三、天玑820详析抓握绝佳时机 ARM、台积电给力加持

——7nm制程工艺

工艺制程直接影响到性能和功耗表现，先进的工艺制程是性能体验和能效体验的基础，也是广大手机用户的核心诉求。

2019年乃至如今2020年的绝大部分旗舰、次旗舰SoC都使用7nm制程。然而当去深究各家SoC的工艺时，会发现不同产品的7nm似乎存在些差别。

比如台积电的N7（N7FF）应用在了骁龙855、麒麟990、苹果A12；台积电N7P应用在骁龙865、苹果A13、天玑1000L；台积电N7 应用在了麒麟990 5G；三星的7LPP应用在Exynos 9825、骁龙765G。

其中台积电在2018年开始大规模量产7nm制程，刚刚提到的N7（或N7FF）即是最早的一批TSMC 7nm方案，采用DUV，是初代方案。2019年台积电推出N7P，也就是第二代7nm，是N7初代方案的改良版，仍采用DUV以及一样的的设计准则。

N7 与N7、N7P有所不同，它开始采用EUV极紫外光刻，按照台积电的说法，整体表现会优于N7。暂不清楚天玑820的7nm制程具体是采用了哪种方案，从天玑1000L采用台积电N7P来看，天玑820很有可能也是如此。

熟悉PC领域的朋友们应该都知道，台积电已经实现了成熟的7nm制程以及5nm制程也在逐渐推进，其中7nm甚至助力AMD在综合产品力方面实现了罕见的大逆转。要知道在天玑出现以前，联发科的G90／P90时代，制程完全不占优势的情况下，依然收获不错的市场反馈，现在搭载了7nm制程的天玑820表现胜过去一筹。

——CPU

CPU方面，天玑820集成八核心，包括四个大核A76 2．6GHz、四个小核A55 2．0GHz，率先将旗舰级的四大核架构引入主流平台。

2018年的A76其实是ARM推出的一个非常成功的核心架构，全新的架构体系与7nm TSMC工艺的结合，带来了巨大的性能和效率飞跃，骁龙855就是很好的例子。A76由Austin团队设计，和A57／A72一脉承。作为比较，A73／A75是Sophia团队，A53／A55是Cambridge团队。

还记得在A76的发布会上，ARM一直强调A76的笔记本级性能，架构师Mike Filippo表示，Cortex A76当于i5－7300，如果IP厂商缓存设计得好，那么可以媲美i7（当然，在当时演示过程中3．3GHz的A76功耗超过了5W，这对于手机来说肯定是不可接受的）。

官标的数据方面，基于台积电7nm工艺的3GHz A76核心比10nm 2．8GHz的A75核心性能提升35％、省电40％、机器学习的负载能力提升4倍。A76同样支持DynamIQ拓扑特性，官方在当时建议1 7／2 6这样的Big．little大小核设计。

当前大数旗舰SoC所采用Cortex－A77也只不过是A76的直接继任者，两者核心在很大程度保持一致，A77架构依然采用和A76同的ARMv8．2 CPU核心，与A76比，A77的基本配置也没有变化，依然可以看到64KB L1指令和L1缓存，以及256或512KB L2缓存。

总体而言，A77较A76的提升，没有A76较A75的提升幅度那么大，A76在非旗舰SoC上的性能优势十分明显。

——GPU

GPU方面天玑820搭配有Mali－G57 MC5 GPU图形核心，频率达900MHz，并支持HyperEngine 2．0游戏增强引擎。Mali－G57，采用了和Mali G77（旗舰芯大采用此GPU）一样的Valhall架构。

在此之前，从Mali－G71一直到Mali－G76采用的都是Bifrost架构，架构升级势在必行。事实上，对比高通的Adreno GPU，ARM Mali的表现一直都差强人意。

从2016年，第一款基于Bifrost架构的Mali－G71宣布，并在Exynos 8895应用时，外界就对其性能以及效能充满期待。但从最终表现来看，Mali－G71以及下一代Mali－G72都难称出色，这也直接导致当时采用其作GPU的SoC性能表现一般，明显落后于同时代的Adreno。

而Mali－G57 GPU则采用了全新的Valhall架构设计，新架构带来了全新的ISA总线和计算核心设计，弥补了Bifrost体系结构的主要缺点。较于过去三年的Bifrost架构，ARM改进了图形指令集、运算架构等。较前作G52，G57有着1．3倍的性能，能效提升30％、性能密度提升30％、机器学习提升60％。

——AI

AI已经成为移动平台的必备技能，联发科此前推出过NeuroPilot AI平台，设计了独立的APU（人工智能处理单元），可以是一两颗DSP，可以是NPU，也可以是其他组合，非常灵活。

经过Helio P60、Helio P90上的两代进化，天玑820集成的是和自家旗舰天玑1000 一致的第三代APU 3．0，首次采用了两个大核、三个小核、一个微核的组合，好地应对不同AI算力需求，并降低功耗，号称整体性能比上代提升2．5倍，功耗则降低40％。

其中，微核会始终开启，主要用于人脸检测，提升拍照时对于人脸的捕捉能力。

——鲁大师跑分

按照鲁大师的评分体系，搭载天玑820的Redmi 10X的综合成绩不逊于天玑1000L的机型。

——安兔兔跑分

Redmi 10X的安兔兔跑分超过40万，这一得分要高过骁龙765机型普遍30万分的成绩，领先一个身位。

四、天玑820 CPU测试核心成了最大优势

前面我们已经说过，在CPU方面，天玑820括四个大核A76 2．6GHz、四个小核A55 2．0GHz。

为了凸显差异性，我们使用骁龙765G机型和三星Exynos 980机型作为对比参考，所以这里也简单介绍一下骁龙765G和三星Exynos 980的CPU规格

先是三星Exynos 980，基于8nm工艺，采用8核CPU设计，分别两颗Cortrex A77大核（2．2GHz）和六颗Cortex A55小核（1．8GHz）。

然后是骁龙765G，基于7nm EUV工艺，CPU方面采用Kryo475，与骁龙855同架构，具体配置一颗2．4GHz的A76大核，一颗2．2GHz的A76中核，六颗1．8GHz的A55小核。

——测试工具GeekBench

介绍一下，我们在测试CPU性能当中所用到的工具GeekBench，它是跨平台的CPU性能测试工具，可精准反映设备CPU单核心、核心性能。测试负载模拟现实生活应用设计，结果有意义。

单核心成绩可反映CPU架构设计优劣、运行频率的高低。核心成绩则可反映个CPU核心同时工作时的效率高低。

GeekBench考察的是CPU单核心、核心性能，权威性毋庸置疑。Redmi 10X Pro可以达到单核跑分621和核跑分2393的成绩，线程性能有明显改进。

按照Geekbench 5的衡量标准，Redmi 10X Pro所搭载的联发科天玑820单核得分基本上与骁龙765G持平，与A77大核加持的三星Exynos 980存在差距，但是并不大。

让三者之间真正拉开巨大差距的是在核心方面，可以明显看到骁龙765G比较天玑820落后19％，三星Exynos 980与联发科天玑820的差距则达到了22％。也就是说，根据Geekbench 5的评价体系，在考验调度配合的核心测试方面，天玑820有着较为明显的优势。

五、天玑820 GPU测试次旗舰中一骑绝尘

GPU方面天玑820搭配有Mali－G57 MC5 GPU图形核心，频率达900MHz，并支持HyperEngine 2．0游戏增强引擎。Mali－G57，采用了和Mali G77（旗舰芯大采用此GPU）一样的Valhall架构。

作为参照对比的仍然是骁龙765G和三星Exynos 980的机型。这里也简单介绍一下骁龙765G和三星Exynos 980的GPU规格

先是骁龙765G，图形处理器采用Adreno 620。然后是三星Exynos 980，基于8nm工艺，采用8核CPU设计，分别两颗Cortrex A77大核（2．2GHz）和六颗Cortex A55小核（1．8GHz）。

——测试工具GFXBench

简单介绍一下GFXBench，这是跨平台、跨API的3D基准测试软件，可精准反映设备GPU的图形性能。个测试场景，可充分考察设备的OpenGL ES图形表现，并能进行电池续航测试。

GFXBench提供了当屏（OnScreen）、离屏（OffScreen）两种测试对比方式。当屏即以设备屏幕原生分辨率运行测试，离屏即统一到1080p分辨率，便于跨设备对比。

测试项目主要有6个霸王龙（T－Rex）、曼哈顿3．0（Manhattan）、曼哈顿3．1（Manhattan）、赛车（Car Chase），分别对应OpenGL ES 2．0／3．0／3．1／3．1标准下的性能，另外还有新加入的阿兹特克废墟Vulkan离屏、阿兹特克废墟OpenGL离屏，测试压力越来越高，结果以平均帧率（FPS）衡量。

GFXBench考量的是GPU图形核心游戏性能。联发科平台自诞生之后当长的一段时间当中GPU不占上风，好在全新的Valhall架构设计带来了全新的ISA总线和计算核心设计，弥补了Bifrost体系结构的主要缺点，现在看起来终于开始逆转过去GPU拖后腿的局面。

在以上测试子项中，最能表现GPU图形计算能力的，就是曼哈顿（Manhattan）、霸王龙（T－Rex）以及阿兹特克废墟测试场景。其中霸王龙测试偏向GPU纹理与填充率吞吐，曼哈顿属于shader核心重型任务。

从快科技汇总的柱状图不难发现Redmi 10X Pro所搭载的所搭载天玑820的GPU表现在各个子项当中都有好于骁龙765G以及三星Exynos 980，在最能表现GPU图形计算能力的，就是曼哈顿（Manhattan）、霸王龙（T－Rex）以及阿兹特克废墟测试场景领先优势尤为明显。