英特尔「统一内存」，一切都是为了

仅仅半年之后，AIPC就要迎来了一轮大幅度的升级。

在之前关于AMD锐龙AI300系列的报道中，雷科技就提到了AMD新款AIPC芯片在NPU算力的飞跃，以及高通、AMD和英特尔之间的全新竞争。而在高通、AMD之后，英特尔终于也带来了下一代笔记本电脑芯片。

6月4日，英特尔在台北电脑展上展示了最新一代的LunarLake处理器，并计划在秋季正式出货。

坦白讲，这个发布节奏对比AMD和高通显然要「慢」上不少，首批搭载骁龙X系列芯片的Windows11AIPC很快就将在618上市，搭载AMD锐龙AI300系列的Windows11AIPC也将从7月起陆续上市。

俗话说「好饭不怕晚」。但问题是，英特尔的LunarLake会是一碗「好饭」吗？英特尔已经放言，LunarLake「绝对」超越高通同类产品（其实就是骁龙X系列芯片），然而就现在来说，我们肯定不会得到一个明确的答案。

但从目前公开和流出的信息来看，LunarLake至少是值得期待的，不仅因为全面提升的CPU、GPU、NPU性能，也因为用上了台积电的先进制造工艺以及自己的先进封装工艺。

图/英特尔

甚至在LunarLake上，英特尔第一次将LPDDR5X内存封装在芯片之中，就像苹果的统一内存架构一般。

但这种设计能给LunarLake带来什么变化和升级？LunarLake又能给下一代AIPC带来什么？这些都是英特尔要在几个月后要正式回答的。

台积电工艺加持，LunarLake不只性能更强

去年，英特尔宣称酷睿Ultra（MeteorLake）处理器代表了该公司40年来最大的一次架构转变，但面对Arm芯片的持续挑战，这种转变显然不会是一次性的。

在LunarLake上，英特尔继续采用了SoC的设计，在一块芯片中集成了CPU、GPU、NPU计算模块。不同的是，LunarLake没有采用英特尔自己的芯片制造工艺，而是用上了台积电N3B和台积电N6两种工艺来打造。

在一定程度上，这是一种升级，毕竟是用上了目前最先进的台积电3nm工艺。

要指出的是，N3B作为台积电3nm的第一代工艺，在苹果A17Pro上并没有带来大幅的能效提升。不过对比英特尔的先进工艺就另说了，按照英特尔自己的说法，LunarLake的能效提升了约30%。

而在性能方面，英特尔「统一内存」，一切都是为了Lunarlake配备了全新的CPU和GPU架构，CPU性能提升了约20%，GPU性能更是提升了50%，尤其在3DMarkTimeSpy等基准测试中提升更为明显。

具体来说，新的CPU设计增强了分支预测、指令并行度和缓存带宽，使得处理器在处理多任务和计算密集型任务时有更好的表现。

原来酷睿Ultra采用的3D性能混合架构也改了，英特尔在LunarLake上砍掉了LP-E核设计，用上了新的4x4设计，也就是说，LunarLake现在配备了4个P核、4个E核。同时LunarLake上不支持超线程，意味着LunarLake的线程数量和核心数量一样都是8。

按照英特尔的说法，与之前的LP-E核相比，LunarLake的E核（Skymont）在同性能下的功耗只有前者的三分之一，同功耗下的单线程和多线程性能则有前者2倍和4倍。另一边，P核（LionCove）的IPC提高了14%。

此外，在Windows11「containmentzones」的基础上，LunarLake可以通过线程指令使用异构调度策略，将工作负载（比如Copilot助手等应用）导向功耗更低的E核，来实现节省电量的目的；或者是导向性能更高的P核，实现更流畅地运行。

简单来说，现在LunarLake可以将特定任务细化到分配给不同策略的核心，做到更高匹配度和更高效率的运行。

GPU方面，LunarLake采用了下一代Xe2架构，不仅性能有了平均50%的提升，而且和Xe架构一样具有高度的可扩展性，即可以集成在低功耗的移动SoC上，也将用在稍晚即将推出的Arc显卡上。同时，GPU还能提供高达67TOPS的AI算力。

NPU性能大涨，整体AI算力冲上120TOPS

AIPC这个概念，可以说最初就是英特尔主导的，随后也被整个PC行业所共同介绍。但公允地讲，英特尔现售的AIPC芯片酷睿Ultra在很多方面难以支撑「AIPC」的概念，除了Windows系统没有跟上之外，AI算力也是基础因素之一。

好在，LunarLake也迎来了一波AI性能大升级。

英特尔宣称，LunarLake处理器的NPU达到了48TOPS的AI性能，相比酷睿Ultra上的NPU算力提升了四倍不止。作为对比，新一代笔记本电脑芯片中，骁龙X系列的NPU算力是45TOPS，锐龙AI300系列的NPU算力是50TOPS。

此外，在异构计算下，NPU加上CPU的5TOPS、GPU的67TOPS，LunarLake处理器整体能够提供高达120TOPS的算力。

不过在小雷看来，笔记本电脑受限于续航，异构计算更多承担的是临时性的重负载AI任务。而要将生成式AI技术应用到PC的基础体验之中，则必须充分利用起低功耗高AI性能的NPU。这其实也是微软在下一代Windows11AIPC的标准中着重强调40TOPS以上算力的关键原因。

所以从这个角度来看，就算是NPU我们也不能只看最高算力，还要看功耗表现。不过，这一点还是要以后续的实际测试为准。

而除了算力，影响AI实际运行表现的其实还有内存。我们都知道，现在很多时候限制AI实际运行表现的并非计算，而是传输，更直接地说是内存带宽和延迟。当然，往大了说，内存的改进也会影响CPU以及GPU的实际表现，从而影响设备的整体性能。

这可能也是为什么，英特尔选择在LunarLake中直接封装了内存。

把内存焊上芯片，英特尔也要「统一内存」

在主题演讲上，当英特尔CEO帕特·基辛格（PatGelsinger）手持展示LunarLake的时候，所有人都注意到了：

LunarLake还封装了两颗内存。

作为英特尔首款采用封装内存的芯片，LunarLake有16GB和32GB（双通道）LPDDR5X两种配置，单芯片运行速度高达8533MT/s。该内存支持16bx4通道，与传统的PCB嵌入式设计相比，PHY功耗降低了40%，面积节省了250平方毫米。

在当下，这种设计我们已经不陌生了，比如消费级中苹果M系列芯片就采用了统一内存架构，此外，英伟达的高端加速卡如H100、B200都是直接将内存（包括HBM）焊在GPU和CPU旁边，封装成一个芯片。

这样做的好处也非常明显，首先是可以显著提升数据传输速度和系统响应时间。内存与处理器之间的距离缩短，大大减少了数据传输的延迟，提升整体系统性能。这对于需要高带宽和低延迟的应用，例如图形处理、AI计算和高性能计算任务，尤为重要。

其次是有助于降低功耗。同样因为传输距离缩短，也减少了数据传输过程中的能量损耗，同时配合更先进的制造工艺，有助于延长设备的续航，特别适用于移动设备和笔记本电脑。

再有，在芯片里封装内存也可以简化主板布局，减少主板上的元件和连接。这不仅减少了生产成本，还提高了系统的可靠性。更紧凑的设计使得设备在重量和体积上有所减少，进一步提升了便携性。这对于超薄笔记本和移动设备来说，同样是一个重要的优势。

但封装内存也有不可回避的问题，首先就是可扩展性和可维修性的降低。这很好理解，毕竟已经焊在芯片里，你不可能对内存进行后续的升级，同时如果内存坏了也基本不存在修理的可能，也只能更换整个芯片甚至电脑。

事实上，PC供应链之前就对此表达了不满。由于LunarLake处理器的内存与CPU的捆绑封装策略，OEM厂商将无法单独采购内存模组，只能采购不同内存规格的LunarLake处理器，很大程度上限制操作空间，并可能导致相关厂商失去内存业务。

从更大的层面来说，考虑到英特尔在移动处理器市场的统治，LunarLake处理器的内存与CPU的捆绑封装策略，可能彻底影响OEM厂商提供多样组合的能力，减少了CPU、内存、固态硬盘的丰富规格选择，失去Windows阵营原有灵活性。

如果说苹果在封闭生态还能完全压制反对者的声音，那英特尔能做到吗？恐怕也有待时间的验证。

写在最后

「与Jensen（英伟达CEO黄仁勋）不同的是，我们相信摩尔定律依然活着，而且还活得很好。」基辛格在演讲开始就强调，在一块芯片上封装十亿个晶体管后，希望未来能封装一万亿个晶体管。

虽然依旧是PC行业的绝对巨头，但蓝色巨人面对的挑战依然很多、很大，在摩尔定律之外，数据中心业务面临英伟达的强势进攻，代工业务则还在积蓄力量的阶段，最强势的PC客户端业务则也面临着Arm阵营前所未有的挑战。

但最终，一切还是要靠产品说话，LunarLake做了很多的改变，这些改变是否能帮助英特尔准备应对PC领域的挑战，我相信会是接下来很多人关注的重点之一。

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