很長一段時間裡，人們對於CPU核顯的效能，都還停留在「能用」的階段， 不過的M系列晶片核顯卻顛覆這一認知，讓大家意識到核顯的效能其實也有很大的進步空間。
在核顯領域，強大的並不只有蘋果，在獨顯市場被打得滿地找牙的AMD，前段時間就曝光了目前最強的x86架構核顯，並將會搭載於未來發布的Radeon 8000S系列上。
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作為x86生態的一員，AMD的核顯在泛用性上無疑是遠遠超越蘋果的，而且從目前曝光的資訊來看，其效能更是一個大“驚喜”。
AMD核顯大戰獨顯，底氣何在？
近日曝光的AMD新核顯，其晶片代號已經基本確定，並非沿用此前的Radeon 800M/900M，而是直接更名為Radeon 8060S和Radeon 8050S。新的命名方式與AMD積極釋出的下一代RX獨立顯示卡保持一致，換言之所採用的核心與AMD的獨顯大機率是同款。
雖然此前AMD也嘗試過將獨顯核心部署到CPU裡，但是受限於工藝製程，並沒有取得很好的效果，所以後續還是單開一個序列，只是沿用了獨顯的同款GPU架構。不過，即使並非同款核心，出色架構設計帶來的效能提升也讓AMD的APU（AMD對擁有高效能核顯單元的CPU的稱呼）成為x86最強。
而在臺積電的3nm製程成熟後，加上DDR5記憶體的成熟以及CAMM2記憶體標準的正式確定，AMD也終於找到了進一步提升核顯效能的機會。從曝光的資訊來看，Radeon 8060S/8050S將分別擁有40/32個CU單元，其中Radeon 8060S的單元數與蘋果的M4 Max一致，其實際效能或將接近移動版的RTX 4070。
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如果曝光資訊無誤，那麼這將會是核顯效能首次能夠與高階獨立顯示卡角力，要知道上一代核顯的實際效能只是剛好超過GTX 1650的水平（英偉達在2019年釋出的入門級獨顯），而RTX 4070則是英偉達2023年釋出的高階顯示卡，如果按綜合測試的基準成績來算，RTX 4070的效能約等於GTX 1650的3.8倍。
如此大的提升是怎麼做到的？很簡單，看看CU單元數量就知道了，Radeon 890M的CU單元數量只有16個，而Radeon 8060S則是40個，是前者的2.5倍，即使其他引數不做調整，效能也將是前者的兩倍以上。
而且，搭載Radeon 8060S的銳龍AI MAX 300系列將會採用chiplet分離式設計，簡單來說將GPU晶片與CPU晶片分開封裝並彼此獨立。因此可以在CPU裡塞進超大規模的GPU核心，甚至從曝光的內部設計圖來看，GPU核心的面積要明顯大於CPU核心。
另外，chiplet分離式設計還可以讓AMD將HBM3記憶體整合到晶片內，作為GPU核心的獨立視訊記憶體使用，解決主機板記憶體頻寬和速度無法滿足GPU效能釋放的問題。正是因為有望解決了GPU核心以及視訊記憶體頻寬問題，才讓新一代核顯在效能上出現了驚人的突破。
核顯效能媲美高階獨顯，或許真的不只是說說而已了。
AI時代，核顯成晶片巨頭必爭之地
為什麼AMD要執著於將高效能的GPU塞進CPU裡？以前主要是為了押注入門娛樂PC的賽道，只需要購買一個比同規格CPU貴一點的APU，你就可以得到一個高效能CPU+入門級獨顯效能的核顯，能夠滿足網遊及部分單機遊戲的娛樂需求，而且因為不需要考慮顯示卡的安裝，可以做成盒子大小的迷你主機，便於部署和擺放。
但是隨著AI大模型的出現，APU的用途就悄然發生了變化，核顯的用途不再是影片編解碼加速和遊戲，而是成為AI算力的一部分。雖然現在的CPU大多將NPU作為主要的AI算力來源，但是GPU在平行計算和高計算量任務方面的優勢是無可替代的。
舉個例子，AI大模型中非常熱門的文生圖功能，在部分AI PC上已經實現了端側執行，但是實際效果並不好，往往只能生成構圖簡單且小尺寸的影象。這是因為NPU雖然在AI運算上非常高效，但是卻不具備GPU的超強平行計算效能，難以進行復雜的非線性操作和深層次的模型計算。
實際上，NPU和GPU在文生圖等功能上是可以互補的，利用NPU的高效推理分析和理解使用者需求，同時生成簡單的影象框架，再用GPU來執行更深層次的最佳化並豐富畫面，最大程度地利用各計算模組的優勢，就可以提供更高效的AI服務。
未來的AI功能想要在影象分析、生成、修改等方面進行更深層次的功能探索，那麼GPU就是必需的，因為其本身的效能特點是無可替代的。而且，不要覺得這些功能離你還很遙遠，就以我們常用的Adobe Photoshop來說，新版本已經支援大量AI功能，並且提供本地端側的AI功能支援。
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而在實際測試中，雖然沒有獨立顯示卡的PC也可以執行端側AI功能，但是卻有大量功能被限制，即使是可用的功能效率也大打折扣。所以，Adobe建議使用者搭配至少擁有4GB視訊記憶體的GPU，以此來保證端側AI功能的基礎功能都可以啟用。
隨著Adobe在旗下軟體中普及AI功能，輕薄本的核顯效能已經無法滿足需求，除非你只打算使用Adobe套件的基礎功能，否則一個性能過得去的GPU就是必需的，不管它是獨顯還是核顯。
Adobe只是整個AI生態的其中一部分，未來的AI PC顯然不會止步於此。
AI PC爆發，APU核顯將成為主流方案？
那麼問題來了，為什麼一定要核顯？CPU+獨顯的組合難道不行嗎？並非如此，APU和CPU+獨顯都是未來AI PC的方向，但是側重點卻有所不同。CPU+獨立顯示卡，也就是現在的高效能膝上型電腦，雖然效能強大但是因為需要應付兩個熱源，所以對散熱系統要求更高，無法做到真正的輕薄設計。
但是APU不同，因為CPU、GPU等都被封裝到一個晶片裡，可以透過均熱板等技術更好地最佳化散熱系統，在保持散熱系統輕量化的同時滿足散熱需求，更好地滿足移動辦公需求。
換言之，APU能夠滿足AI PC的移動化和隨時部署要求，雖然在效能峰值等方面肯定無法與CPU+獨顯的組合相比，但是卻可以更好地部署在小型PC、移動PC裡。當然，一個高效能的APU本身功耗肯定不會低，屆時就只能看CPU廠商如何進行取捨了。
此外，APU可以利用統一記憶體等技術，讓CPU、GPU共用高速記憶體，雖然成本會顯著上升，但是也可以提供更高的效能，並且滿足大型AI模型的執行要求。比如蘋果的Mac就利用超大統一記憶體的優勢，能夠流暢執行RTX 4090都無法流暢執行的AI模型，不管是AI開發還是AI應用，都有著更顯著的優勢。
圖源：極客灣
實際上，CPU+GPU的組合晶片已經被多個半導體巨頭盯上，除了前面提到的蘋果和AMD外，英特爾、英偉達也在探索這個市場，英特爾的Xe-LPG就採用了獨顯同等核心，只是效能與AMD還有很大差距，僅相當於780M的水平。至於英偉達，則是更激進一些，選擇直接將CPU內建到GPU裡，反其道而行之。
其實英偉達的思路也是可以理解的，既然自家的優勢在於GPU而非CPU，那麼將GPU打包為主要賣點，CPU作為附贈功能來銷售就可以更好地發揮出英偉達的技術優勢，只是對於PC市場來說這樣的組合確實很新鮮。
核顯賽道以前是英特爾獨秀，後來AMD加入戰場，現在則是進入三國爭霸的階段，英特爾、AMD、英偉達都想在這個市場上取得優勢，因為這將關係到未來的AI PC市場走向。蘋果呢？作為四大主流晶片平臺裡唯一的封閉式生態，蘋果雖然並不直接參與競爭，但是卻已經成為其餘三家無法忽視的對手。
未來，隨著蘋果逐漸完善自己的系統生態，Mac裝置的市場份額會不可阻擋的上升，雖然因為價格等問題並不會直接威脅到x86 PC的核心地位，但是卻會蠶食掉相當一部分移動PC和AI PC市場。
誰能想到，曾經毫不起眼，被視為CPU附贈品的核顯，會有一天成為兵家必爭之地。
