前几天听劝把 X 账号关联到 Google Search,今天就看到数据了。
可以根据 Google Search 的关键字来看自己的推文怎么优化。
search.google.com/search-con…
我之前听说某厂商的 Ultra 也要用 MTK 的芯片了,我反正是不信的。
但是看了极客湾的 8EE6 的数据,再结合高通的高价格,以及今年内存和存储涨价的背景,感觉也不是不可能🙁
骁龙 8EE6 翻车,可能是今年芯片行业最抽象的一次架构设计事故。
看完极客湾最新的大横评,终于理解为什么高通这次能把 2nm 旗舰芯片做出两三代的能效倒车。
问题不是 CPU 不够强,而是计算资源堆上去了,数据却喂不过来。
极客湾实测,8EE6 的中核 IPC 相比上代 8E5 下降约 11%,部分负载下的能效甚至不如几年前的骁龙 8 Gen 3。
从微架构角度来看,主要有三个问题。
第一个问题:TLB 设计翻车,CPU 大量时间浪费在地址翻译上。
TLB 是 CPU 用来缓存虚拟地址到物理地址映射关系的硬件。
8EE6 采用了新的 TLB 条目组织方式,尝试将多个 4KB 页面组合管理,以提高地址翻译缓存的覆盖效率。
但这套方案对页面映射和分组条件非常敏感,特定连续内存访问模式反而可能产生严重的 TLB 冲突和条目替换问题。
原本应该命中的地址翻译频繁 Miss,CPU 不得不重新进行 Page Table Walk。
极客湾测得:
- 8E5 页表遍历延迟约 55ns,8EE6 增加到 77ns。
- L2 TLB 命中延迟从约 13.4ns 增加到 20ns。
- 某些负载下,页表遍历次数甚至达到上一代的十倍左右。
更离谱的是,某些数据结构越紧凑、内存访问越连续,性能反而越差。
这套设计被推测与适配 Android 16KB 内存页及提升 TLB 覆盖效率有关,但具体设计动机尚未得到高通证实。
第二个问题:超大核和中核共享 L2,电压与频率管理相互牵制。
高通这次引入了 16MB Oryon Flex Cache,让不同类型的 CPU 核心共享 L2 缓存。
共享本身并不是坏事,问题在于这套实现中,L2 的时钟和供电与超大核存在耦合。
于是出现了一个尴尬的局面:
中核开始高强度工作,但超大核没什么负载,此时如果 L2 维持较低频率,缓存访问延迟就可能明显增加,CPU 的执行流水线只能等待数据。
如果为了保证中核性能,提高 L2 的频率和供电电压,又会增加与之关联的超大核供电域功耗。
超大核明明没干多少活,却要跟着承担额外的功耗成本。
极客湾的相关测试中,这种联动造成的额外功耗最高超过 0.7W。
这就非常抽象了:想降低延迟,就得增加功耗;想控制功耗,又可能牺牲性能。
第三个问题:软件优化也没完全跟上。
极客湾还指出,Android Bionic 中针对 Oryon 的部分内存操作优化,存在 CPU Variant 识别范围与新芯片不匹配的问题。
硬件本来就存在访存瓶颈,软件层面的专用优化还可能没有正确启用。
最终,多个问题叠加,让 8EE6 出现了非常不符合旗舰定位的能效表现。
从《明日方舟:终末地》到《鸣潮》,极客湾都测到了部分场景下新芯片帧率不如上一代、功耗却更高的现象。
最讽刺的地方在于:
高通用上了先进的 2nm 工艺,把超大核频率推到了 5GHz,也给了 CPU 更强的执行资源。
结果 TLB 和缓存子系统没能跟上,执行单元不得不等待数据;为了降低等待延迟,又需要付出额外的频率和电压成本。
这代 8EE6 不是没有性能,而是为了释放性能,需要付出的功耗代价太高了。
软件适配问题还有机会通过 OTA 改善,但 TLB 和缓存供电域这样的硬件架构取舍,基本不可能靠系统更新彻底解决。
这次高通算是给整个行业上了一课:
CPU 性能不是把频率、流水线宽度和晶体管数量堆上去就行。真正决定能效的,是整个微架构能不能把计算、缓存、访存和电源管理协调起来。
先进制程可以提供更好的硬件基础,但救不了不合理的系统架构设计。
特斯拉也开始搞促销了,年底开始冲销量!赶紧把中国地区的自动驾驶搞定(满血版 FSD)才是正道,到时候不愁销量!
@elonmusk
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凡人又出两个新角色,符合你们预期吗?
#凡人修仙传 又出两个新角色,符合你们预期吗?
第一个应该是阴罗宗宗主陆夫人,第二个是凤冰。
阴罗宗宗主的夫人姓“陆”(原著里只称她为“陆姓黑衣妇人”)修为只有“元婴初期”。
“凤冰”天道盟两位盟主之一(另一个是“龙晗”),鸾鸣宗宗主兼太上长老(和龙晗一起)修为:元婴中期巅峰,和另一位同为盟主的龙晗(也是:元婴中期巅峰)为道侣,传闻:“俩人合力能抵抗元婴后期”(这段原著里是龙晗开会,动画换成凤冰了(算提前登场)看样子“龙晗”登场往后推了一下)
骁龙 8EE6 翻车,可能是今年芯片行业最抽象的一次架构设计事故。
看完极客湾最新的大横评,终于理解为什么高通这次能把 2nm 旗舰芯片做出两三代的能效倒车。
问题不是 CPU 不够强,而是计算资源堆上去了,数据却喂不过来。
极客湾实测,8EE6 的中核 IPC 相比上代 8E5 下降约 11%,部分负载下的能效甚至不如几年前的骁龙 8 Gen 3。
从微架构角度来看,主要有三个问题。
第一个问题:TLB 设计翻车,CPU 大量时间浪费在地址翻译上。
TLB 是 CPU 用来缓存虚拟地址到物理地址映射关系的硬件。
8EE6 采用了新的 TLB 条目组织方式,尝试将多个 4KB 页面组合管理,以提高地址翻译缓存的覆盖效率。
但这套方案对页面映射和分组条件非常敏感,特定连续内存访问模式反而可能产生严重的 TLB 冲突和条目替换问题。
原本应该命中的地址翻译频繁 Miss,CPU 不得不重新进行 Page Table Walk。
极客湾测得:
- 8E5 页表遍历延迟约 55ns,8EE6 增加到 77ns。
- L2 TLB 命中延迟从约 13.4ns 增加到 20ns。
- 某些负载下,页表遍历次数甚至达到上一代的十倍左右。
更离谱的是,某些数据结构越紧凑、内存访问越连续,性能反而越差。
这套设计被推测与适配 Android 16KB 内存页及提升 TLB 覆盖效率有关,但具体设计动机尚未得到高通证实。
第二个问题:超大核和中核共享 L2,电压与频率管理相互牵制。
高通这次引入了 16MB Oryon Flex Cache,让不同类型的 CPU 核心共享 L2 缓存。
共享本身并不是坏事,问题在于这套实现中,L2 的时钟和供电与超大核存在耦合。
于是出现了一个尴尬的局面:
中核开始高强度工作,但超大核没什么负载,此时如果 L2 维持较低频率,缓存访问延迟就可能明显增加,CPU 的执行流水线只能等待数据。
如果为了保证中核性能,提高 L2 的频率和供电电压,又会增加与之关联的超大核供电域功耗。
超大核明明没干多少活,却要跟着承担额外的功耗成本。
极客湾的相关测试中,这种联动造成的额外功耗最高超过 0.7W。
这就非常抽象了:想降低延迟,就得增加功耗;想控制功耗,又可能牺牲性能。
第三个问题:软件优化也没完全跟上。
极客湾还指出,Android Bionic 中针对 Oryon 的部分内存操作优化,存在 CPU Variant 识别范围与新芯片不匹配的问题。
硬件本来就存在访存瓶颈,软件层面的专用优化还可能没有正确启用。
最终,多个问题叠加,让 8EE6 出现了非常不符合旗舰定位的能效表现。
从《明日方舟:终末地》到《鸣潮》,极客湾都测到了部分场景下新芯片帧率不如上一代、功耗却更高的现象。
最讽刺的地方在于:
高通用上了先进的 2nm 工艺,把超大核频率推到了 5GHz,也给了 CPU 更强的执行资源。
结果 TLB 和缓存子系统没能跟上,执行单元不得不等待数据;为了降低等待延迟,又需要付出额外的频率和电压成本。
这代 8EE6 不是没有性能,而是为了释放性能,需要付出的功耗代价太高了。
软件适配问题还有机会通过 OTA 改善,但 TLB 和缓存供电域这样的硬件架构取舍,基本不可能靠系统更新彻底解决。
这次高通算是给整个行业上了一课:
CPU 性能不是把频率、流水线宽度和晶体管数量堆上去就行。真正决定能效的,是整个微架构能不能把计算、缓存、访存和电源管理协调起来。
先进制程可以提供更好的硬件基础,但救不了不合理的系统架构设计。
哈哈哈哈,苹果哪个人才想的 MacBook Pro 需要触摸屏的?日常用的时候别人过来点一下屏幕我都要擦半天,为此还买了好多张影视飓风的纳米布。感情你出这个是为了提升你们自己家纳米布的销量的是吧?
不过重量降低是实打实的好处,16 寸从 2.3 降低到了 1.8kg,这个好评!不过我想了一下,降了这么多,代价是什么?🤔
Gracker retweeted
飓风Tim抽100台iPhone
邵艾伦抽15台iPhone Duo 2TB
那我也跟抽15台iPhone Duo 2TB
条件一样,不看粉丝,不需要蓝标。
参与方式:关注我,一键三连本帖。
24小时后让@grok开奖。
简中区博主们一起发福利,
请不要再错过这次机会。
不要等别人抽到了,才来后悔。
抽15个粉丝送给我,人人都有机会。
Gracker retweeted
作为 政和量化团队,我们将向 10位幸运粉丝赠送 10台 iPhone Duo 设备!🎁(手机已备好)
无规则或条件。只需点赞此帖,转载此帖,并在下方评论“已关注”。
获奖者将于明天凌晨 12:00 公布。祝好运!☘️❤️
为了换 iPhone 折叠屏,我把手里的 Find N6 卖了换成 Find X9 Ultra,想的是拍照用 X9U,iOS 用 iPhone 折叠屏。
没想到折叠屏这么拉跨,18PM 倒是不拉跨,一看 1tb 版本 1.6 万直接劝退。
做为手机行业的从业者和消费者,碰到这样的行情真是欲哭无泪啊!
想当年 24Gb 内存的 一加手机出来的时候,我就预测后续 24GB + 1T 就是标配了,谁能想到现在还是 12GB 的天下啊😭😭,天天搞这些内存优化搞得形态都崩了
Android 16KB 大页优化:不改变 4KB 基础页,也能获得大页收益
在 LPC 2026 上,小米的 Nanzhe Zhao、Bo Zhang 和 Barry Song 分享了一项值得关注的 Android 内核优化:通过 16KB mTHP 与 Large Folio Page Cache,在保留 4KB 基础页的前提下提升内存管理和 I/O 性能。
这是一条不同于直接切换 16KB Base Page 的技术路线。
一、核心技术原理
传统 Android 系统主要采用 4KB 基础页,而 16KB mTHP 利用 Linux Folio 机制,将四个物理连续的 4KB 页面组合为一个 order-2 folio。
它的优势是保留 4KB 最小分配粒度,同时降低部分缺页处理及内存管理开销。不过,16KB mTHP 仍采用 PTE 级映射,TLB 优化依赖处理器的硬件页聚合能力(HPA),并不完全等同于真正的 16KB 基础页。
另一项关键技术是 F2FS Large Folio Page Cache。
通过扩大 Page Cache 的管理粒度,内核能够优化预读、Buffered I/O 和后台 Writeback。为此,F2FS 还需要适配子页 Dirty 状态、mmap 写缺页、部分截断,以及垃圾回收过程中的数据迁移。
演讲展示的特定测试中,1MB 文件读取配合批量优化后,吞吐量提升约 60.2%;1MB 后台回写场景提升约 80.3%。lpc.events
二、Android 实际性能表现
18 个 App 冷启动总耗时
−6.6%
52.16s → 48.74s
kswapd CPU 时间
−9.5%
27.47s → 24.86s
上述结果来自同时启用 16KB mTHP 和 F2FS Large Folio 的组合配置。其中 App 启动时间采用 am start -W 测量首帧,并对 18 个 App 求和,不能将收益单独归因于某项技术。lpc.events
三、真正的难点是碎片管理
16KB Folio 要求四个连续物理页,长期运行后可能因内存碎片而分配失败。
传统主动内存整理偏向创建 2MB 连续区域,对 16KB mTHP 而言成本过高。因此,团队提出 Lightweight Compaction,针对较小 order 整理内存,避免不必要的页面迁移。
相关独立 RFC 在内核编译负载中,将 kcompactd CPU 时间降低了 84%,但这不是 Android 整机性能提升幅度。lwn.net
另一个问题是 Scudo。将分配器页粒度改为 16KB,有利于 VMA 对齐和 mTHP 分配,却会增加 Padding 和内存释放粒度。演讲中的 12 个原生 App 测试显示,Scudo 总 RSS 增加了 7.44%。
四、技术价值
这项工作的意义,并不是证明 16KB mTHP 能全面替代 16KB Base Page,而是探索一种兼容现有 Android 应用、能够渐进部署的大页优化方案。
对于 Android 系统优化,需要综合评估 App 启动耗时、Page Fault、TLB、Folio 分配回退、内存碎片、PSI 和后台回收开销。
最终目标不是让页面越大越好,而是找到性能收益、内存利用率与系统稳定性之间更合理的平衡点。
🤖 Made with AI








































