新骁龙旗舰芯片终极剧透：CPU突破5GHz，AI能力大升级|cpu|ghz|gpu|新骁龙|高通

一年一度的骁龙峰会又要来了，今年的日期定在了北京时间9月22日到24日，届时高通第六代骁龙8至尊版（暂定命名）也将在会上正式亮相。在骁龙峰会还未正式开幕前，高通举行了一场线上媒体预沟通会，雷科技受邀参加并报道。

在这场沟通会上，高通提前透露了这颗旗舰平台的一些核心架构信息，例如新平台依旧围绕Qualcomm Oryon CPU、Adreno GPU和Hexagon NPU三大部分进行升级，但今年的方向和过去有些不同。

如果说过去几代旗舰移动平台的升级重点还是性能、游戏和生成式AI，那么这一代骁龙明显开始更注重「智能体AI」。高通技术公司产品市场高级总监Cisco Cheng在媒体预沟通会上表示，新一代平台的核心理念就是「为智能体时代而打造」，CPU、GPU和NPU均进行了针对性升级，并开始承担不同的智能体工作负载。

换句话说，高通已经开始为下一阶段能够持续理解用户、调用工具甚至跨应用执行任务的AI智能体做准备。

我们先从大家最熟悉的CPU说起，第六代骁龙8至尊版将继续采用高通自研的Qualcomm Oryon CPU，而且超级内核的最高主频将首次达到5GHz。作为参考，前代第五代骁龙8至尊版的最高主频为4.6GHz，CPU单核性能已经较前代提升最高20%。

（图片来源：高通官方）

不过高通此次更着重介绍的是一项名为Qualcomm Oryon FlexCache的新技术。它可以根据CPU当前运行的工作负载动态分配缓存池，例如超级内核需要处理高负载任务时，就能直接利用几乎所有的缓存池的同时降低时延。

相比起之前厂商一味增加缓存容量，高通的这套做法明显更灵活，它确实更适合游戏、视频编辑、多任务以及各种短时间爆发的高负载场景。

除了能满足高负载场景外，高通的这一技术其实更多是为了给智能体AI铺路。AI智能体在执行任务时，需要频繁在不同线程之间切换并调用不同工具，CPU除了负责传统运算，还需要承担规划、调度以及协调平台计算资源的工作。可以说在高通设计的智能体工作流中，Oryon CPU已经成为整套系统的「调度中心」。

相比起CPU，新一代Adreno GPU的变化更有意思。高通表示，这一代GPU继续采用切片式架构，每个切片的频率提升250MHz，同时继续配备18MB Adreno独立高速显存（HPM）。这块独立高速显存可以作为GPU的专用工作区，用来存放渲染目标、深度和颜色缓冲区、纹理以及其他中间数据，尽可能减少GPU访问DDR的次数，最终带来12%的能效提升。

其实去年的第五代骁龙8至尊版处理器就已经搭载了18MB 的Adreno独立高速显存，但今年真正的亮点是高通加入了Adreno Matrix Cores。它是一组专门针对AI工作负载设计的GPU核心，可以直接在图形管线内部运行AI模型。在此基础上，高通又推出了Adreno Neural Fusion，让神经网络计算与传统图形渲染进一步融合，包括AI超级分辨率、帧生成以及其他神经渲染任务，都可以直接在GPU图形管线中完成。

（图片来源：雷科技摄制）

这套思路其实跟近几年的PC显卡有些相似：GPU在继续提升传统图形性能的同时，也开始注重光追、AI超分、帧生成以及神经渲染，AI也开始直接参与到游戏画面的生成。高通还表示，Neural Fusion已经能够在Unity和虚幻引擎等主流游戏引擎中进行集成，首批支持的游戏会在几天后的骁龙峰会上正式公布，其中一部分游戏我们今年就能玩到。

（图片来源：雷科技摄制）

NPU则是新处理器提升最大的部分，它加入了一个名为Element Accelerator的全新模块，能专门针对生成式AI和智能体AI常用的Transformer工作负载进行设计，并与原有的向量、标量计算单元协同工作。其中向量单元主要负责高吞吐量AI计算，标量单元则能够处理越来越复杂的智能体决策、路由和编排任务。

但比计算单元升级更重要的，其实是内存。

新一代Hexagon NPU的大容量共享内存最高扩容50%，可以把更多模型状态、上下文信息以及KV-cache直接保留在NPU内部。这样做最大的好处，就是减少访问DDR的次数，降低数据读取延迟，同时为CPU、GPU等其他工作负载释放更多内存带宽。

（图片来源：高通官方）

在传统使用场景中，高通的这个升级可能看不出什么亮点，但到了智能体场景就完全不一样了。因为智能体需要处理更长的上下文、连续调用工具，甚至让多个模型并发运行，模型需要频繁读取的数据量会比过去大得多。如果所有数据都不断在NPU和外部内存之间来回传输，即便NPU本身的峰值算力再高，内存访问速度慢，表现也好不到哪里去。

根据高通公布的数据，针对INT4模型，新一代Hexagon NPU的预填充速度最高提升50%，首个Token生成时间已经能够做到1.5秒以内。同时平台还支持INT2、INT4、INT8、FP8和FP16多种精度。