Después de que una versión anterior de esta guía enfrentara chips de Qualcomm, MediaTek, Apple, Samsung y Huawei/HiSilicon, muchas cosas cambiaron en el campo de los componentes de teléfonos inteligentes, en particular la llegada de Google, la muerte y el renacimiento de chips insignia de Huawei debido a las sanciones de Estados Unidos, y Samsung está haciendo una pausa en el espacio insignia. Primero, echemos un vistazo a una comparación general de las especificaciones de los concursantes de hoy. Snapdragon, Dimensity, Exynos, Tensor y Apple: especificaciones comparadas Finales de 2023 ~ Principios de 2024 Finales de 2022 ~ Principios de 2023 QualcommSnapdragon 8 Gen 3 MediaTekDimensity 9300 SamsungExynos 2400 GoogleTensor G3 AppleA17 Pro QualcommSnapdragon 8 Gen 2 MediaTekDimensity 9200+ 6 Google Tensor G2 biónico Prime núcleo 1x Cortex-X4 a 3,3 GHz 4x Cortex-X4 a 3,25 GHz 1x Cortex-X4 a 3,2 GHz 1x Cortex-X3 a 2,91 GHz 2x Apple personalizado a 3,78 GHz 1x Cortex-X3 a 3,36 GHz 1x Cortex-X3 a 3,35 GHz – 2 Cortex-X1 a 2,85 GHz Núcleo de rendimiento 5 Cortex-A720 a 3,2 GHz 4 Cortex-A720 a 2,0 GHz 2 Cortex A720 a 2,9 GHz 3 Cortex A720 a 2,6 GHz 4 Cortex-A715 a 2,37 GHz – 2 Cortex-A715 a 2,8 GHz 2 Cortex -A710 a 2,8 GHz 3x Cortex-A715 a 3,0 GHz 2x Everest a 3,46 GHz 2x Cortex-A78 a 2,35 GHz Núcleo de eficiencia 2x Cortex-A520 a 2,3 GHz – 4x Cortex-A520 a 1,95 GHz 4x Cortex-A510 a 1,7 GHz 4x Apple personalizado a 2,11 GHz 3x Cortex-A510 a 2 GHz 4x Cortex-A55 a 2,0 GHz 4x Sawtooth a 2 GHz 4x Cortex-A55 a 1,8 GHz Núcleo GPU Adreno 750 12x Immortalis-G720 AMD RDNA3 ARM Mali-G715 6x Apple personalizado Adreno 740 11x Immortalis-G715 5x GPU personalizadas 7x módem Mali-G710 5G Snapdragon X75(10/3,6 Gbps) MediaTek(7/3,5 Gbps) Exynos (10/3,67 Gbps) Exynos 5300i(10/3,67 Gbps) Externo(Snapdragon X70) Snapdragon X70( 10/3,6 Gbps) MediaTek T800(7/3,5 Gbps) Externa (Snapdragon X65) Exynos 5300(10/3,67 Gbps) WLAN Wi-Fi 7 Wi-Fi 7 Wi-Fi 6E Wi-Fi 7 Wi-Fi 6E Wi-Fi 7 Wi-Fi 7 Wi-Fi 6 Wi-Fi 6E Bluetooth 5.4 5.4 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.2 Nodo de proceso TSMC N4 TSMC N4 Samsung 4LPP+ Samsung 4LPP TSMC N3 TSMC N4 TSMC N4P TSMC N4P Samsung 5LPE Tabla de contenido Partes de SoC Sistema móvil El diseño en chip (SoC) ha sido bastante estable en los últimos años, y la mayoría de los fabricantes de chips siguen un diseño multinúcleo similar con muchos bloques especializados dedicados a descargar tareas de procesamiento desde la unidad central de procesamiento (CPU): Unidad de procesamiento de gráficos (GPU): Responsable de acelerar los cálculos visuales, especialmente el renderizado 3D. Procesador de señal de imagen (ISP): procesa los datos capturados desde los sensores de la cámara. Procesador de señal digital (DSP): procesa datos obtenidos de otros sensores, a veces empleados para procesamiento de medios y/o comunicaciones. Unidad de procesamiento neuronal (NPU) (también conocida como AI Accelerator, APU para MediaTek): Especializada en tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Módem: Responsable de agregar soporte para redes celulares (por ejemplo, 4G/LTE, 5G Sub-6 GHz, 5G mmWave…). Los núcleos de CPU se dividen comúnmente entre núcleos de eficiencia y núcleos de rendimiento, y los primeros consumen considerablemente menos energía, pero no son particularmente rápidos. Las tareas más pesadas se descargan cuando es necesario a los núcleos de rendimiento, y los chips Android adoptan un tercer nivel de CPU aún más rápidas denominadas «núcleos Prime». La CPU es sólo uno de los componentes básicos de un SoC moderno. / © Qualcomm Desde hace casi 10 años, todos los teléfonos inteligentes de las marcas tradicionales utilizan la misma arquitectura de CPU: ARM. Sin embargo, no todas las CPU ARM son iguales. Apple, por ejemplo, diseña sus propios núcleos de CPU compatibles con el conjunto de instrucciones ARM, mientras que los proveedores de Android adoptan núcleos de CPU de referencia de ARM, conocidos como núcleos Cortex. Con el éxito de los diseños internos de Apple, se espera que tanto Qualcomm como Samsung vuelvan a ofrecer diseños ARM personalizados, algo que refleja los primeros días de los SoC de Android con núcleos Qualcomm Krait y Samsung Mongoose. A partir de 2023, los núcleos de referencia de ARM para procesadores móviles se dividen entre núcleos Cortex-X, Cortex A7xx y Cortex-A5xx para núcleos principales, de rendimiento y de eficiencia, respectivamente. En los últimos tres años, los SoC insignia de Android tenían un factor diferenciador principal en comparación con los chips de gama media: los núcleos principales. Sin embargo, el lanzamiento de Qualcomm del Snapdragon 7+ Gen 2 dejó obsoleta esa distinción, pero ese chip aún cuenta con una GPU, un ISP y un módem ligeramente menos capaces en comparación con las ofertas insignia de la compañía. Proceso de producción Otro campo en el que Apple tiene ventaja es el proceso de fabricación que utiliza, más concretamente, el trato preferencial que tiene con el fabricante de chips más avanzado del mundo, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Debido a su gran escala, con chips para teléfonos inteligentes, tabletas y ahora incluso PC, Apple ha decidido utilizar los nodos de proceso más nuevos de la empresa taiwanesa. Los procesos más nuevos generalmente se traducen en una mayor densidad de transistores (la capacidad de empaquetar más núcleos, caché y otras estructuras, o simplemente colocar más chips en la misma área), mayores frecuencias de procesamiento y/o menos consumo de energía. Apple hizo fabricar los primeros procesadores de consumo. en los 7 nm de TSMC —técnicamente anunciado después de un chip Kirin de Huawei, pero que llega primero a las tiendas—, 5 nm y 3 nm, este último utilizado para el actual procesador A17 utilizado en los modelos de iPhone 15 Pro. Oferta de afiliados MediaTek también tiene una fuerte asociación con TSMC, pero generalmente es un nodo de proceso detrás de Apple. En el pasado, la empresa era conocida por no tener procesadores energéticamente eficientes, pero eso se vio influenciado por el uso de procesos de fabricación obsoletos tanto de TSMC como de UMC, también de Taiwán. Los chips Dimensity, por otro lado, se fabrican mediante procesos modernos, lo que los hace competitivos en el consumo de energía. El proceso de 3 nm de Samsung Foundry será el primero en utilizar la tecnología GAA (gate all around), prometiendo más densidad y menos uso de energía. / © Samsung Qualcomm, por su parte, suele mantener una estrategia independiente de la fundición, reservando la producción según la disponibilidad. El Snapdragon 888/888+ y 8 Gen 1, por ejemplo, fueron fabricados por Samsung Foundry, pero su sucesor, el Snapdragon 8+ Gen 1, utiliza el proceso N4 de TSMC, lo que resulta en un menor consumo de energía y disipación de calor. Los chips internos de Samsung obviamente los fabrica Samsung Foundry, que durante los últimos años no ha sido competitivo con los nodos de TSMC de la misma generación «nm». Los surcoreanos son optimistas, sin embargo, en cuanto a que su proceso de clase de 3 nm ofrecerá una mejora del 45% en el uso de energía, lo que sería una evolución bienvenida en los teléfonos móviles. En cuanto a Google, dado que los chips móviles Tensor se basan en los productos de Samsung LSI, sus procesadores también están fabricados por Samsung Foundry, y los rumores sugieren un cambio futuro a TSMC, el tiempo lo dirá. Los chips Tensor generalmente se distinguen de los SoC Exynos al emplear diferentes grupos de CPU y GPU y, lo más importante, la NPU Tensor interna de Google. Tendencias de GPU En los últimos dos años, los procesadores móviles se unieron a la tendencia de las GPU de PC de adoptar el trazado de rayos (RT) y otras funciones de renderizado que se encuentran en las tarjetas gráficas GeForce y Radeon modernas. A pesar de no esperar ver gráficos a nivel de escritorio en el corto plazo en dispositivos móviles, hubo un par de desarrollos interesantes que surgieron con esa tendencia. El trazado de rayos permite iluminación, sombras y reflejos más realistas en los juegos. El primero fue que AMD se unió al espacio de SoC móvil con sus GPU Radeon en el Samsung Exynos 2200, utilizando la misma arquitectura RDNA2, aunque con muchos menos núcleos, en las últimas consolas PlayStation y Xbox. Sin embargo, la retirada de Samsung del espacio insignia de SoC móvil significó que no tuvo un seguimiento hasta dos años después, con el chip Exynos 2400 utilizado en los modelos Galaxy S24 con una GPU RDNA3. Las GPU Adreno de Qualcomm siguen su propio camino, con muy pocos detalles disponibles públicamente en cuanto a especificaciones. Las generaciones recientes admiten el trazado de rayos, junto con otras funciones avanzadas, lo que las hace también adecuadas para su uso en otros chips Snapdragon diseñados para portátiles con Windows. MediaTek utiliza principalmente GPU de referencia de ARM en su gama Dimensity, con el nuevo Dimensity 9200/9200+ impulsado por la GPU Immortalis-G715 con capacidad RT. En el pasado, la familia Helio SoC presentaba considerablemente menos núcleos de GPU ARM Mali que sus rivales Exynos y Kirin, lo que generaba un menor rendimiento, algo que los modelos insignia Dimensity están cambiando gracias a un posicionamiento más premium y nodos TSMC avanzados. Google no encaja del todo con otras marcas de SoC en el espacio de Android, y va a un ritmo diferente en las GPU al igual que en los núcleos de la CPU. El Tensor G2 presenta siete núcleos de GPU relativamente bajos de una generación anterior, por lo que es incompatible con las mismas funciones disponibles en sus rivales, con la misma receta utilizada en el procesador G3 de 2023. Apple no revela mucho sobre su diseños de GPU internos, que comparten mucha historia con los procesadores de video PowerVR de la vieja escuela. Sin embargo, las GPU de iPhone son muy capaces en términos de funciones y comparten su diseño central con los chips Apple M más grandes utilizados en las PC Mac. IA en todas partes Google destaca sus inversiones en IA en nombre de su procesador Tensor. / © Google Con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) aún más en el centro de atención que en años anteriores gracias a Stable Diffusion y ChatGPT, se espera que aumente la importancia de los núcleos dedicados a la IA. En ese sentido, los chips móviles emblemáticos se han vuelto cada vez más potentes en tareas de aprendizaje automático gracias a núcleos dedicados como el Neural Engine de Apple, el Hexagon de Qualcomm, la APU de MediaTek y la TPU de Google. Oferta de afiliado Desafortunadamente, las cifras anunciadas por los fabricantes no son comparables entre marcas: Apple anunció 16 billones de operaciones por segundo (TOPS) en su chip A16 Bionic, mientras que las cifras de Qualcomm solían incluir el procesamiento realizado entre el DSP, la CPU y la GPU hasta que la empresa dejó de revelar números TOPS para sus chips Snapdragon. De todos modos, se espera que las empresas sigan publicitando funciones de inteligencia artificial en los chips, haciendo afirmaciones audaces sobre mejoras de rendimiento, mientras los sistemas operativos y las aplicaciones intentan ponerse al día para respaldarlas. ¿Rendimientos decrecientes? Es probable que los procesadores emblemáticos sigan avanzando en los próximos años, especialmente con el regreso de los diseños personalizados de Qualcomm y Samsung, y la inteligencia artificial como centro de atención. Sin embargo, queda por ver si el soporte de software podrá mantenerse al día, ya que esos avances suelen tardar mucho tiempo en llegar a los procesadores convencionales. Además, más núcleos dedicados suelen significar que se utilizan más transistores, algo que no siempre es económicamente viable sin mayores avances en los procesos de fabricación. Persisten los rumores sobre el encarecimiento de los chips de la generación futura, incluso si es el tipo de información que se mantiene en secreto entre los fabricantes de chips y teléfonos. Por otro lado, las predicciones anteriores acerca de que Qualcomm se convertiría en un monopolio de los SoC insignia de Android estaban equivocadas, y la competencia provenía no sólo de Samsung sino también de MediaTek y el recién llegado Google. Está muy lejos del panorama competitivo de hace 10 años, pero todavía hay competencia que esperar. Artículo actualizado en abril de 2024 con nuevos procesadores.