高通骁龙8gen2是什么时候发布的 高通骁龙8gen2是不是最新的
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随着各手机测试平台陆续公布四月份性能手机排行榜，骁龙8Gen2这款被普遍认可的安卓年度强芯再次刷新热力值。作为高通2023年主力旗舰处理器，骁龙8Gen2性能高、功耗少、发热低，从各家评测机构的榜单中就可以看出来，骁龙8Gen2这波赢麻了！
在兔兔4月份安卓旗舰手机性能排行榜单前十的机型，全部都是搭载了来自高通的骁龙8Gen2处理器。这些机型中有一加11、魅族20 Pro这样的主流旗舰，有主打影像体验的小米13Ultra，也有ROG7 Pro、红魔8 Pro+等专业游戏手机，其中ROG7 Pro以132万+的综合跑分稳坐安兔兔4月份安卓性能手机第一的宝座。同样，在鲁大师最新性能手机榜单上，ROG7 Pro以141万分成绩摘得第一的桂冠，再次突破了鲁大师性能最高分。
虽说跑分并不能完全等同于用户体验，但是作为直观的参数，多少能够给消费者一些参考。处理器跑分高并不一定代表着体验好，例如联发科天玑；而用户体验感好的，往往意味着跑分不会低，例如高通骁龙。智能手机的跑分和体验本就不是此消彼长的关系，那为什么像联发科天玑处理器明明有着不错的跑分成绩，而实际用户体验和市场口碑却远不如它的跑分那么刚呢？
实际上，跑分软件是在解除手机温控，使处理器性能达到最强状态，在极限环境下测试出来的手机的反应力以及处理指令信息的能力，而这样的测试环境，在现实中是并不存在的。用户在使用手机的过程中，处理器并不会像测试中那样解除温度控制，在机身达到设定好的极限温度时就会自动弹出提醒,同时系统会暂时停用程序或功能,以防止进一步升温给手机CPU/GPU等元器件造成损害。所以，像搭载天玑9200的某些机型在测试中可以轻松驾驭极限游戏场景，而用户在实际使用中玩一些对性能要求较高的游戏都显得有点力不从心，其根本原因就是只顾着追求漂亮的实验室跑分数据，而将最重要的用户体验忽视了。
“论跑分没输过” 联发科一直就对处理器的跑分非常执著，此前就为了跑分而玩出了“堆核狂魔”的梗，用堆砌CPU核心数量的方式提升处理器的极限性能，这也成为联发科抹不去的黑历史。现阶段，发哥依然奋斗在跑分的路上，只是不再依赖堆核，而是用提升频率的方式。刚刚发布的天玑9200+就将超级大核主频从3.05GHz提升到3.35GHz，Cortex-A715中核和Cortex-A510小核也从2.85GHz和1.8GHz分别提升到了3GHz和2GHz，提升幅度相当激进，在安兔兔上的跑分突破136万，成为联发科宣传这款处理器的最大卖点。而实际上，天玑9200+136万的安兔兔跑分和搭载骁龙8Gen2的ROG7 Pro 132万+的成绩并没有离开多少距离，而在CPU核芯频率上天玑9200+却比高通骁龙8Gen2高出了不少，这与功耗息息相关。
每次联发科有新的处理器推出，都是在跑分上大书特书，大有赢了跑分就赢了天下的气势。而高通骁龙则是务实地输出体验，官方发言几乎从不提及跑分如何如何。高通骁龙系列以用户需求痛点为突破口，专注于用户体验的提升，形成了以影像、游戏、AI、连接、音频和安全六大模块为框架的完整骁龙生态，为手机厂商提供了功能丰富的芯片级技术“底座”，帮助手机厂商在此基础上打造极致移动体验。
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普及的AI应用案例在AI处理器的推动下持续蓬勃发展。
得益于AI处理器的不断发展，AI应用案例已经普及，并将继续蓬勃发展。以下是前几大关键应用案例：
? 智能手机：带有AI处理功能的智能手机拙菀淮蟛糠值AI应用市场。照片品质、人脸或语音识别以及自然语言处理是典型的AI应用案例。
? 资料中心和网络：在云计算超大规模资料中心和资料中心伺服器中，AI技术对于资料处理（例如信号或模式识别）和训练等任务至关重要，用于自动化、网络安全、运营优化等应用案例。
? 个人电脑和平板电脑：人机界面和媒体内容的创建与使用（例如音频、视频或图像的噪声去除）是该领域常见的AI应用案例。例如，视讯会议中的背景效果、图像和音频噪声抑制。
? 车用：先进驾驶辅助系统（ADAS）和汽车安全透过AI的支持，改变了汽车电子设计。另外车内体验 (或称之为智能驾驶舱)，AI提供了更好的人机界面和资讯娱乐体验。
? 智能音箱、智能家居和可穿戴设备：消费者在日常生活中对数字语音助理和自动化的依赖不断增长。家庭医疗也在增长。自然语言处理和传感能力都需要AI。
? 工业和物联网：在云和边缘计算以及AI的推动下，不同垂直行业正在进行数字化转型。一个典型的应用案例是拥有机器视觉功能的监控系统，通过在边缘安装混合摄像头进行人工智能推论（用于判断购买行为），并将数据传送回云端进行进一步的AI训练。
不同的AI处理器解决方案为各种应用赋能人工智能
在涉及演算法、模型、工作负载和成本等多个方面的人工智能和机器学习场景中，并不存在一种适用于所有情境都通用的AI处理器解决方案。例如，带有AI加速器的低功耗SoCs将在智能手机中表现得更为理想，而通用GPU则更适合于高效能运算伺服器。越来越多的云服务提供商正在开发自己的AI ASICs，以满足其需求。市场应预期未来是以异质运算解决方案和高度优化的AI协同处理器为主要方案。
传统的高性能MPU、GPU或FPGA正走向不断演变的异质运算架构。随著技术的进步，处理器可能会经历架构变更，或与不同类型的核心和加速器组合在一起，使得将其与原始命名或分类对齐变得更加困难。另外MCU在联网世界中的嵌入式应用和边缘设备中，逐渐发展内建AI加速器。MCU的每秒操作性能有限，但可优化至高效率、低功耗和低成本。
AI处理器的竞争格局 在AI处理器的竞争格局中，2021年以智能手机为主的SoC厂商在市场中拙萁细叻荻睢Ｕ馐且蛭AI引擎在智能手机应用处理器（APs）中被广泛采用，以在激烈的竞争中实现产品差异化。
针对AI和5G需求进一步优化的网络基础设施的先进处理器
AI 和5G服务不断发展，网络的复杂性和规模因此而增加。为了确保网络的可靠性、安全性和性能，专门优化的网络基础设施处理器和协同处理器至关重要。例如，逻辑应用处理器（Logic APs）和现场可编程闸阵列（FPGAs）等协同处理器通常用于加速处理和卸载主机CPU的任务。
2021年，网络基础设施处理器的收入达到145亿美元，同比增长6%。逻辑应用处理器（Logic APs）的年同比增长近8%，主要是由于交换机端口速度升级的强大需求。
在这个市场中，逻辑应用处理器（Logic APs）、微处理器（MPUs）和现场可编程闸阵列（FPGAs）拙萘98%的份额，其中2021年逻辑应用处理器（Logic APs）55%，微处理器（MPUs）31%，现场可编程闸阵列（FPGAs）11%。从长远来看，预计2021年至2026年间，微处理器（MPUs）和逻辑应用处理器（Logic APs）的收入复合年增长率（CAGR）分别为5%和6%；此成长动能来自于不断升级的带宽容量标准。相反的，由于主要用于产品试用和定制化，现场可编程闸阵列（FPGAs）的预期增长率将保持稳定。
机器学习/深度学习应用特定的应用专用集成电路（ASICs）仍处于早期阶段，然而网络设备原始设备制造商(OEM)对裼没器学习/深度学习应用特定的应用专用集成电路（ASICs）以提高网络功能表现出越来越大的兴趣。虽然一些特定的网络设备仍在使用显示卡（GPUs），但Omdia预计显示卡（GPUs）不会在网络设备中被广泛采用。专门为网络功能优化的逻辑应用处理器（APs）、现场可编程闸阵列（FPGAs）或其他处理器可能会取而代之。此外，能耗问题是一个关键问题。
网路基础架构处理器的竞争格局
我们近期发布了关于网路基础架构处理器供应商的竞争格局研究报告。在2022年，Broadcom和Intel的市场份额均为27.5%，意味著它们并列第一。Broadcom的份额因有线网路基础架构的积极增长而增加。AMD由于收购了Xilinx，而8%的市场份额的增长，这将有助于AMD在无线网路基础架构领域扩展。
来自： Omdia
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