华为Mate9 Pro性能评测
此次华为Mate 9系列统一采用麒麟960处理器，主频为2.4GHz，由四颗大核心A73+四颗小核心A53组成，是首个商用ARM A73架构的处理器。在麒麟960发布之初，我们也对其进行过详细的分析。作为目前国内唯一能够自研SoC的终端厂商，麒麟960其最大的意义在于华为成为首个能够垂直整个整片SoC各组件的终端厂商，这样的杀手锏使得在应对当前越发透明的供应链的环境中，无需受制于人的华为能够在产品控制与创新方面有着其它厂商难以企及的优势。当然，处理器的实力还是需要产品来展现，文章的这一部分我们就通过Mate 9的实际测试，来看看麒麟960的性能究竟怎样。
在移动SoC领域，目前诸如骁龙820、苹果A10 Fusion这样的旗舰芯片都已经采用自研微架构，而麒麟则一直沿用ARM公版架构。此次麒麟960选用ARM最新推出的A73架构，16nm FinFEF+工艺。在去年的麒麟950上，华为大胆选择16nm FinFEF+工艺，成为首款采用16nm制程的商用SoC。而在今年的选择中，华为并没有冒进的选择10nm，而是仍然延续了16nm工艺。对此，华为表示在目前可商用量产的范围内，16nm仍然能保证A73架构的功耗，并且横向来看，此次对于工艺和架构相比，架构的提升更为重要，而且在目前的节点10nm工艺量产尚不成熟，因此麒麟最终选择16nm。
快充测试：
▲Mate 9 Pro充电头特写
与Mate 9一样，Mate 9 Pro同样采用3.5V-5V/5A高规格快充，采用的超级快充是第一种恒压大电流方式，因为现在逐步应用于手机上的USB Type-C接口最高可承受的电流远高于2A，因此华为Mate 9的5A快充数据线并不需要定制。不过仍然可以看到，华为Mate 9 Pro的充电线要比较粗。华为Mate 9 Pro支持3.5V-5V/5A高规格快充，最大功率都是22.5W，同时还加入了动态电压算法，自动调整最佳输出值，随着充电时间不同阶段的变化，电流进行分段下降控制，使电池能够达到电量真正饱和的良好状态。
我们也对Mate 9 Pro快充进行了测试，Mate 9 Pro搭载了4000mAh电池，整个充电时长为1小时40分钟，在识别握手协议之后，在前期Mate 9大约能达到4.8V/4.6A接近23W的功率，随后约18分钟左右可以充到电量的35%，功率调整至4.8V/4A约19W，在30分钟左右调整电流逐渐向下，在36分钟(充电至60%)下降至4.5/2.5A约12.3W左右，1小时可充至80%左右，电流进一步下降，进入5V1A的涓流补电环节。整体来看，华为Mate 9 Pro在全力充电时速度非常快，但最后的涓流补点时间耗时特别长，并且兼容上一代9V2A等规格，支持PD协议。并且华为Mate 9从充电器具到电芯都采用低阻抗设计，机身内部也有8层散热结构，在通电过程中确实对温度保持的比较良好。
另外， 在麒麟960上，还采用一颗i6协处理器来减低CPU的功耗。i6与A73、A53协同共享资源，在手机休眠时独立接管轻量级任务，但只消耗1%的功耗。与i5相比，在典型PDR业务下，功耗下降75%，计步器业务，功耗下降40%。并且i6的融合运算包括高精度围栏、情景感知、低功耗GPS定位、低功耗多基站定位、低功耗导航、AOD(屏幕常亮)功能。这样的变化也使得在未来运行一些基于LBS的AR类应用(Pokeman Go)降低70%功耗。
▲Mate 9 Pro充电测试
我们也对其进行了续航测试。通过专项测试来看，麒麟960在功耗管理上配合EMUI表现的中规中矩，夜间8小时待机掉电3%(开Wifi)。1小时本地视频耗电9%，1小时刷微博、微信等耗电11%，基本与Mate 9持平。通过测试，也证明如今2K屏幕与1080P屏幕的耗电情况基本一致。
关于如今处理器，相信争议最大的部分就在于所谓的“一核有难、九核围观”，而麒麟960内置的CCI-500可以允许CPU所有核心可以同时调度，这样处理器的在执行缓存查询的工作量随之降低，效率更高。
在实际运行时，麒麟960在绝大部分应用开启和加载时，在需要的情况下可以做到八核全开，保证应用开启的速度足够流畅。而在运行过程中则以实际需要进行CPU之间的调度。实测大型3D游戏《王者荣耀》， 在2人击杀的小规模场景下还能维持在30Fps，基本在整个游戏的过程中都处于28-30Fps之间，运行比较流畅。完全不会出现“一核有难，七核围观”的场景。
小结：
在升级全新架构、补齐之前的短板后，麒麟960终于凭借实力跻身商用SoC的第一梯队。在关键组件上，无论是CPU/GPU都相较上代产品有了较大幅度的提升，这对于多年来华为坚持不懈的走自研SoC的策略也是一种肯定，在一些关键组件的性能指标已经迎头赶上，整个麒麟960没有哪部分成为明显的短板为人诟病，并且在均衡的基础上，能够发挥自己与终端紧密结合的优势，针对用户实际的需求进一步改进。
