Snapdragon X2處理器架構全解析：12大6小核心是怎麼煉成的？

CPU核心配置我們接著看Qualcomm於Snapdragon Compute Architecture Deep Dive 2025活動發表的資訊，瞭解Snapdragon X2平台系列處理器的規格與「大小核」架構。

12大6小，3叢集設計

Snapdragon X2平台的處理器也是採用「大小核」混合設計，其中效能較佳的稱為Prime核心，而電力效率較佳的則稱為Performance核心，2者可以依照電腦執行的程式即時調配工作負載與運作狀態，發揮兼顧效能表現與電池續航力的效果。

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在Snapdragon X2平台的架構設計中2者皆是以6個核心構成1個叢集，旗艦款的Snapdragon X2 Elite Extreme X2E-96-100具有2組Prime叢集搭配1組叢集Performance叢集，達成「12 + 6」共18核心的處理器組態，能夠透過靈活調度不同種類核心的方式兼顧效能與電池續航力表現。 

Snapdragon X2 Elite系列SoC規格簡表
SoC型號	CPU核心配置	最高Turbo時脈	快取記憶體總量	內建顯示晶片型號	內建顯示晶片最高Turbo時脈	最高NPU效能
X2E-96-100	12 Prime + 6 Performance	5.0 GHz	53 MB	X2-90	1.85 GHz	80 TOPS
X2E-88-100	12 Prime + 6 Performance	4.7 GHz	53 MB	X2-90	1.70 GHz	80 TOPS
X2E-80-100	6 Prime + 6 Performance	4.7 GHz	34 MB	X2-85	1.70 GHz	80 TOPS

 

▲ 以Snapdragon X2 Elite Extreme X2E-96-100為例，它具有2組Prime叢集搭配1組叢集Performance叢集，每個叢集都由6個處理器核心構成，整組SoC具有18個核心。

大核架構衝上5 GHz

Snapdragon X2平台的「大核」為Prime核心，它以6個為單為組成Prime叢集，目前已發表的Snapdragon X2平台SoC最高具有2個叢集共12個Prime核心。比較特別的是，它的最高Turbo時脈可達5.0 GHz，成為首款達到5.0 GHz的Arm架構處理器。

為了加強在處理器執行AI應用程式的能力，叢集內部整合Qualcomm Matrix Engine矩陣引擎，它能夠提升矩陣與AI、ML（機器學習）等運算負載的效能，在進行AI運算時不需要將資料搬移到繪圖處理器（GPU）或神經處理器（NPU），具有更快的反應速度並節省搬運資料所消耗的電力，適合輕量AI應用程式。

筆者將處理器架構特色整理於下。

▲ 在Snapdragon X2平台的Prime叢集具有6個處理器核心，共享16 MB L2快取記憶體，並具有1組Qualcomm矩陣引擎。 

▲ 核心內部具有存取、記憶體管理、重命名與隱退、指令預取、指令執行、向量執行等多種單元。

▲ 在指令預取與解碼部分，具有192 KB L1指令快取記憶體，每週期可以預取16組指令，搭配9 Wide解碼器，最多每週期可以指派9組微指令（Micro Operation）。

▲ 暫存器具有9 Wide重命名機制以匹配解碼器，指派機制則能將微指令分發至14組以上的預留窗口，改善亂序處理的效率。

▲ 整數執行單元部分具有6 Wide 64 Bit整數管線，每週期最多可以執行6個算術邏輯運算，或4組分枝，或2組乘法、乘積累加運算。

▲ 向量與浮點數執行單元部分具有4 Wide 128 Bit向量管線，每條管線每執行4組FP32或INT32資料類型的加法、乘法、乘積累加運算，並可支援FP16、FP64、BF16等資料類型。

▲ 存取單元具有容量為96 KB的完全一致性6 Way L1快取記憶體，每週期能進行4個讀取或儲存動作（可以任意組合），並整合多種預取演算法改善運作效率。

▲ 記憶體管理單元部分支援4 KB與64 KB粒度轉譯，具有獨立的L1指令、資料快取記憶體轉譯後備緩衝區 (Translation Lookaside Buffer，TLB。存取需1個週期)，以及統一L2快取記憶體TLB（存取需2個週期），並支援2階段轉譯以及巢狀虛擬化，強化虛擬機器的應用。

▲ Prime叢集具有容量為16 MB的16 Way L2快取記憶體，運作時脈與處理器同步，並採用包含式設計（Inclusive，會儲存與L1指令、資料快取記憶體相同的資料），L1 Miss、L2 Hit的平均延遲為21個週期。而所有的18個處理器核心可以共享位於各叢集、總容量44 MB的L2快取記憶體。

▲ Qualcomm Matrix Engine矩陣引擎可以加速矩陣以及AI、ML運算，支援512 Bit長度向量以及FP32、FP16、BF16、INT32、INT16、INT8等資料類型。其運作時脈能與處理器脫勾，在閒置時降速或關閉，以節省電力消耗，並降低發熱以避免影響處理器時脈。

▲ 在安全性方面，Snapdragon X2平台支援Security States EL3的TrustZone 技術、Security States EL2等安全層級，也支援記憶體標籤Memory Tagging技術。

▲ 與前代Snapdragon X Elite相比，Snapdragon X2 Elite Extreme的效能成長幅度達39%。在相同效能表現時，INPP功耗降低43%。

▲ INPP（Idle Normalized Platform Power，平台閒置標準化功耗）指的是將執行測試時的全機功耗，扣掉閒置時的全機功耗，大約等同於SoC、記憶體、電源轉換的功耗總和。Qualcomm表示這項數據更適合用於比較耗電量。

小核能壓到2 W以下

Snapdragon X2平台的「小核」為Performance核心，它以6個為單為組成Performance叢集，目前已發表的Snapdragon X2平台SoC最高具有1個叢集共6個Prime核心。

Performance叢集縮減執行管線、亂序處理窗口，並縮小快取記憶體、轉譯後備緩衝區，以達到最佳效能與電力消耗的平衡，尤其適合功耗2 W以下的應用情境。

▲ Performance叢集同樣由6個核心構成，搭載12 MB L2快取記憶體，並且具有Qualcomm Matrix Engine矩陣引擎。

▲ Performance核心具有較佳的電力效率，適合負責背景、長駐程式，以及低於2 W功耗的使用情境。

▲ Snapdragon X2平台的處理器特色一覽。無論是Prime核心或Performance核心都具有能夠加速AI運算的矩陣引擎，3個群組據總共擁有可共享的44 MB L2快取記憶體。

Snapdragon X2平台將在Arm架構與Android作業系統成熟的「大小核」經驗帶到Windows作業系統，發揮兼顧效能以及電力效率的功效，有助於延長筆記型電腦的電池續航力，帶來更理想的使用體驗。

更多Snapdragon X2平台詳細解說請參考Snapdragon Compute Architecture Deep Dive 2025系列報導。

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