苹果 A20 Pro 芯片 AI 跑分曝光:iPhone 18 Pro NPU 最高增幅 51.53%

IT之家(RSS)·2026-09-13 07:12·1小时前
AI 导读

苹果 iPhone 18 Pro(iPhone19,2)的 GeekBench AI 跑分曝光,NPU 单精度 7,002 分、半精度 55,720 分、量化 75,810 分,半精度较 A19 Pro 提升 51.5%。A20 Pro 的 NPU 采用双 16 核设计共 32 个核心,新增神经加速器使 8 位浮点运算速度提升至 2 倍,内存带宽提升 50%。

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苹果 A20 Pro 芯片 AI 跑分曝光:iPhone 18 Pro NPU 最高增幅 51.53%

2026-09-13 07:12· 1小时前
AI 导读

苹果 iPhone 18 Pro(iPhone19,2)的 GeekBench AI 跑分曝光,NPU 单精度 7,002 分、半精度 55,720 分、量化 75,810 分,半精度较 A19 Pro 提升 51.5%。A20 Pro 的 NPU 采用双 16 核设计共 32 个核心,新增神经加速器使 8 位浮点运算速度提升至 2 倍,内存带宽提升 50%。

IT之家 9 月 13 日消息,在 CPU / GPU 跑分曝光之后,苹果 iPhone 18 Pro(对应机型 iPhone19,2)的 GeekBench AI 跑分昨日(9 月 12 日)现身,单精度得分 5,144 分。

IT之家发稿前查询 GeekBench AI 跑分平台,目前共收录了 2 条记录,分别是 Core ML 调用 GPU(通用图形计算单元)和 NPU / ANE(专用神经网络处理器)处理结果。

Core ML 是 Apple 的机器学习运行时,可以利用 CPU、GPU 和 Neural Engine,并以性能、内存占用与功耗为目标来调度模型。

根据跑分页面信息,苹果 iPhone 18 Pro 的 GeekBench AI GPU 为 12,775 / 24,077 / 26,951,Neural Engine 为 7,002 / 55,720 / 75,810。

IT之家注:这三个栏目主要衡量同类 AI 任务在不同精度下的端侧推理表现,Geekbench AI 使用真实机器学习测试,并将相应工作负载的结果汇总成分数。

栏目常见数据格式衡量重点现实意义
Single PrecisionFP32,32 位浮点高精度浮点推理吞吐 / 延迟兼容性和数值精度较好,但带宽、内存和计算成本高
Half PrecisionFP16,16 位浮点半精度神经网络推理能力现代本地 AI 很常见,通常明显更快、更省内存和电量
Quantized通常 INT8,但实现可因框架而异整数 / 量化模型推理能力常最接近日常部署型端侧模型,目标是低延迟、低功耗、小模型

在 GeekBench AI 的 NPU 跑分对比方面,IT之家按照发文前 GeekBench 平台的 AI Benchmarks 跑分记录作为对比:

单精度(Single Precision):

芯片 / 代表设备得分与 A20 Pro 的分数差异A20 Pro 增幅
A20 Pro(iPhone 18 Pro)7,002
A19 Pro(iPhone 17 Pro5,111+1,891+37.0%
A18 Pro(iPhone 16 Pro4,575+2,427+53.0%
M5(11 英寸 iPad Pro5,411+1,591+29.4%

半精度(Half Precision):

芯片 / 代表设备得分与 A20 Pro 的分数差异A20 Pro 增幅
A20 Pro55,720
A19 Pro(iPhone 17 Pro)36,772+18,948+51.5%
A18 Pro(iPhone 16 Pro)32,910+22,810+69.3%
M5(11 英寸 iPad Pro)41,100+14,620+35.6%

量化(Quantized):

芯片 / 代表设备得分与 A20 Pro 的分数差异A20 Pro 增幅
A20 Pro75,810
A19 Pro(iPhone 17 Pro)50,411+25,399+50.4%
A18 Pro(iPhone 16 Pro)45,348+30,462+67.2%
M5(11 英寸 iPad Pro)57,553+18,257+31.7%

苹果 A20 Pro 的 NPU 部分采用“双 16 核”神经网络引擎设计,共计 32 个核心。苹果还加入新一代神经加速器,8 位浮点运算速度提升至 2 倍;芯片内存带宽同步提升 50%,以支持设备端模型和更复杂的推理任务。对于用户体验而言,本次 NPU 升级主要带来以下升级:

  • 更快的端侧大模型推理(例如更流畅的本地 AI 助手、实时翻译、文本 / 图像生成)。

  • 更强的相机 AI:夜景、人像、视频防抖、对象跟踪、实时特效等更复杂算法可以在本地实时跑。

  • 更持久的 AI 体验:由于 NPU 能效通常优于 CPU / GPU 做同类 AI 运算,电池消耗会更可控。

来源:IT之家(RSS)· ithome.com