没错，真的很弱，已经明显被安德鲁拉开差距了，因为单纯的gpu来渲染图形已经不是未来的发展方向了，未来会有碾压性的技术来解决图形计算，那就是神经网络计算，下面进入正题。
大家都知道，桌面cpu比移动cpu功耗大，是什么原因吗？是因为指令集。你可以简单理解为桌面cpu是一个数学大学生水平，虽然水平高，但是跑gb6，是算加减乘除。而移动cpu是一个中学水平，也跟着算加减乘除，但是一旦碰到求倒数，微积分，移动cpu就歇菜了。（我只是举例子，你不要真的以为移动cpu不会微积分哈）所以，桌面cpu会需要具备更多不同类型的运算核心，就导致结构复杂，功耗高。
那么为什么会产生gpu这个东西？其实就跟我上面说的一样，gpu好比是一个小学生，你都不需要乘除了，你只需要会加减就ok，所以，这时候科学家就发明了一个更加适合并行运算的结构，来做单一运算的芯片，而这个芯片的这种运算方式，就是非常适合渲染图片的，所以你们看gpu动不动就是几千个核心，结构不一样，他的一个核心面积非常小，cpu一个核心面积非常大。
结合前面说的，cpu是可以渲染图片做gpu做的事情的，gpu却不一定能做cpu做的事，而gpu同理，也是可以做神经网络计算的。
同理，如果说我们只需要做加法，减法都不需要的时候，那么就有我们伟大的科学家设计了npu出来。npu跟gpu的区别就跟gpu跟cpu的区别是一样的。cpu gpu都会太多了，导致功耗高，效率低，而npu不一样，npu等于就是一个绝活哥，一招加法，登顶世界冠军，就专注神经网络计算。
其实a17pro的图片，大家已经看了很多遍了，npu的面积比gpu面积还大，就足以说明，苹果就是要走英伟达要走的这条路，不会再深耕传统的gpu计算路线了。
神经网络计算大家可能也不止一次听到，但是始终没人说清楚到底是个什么东西。我浅显易懂的不专业形容一下吧，就是把一张1080p的图片，通过计算图形边缘的方式，放大或者缩小，放大成4k，或者缩小成480p。
在游戏上，就是说，你可以让gpu渲染480p的画面，显示成1080p的画面。然后通过一系列的玩法，可以实现什么多帧合成啊，插帧啊，等等。
在安卓这边，你们会发现很多厂家都会宣传自己有个独立显卡，实际上就是npu这玩意。因为npu结构简单，随随便便都能设计出来，但是外挂延迟高，内置就可以完美解决这个问题。图片上，我红色圈出来的这一部分，这么大一块，不会真有人认为是摆设吧？并且npu再日常体验中还会发挥出各种各样的优势，也不单单只是游戏。
总之苹果就是在追求低能耗下，达到更好的效果，如果死磕gpu，那就做散热，但是散热做了，目的肯定是为了更大的功耗释放，那功耗一高，苹果这4400的电池不就拉闸了吗？所以苹果的思路一直很清晰，就是要在功耗4w以内，做更多事情。
好了，以上都是我个人的一些不专业见解，欢迎大佬们来补充说明。

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有道理，就看软件适配了

硬件到头了，堆积硬件总归是个死胡同尽头了，果子在赌NPU，今年NPU翻倍 就看出以后路子了，以后就是靠Ai算力 发力！

npu+gpu是新思路，也是移动端目前能继续大幅提升的唯一出路，硬件堆叠已经接近物理极限了，很难有大突破了。很显然a17就是想探索这个路，在这方面比高通积极多了

然后得用Metal FX时域才能调用NPU

未来的英特尔也要搭载npu了，到时候可以期待下。

别的不说，a17 pro功耗绝对爆了

靠算法取胜

典型神化NPU。GPU是个处理图形任务为主的处理器，是CPU才是啥都算但没一样精通。要是你说的是GPU算AI，那除了高通的奇葩调度也没谁会在有NPU的情况用GPU算，比喻都用不对就来科普
安卓宣称的“独立显卡”往往都是一个独立的色彩/插帧处理芯片，和NPU关系又不大

《NPU比GPU大》自己眼瞎不会去看dieshot？

现在桌面gpu的功耗在积哥加持下已经有点偏高了，未来的路线肯定是和dlss差不多的，但是A17pro明显就是架构优化能力不足

沙雕，找人都不会找，还跑去举报别人，给爷整笑了

AI写的

说白了，在图形性能上，这次最大的升级就是这个类似dlss的metalfx。这个东西在手机这种小屏幕，低功耗的设备上潜力相当恐怖。第一个吃螃蟹的会有阵痛期（也就是功能有了，软件还没适配，只看传统性能提升太低）目前能用到的原神，我认为还不是这个功能的极限。大家都知道dlss也可以优化，不同游戏的dlss性能也是不一样的