了模型处理，A20 Pro的NPU还承担了大量的视觉与音频专项任务。例如实时摄像头的深度估计、背景虚化、文本识别以及图像分割等特征提取工作，均由NPU在底层完成。

而在音频侧，实时语音识别和环境音增强也已实现硬件级加速，这些任务在NPU上的运行能效比远高于传统核心。

不过NPU也并非全能的万金油，在处理非量化的32位（FP32）或64位浮点数学运算，以及涉及动态张量形状的任务时，系统仍会回退至CPU或GPU进行计算。

此外对于大语言模型的单Token生成阶段，由于NPU存在调度开销问题，CPU和GPU反而更适合处理此类任务。

目前首批搭载A20 Pro的iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max以及iPhone Duo尚未发货。

随着设备陆续上市，后续将出现更多专门针对双16核神经网络引擎设计的任务，届时才能更直观地看出这次升级究竟能带来多大的实际收益。