天玑9400：安卓性能旗舰再掀狂潮，3nm工艺领势而来

天玑9400：安卓性能旗舰再掀狂潮，3nm工艺领势而来10月9日，联发科举办旗舰新品发布会，正式发布天玑9400芯片。作为继天玑9300系列后推出的第二代全大核旗舰芯片，天玑9400在CPU、GPU性能、能效以及NPU端侧AI等方面再次带来全面升级和革新突破，并成为安卓阵营首颗采用3nm工艺的手机芯片

天玑9400：安卓性能旗舰再掀狂潮，3nm工艺领势而来

10月9日，联发科举办旗舰新品发布会，正式发布天玑9400芯片。作为继天玑9300系列后推出的第二代全大核旗舰芯片，天玑9400在CPU、GPU性能、能效以及NPU端侧AI等方面再次带来全面升级和革新突破，并成为安卓阵营首颗采用3nm工艺的手机芯片。某种程度上，天玑9400在CPU、GPU和NPU上所突破的性能“天花板”，与在端侧AI的全面化开发应用相辅相成，进而构建起高壁垒、系统化的核心竞争力，这不仅促使终端设备性能和用户体验实现跨越式提升，也或将进一步引领重塑旗舰智能手机AP市场格局。

全新“黑鹰”架构力拔头筹

随着AI算力和应用软件高效重载并行需求越来越高，CPU各类技术的升级重点转向寻求性能、能效的最佳“平衡点”。而通过系列架构创新升级，天玑9400成功做到了这一点。

据悉，天玑9400采用台积电第二代3nm工艺打造，成为安卓阵营首颗采用3nm工艺的手机芯片。相较5nm技术，台积电3nm技术的逻辑密度增加约60%，在相同功耗下速度提升18%，在相同速度下功耗降低32%，这为天玑9400带来了更优异的性能和能效表现。

针对不同负载的应用场景，天玑9400在CPU核心配置上延续了全大核“1+3+4”设计，由1颗Cortex-X925超大核+3颗Cortex-X4超大核+4颗Cortex-A720大核组成，这使天玑9400得以实现强劲、高效的多线程处理能力，无论在轻载还是重载应用场景中都能降低功耗和延长续航时间，并且在核心性能上将对同级别产品构成“降维碾压”。

需重点注意的是，天玑9400采用的Cortex-X925超大核，即为联发科与Arm深度合作推出的Armv9“黑鹰”架构，具备PC等级性能。在Cortex-X925加持下，天玑9400的单核性能提升达35%，同时多核性能提升达28%。

众所周知，IPC是衡量芯片性能的重要指标，直接决定了芯片在同等频率下的性能表现，而高IPC值正是黑鹰架构的一大亮点。因此，通过采用黑鹰架构，天玑9400的IPC性能得以超越苹果A17Pro和高通自研架构Nuvia，有望在新一轮行业竞争中占据有利位置。

不难发现，天玑9400的设计理念体现为选择“大底”、适合的频率、低压的方式实现极致性能、功耗和能效，这也解释了联发科为何并不热衷于将天玑9400的频率拉满，以及没有使用Arm最新的Cortex-A725大核，而是通过不同的大核和频率组合实现性能提升目标。

同时，为了充分发挥CPU性能，天玑9400配备全球最快的手机内存——三星10.7GbpsLPDDR5X，性能倍增的超大缓存，以及业界第一颗4nm的无线WiFi芯片等。这使得天玑9400大幅提升了数据传输速度和应用加载时间，运行大型应用和游戏等更加顺畅。

“OMM追光引擎”媲美PC顶级光追

在AI算力需求大增以及3A手游大作陆续推出等背景下，GPU的图形处理能力已成为旗舰手机芯片的核心竞争力。对此，天玑9400同样奋力争先，布局采用Arm目前性能最强、能效表现最好的图形处理单元——ImmortalisG925GPU，拥有全新顶级12核。

基于此，在3DMark项目实测中，天玑9400的GPU性能较上一代产品提升了41%，而在同等跑分成绩下，其功耗却降低了44%。另据GFXBench的测试，天玑9400在1440P离屏Vulkan场景中表现出色，达到了134帧的成绩，超越了目前市场上主要旗舰竞品。

显然，天玑9400的GPU性能提升大大促进了其生成式AI的应用和体验优化升级。在大模型由云端向端侧迁移大趋势下，联发科正在加速对AI智能体和端侧AI的布局，对天玑9400的各项AI功能进行全面升级和整合，包括业界首发端侧视频生成，端侧LoRA训练，端侧个人数字分身，端侧生成式AI修图，以及端侧长文本能力达32K，端侧多模态输出速度达50Tokens/S，支持全新的DiT扩散transformer模型以及硬件算子加速等。

目前，生成式AI经历迅猛发展后迎来重要转折点，智能手机将进一步迭代成智慧手机，其中AI智能体将改变用户的沟通与使用方式。而联发科天玑9400不仅促进了AI技术的创新，也反映了整个行业对AI系统整合的趋向，有望推动AI智能体和端侧AI快速发展。

此外，在游戏体验方面，天玑9400不仅性能和能效大幅领先，还首发了一项媲美PC端顶级光追技术“OMM追光引擎”，首发星速引擎超分技术，首发端侧AI语音教练，并对星速引擎MAGT3.0进行了升级，使天玑9400成为引领行业的旗舰游戏底座。

其中，OMM技术通常用于处理游戏中的透明或半透明材质，通过使用微小的不透明度贴图模拟物体表面的复杂细节，从而减少需渲染的多边形数量，大幅提升渲染效率。这一技术追求画面局部光追特性，有助于实现全局光照带来沉浸感，以及提升阴影边缘效果，促使天玑9400在移动端光追技术发展迈出了重要一步，并拉近了移动端和PC端游戏体验差异。

本地化训练“越来越懂”用户

在AIGC大行其道之前，联发科就锚定AI技术发展趋势，持续从AI硬件到软件、端到端进行系统性的升级优化。如今，为了支持各类生成式AI应用，联发科凭借深厚积累和前瞻布局，对天玑9400的AI性能进行了大幅升级革新，以打造全新的颠覆式智慧手机体验。

据悉，除了打造天玑AI智能体化引擎，联发科还开发了全新的第八代NPU890，在智能、性能和保护隐私方面具备行业领先水平。根据测试，联发科NPU890的AI跑分超过6700分，可让各类模型平均节省35%的功耗。这一性能提升为诸如机器学习、深度学习等场景提供了强有力的支持，使用户在使用智能设备时感受到更加快速、精准的反馈。

进一步来看，天玑9400的关键AI技术主要包括，AI图生多模态输入支持，AI高画质视频生成方案，AI智能体化引擎（DAE）以及AI端侧训练。

其中，针对行业关注的在视频生成上的时域加速，联发科技主要是针对4D、5D的Tensor做指令集的优化，让整个文图生成的过程中，在执行时域计算时用上5DTensor，从而在硬件上做到最好的性能表现。

另外，为了“越来越懂”用户，联发科正在有序推进对天玑9400的本地化训练。例如在用户晚上休息时，手机接通电源通过NPU进行低功耗训练，而且手机不会有任何温烫感。随着本地训练推进，将有助于AI绘画、写作等工具的普及，以及AI创作工具需求不断攀升。

至于天玑9400在端侧训练进行“反向传播（backwardpropagation）”的优势主要在于：虽然“反向传播”需要很多反运算单元，但在联发科第八代NPU上，将硬件算子和训练指令集融入硬件能够支持的加速指令上，能做到在端侧快速、低功耗和高性能的生成。

总体上，作为业界首款专为AI智能体所设计的NPU，天玑9400搭载的全新第八代NPU890不仅性能较前一大幅提升，获苏黎世跑分第一名，而且首发支持最新的前沿模型，包括新一代LLM架构和AIGC架构，以及生成式AI端侧训练和高画质视频生成等。