HiSilicon Kirin 955 vs HiSilicon Kirin 985 5G

Der HiSilicon Kirin 955 und der Kirin 985 5G sind beides leistungsstarke Prozessoren, die von der Huawei-Tochter HiSilicon hergestellt werden. Obwohl sie einige Ähnlichkeiten aufweisen, gibt es auch bemerkenswerte Unterschiede in ihren Spezifikationen.

Der HiSilicon Kirin 955 verfügt über eine Kombination aus vier Cortex-A72-Kernen, die mit 2,5 GHz getaktet sind, und vier Cortex-A53-Kernen, die mit 1,8 GHz getaktet sind. Mit insgesamt acht Kernen bietet dieser Prozessor eine ausgewogene Leistung für verschiedene Aufgaben. Er nutzt den ARMv8-A-Befehlssatz und hat eine Lithographie von 16 nm. Der Kirin 955 beherbergt rund 2000 Millionen Transistoren und hat eine thermische Designleistung (TDP) von 5 Watt.

Auf der anderen Seite bietet der HiSilicon Kirin 985 5G eine fortschrittlichere Architektur und Spezifikationen. Er verfügt über einen Cortex-A76-Kern, der mit 2,58 GHz getaktet ist, drei Cortex-A76-Kerne, die mit 2,4 GHz getaktet sind, und vier Cortex-A55-Kerne, die mit 1,84 GHz getaktet sind. Diese Kombination bietet ein höheres Maß an Leistung und Effizienz. Der Kirin 985 5G verwendet den ARMv8.2-A-Befehlssatz und profitiert von einer fortschrittlicheren 7-nm-Lithografie. Außerdem hat er eine TDP von 6 Watt.

Eine der herausragenden Eigenschaften des Kirin 985 5G sind seine neuronalen Verarbeitungsfähigkeiten. Es verfügt über die neuronalen Verarbeitungseinheiten Ascend D110 Lite und Ascend D100 Tiny, die auf der Da Vinci Architektur von Huawei basieren. Dies ermöglicht eine verbesserte künstliche Intelligenz und maschinelle Lernfähigkeiten, die fortschrittliche Funktionen wie Gesichtserkennung und intelligente Fotografie bieten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Prozessoren zwar über acht Kerne verfügen und eine hohe Leistung bieten, der Kirin 985 5G jedoch bemerkenswerte Verbesserungen in Bezug auf Architektur, Befehlssatz, Lithografie und neuronale Verarbeitungsfunktionen bietet. Diese Verbesserungen führen zu einer verbesserten Energieeffizienz, einer besseren Gesamtleistung und der Unterstützung für fortschrittliche KI-Funktionen.