O A20 Pro tem se mostrado um dos chips mais avançados para smartphones, com pontuações recentes em testes de núcleo único e múltiplos núcleos que ajudam a consolidar sua posição no setor.
Agora, novas informações indicam que seu Neural Engine duplo de 16 núcleos pode alcançar um desempenho computacional máximo superior ao da GPU de sete núcleos, desde que a carga de trabalho tenha sido criada especificamente para a NPU.
Modelos de IA menores aproveitam melhor o Neural Engine
No X, Max Weinbach comentou que o Neural Engine duplo de 16 núcleos presente no A20 Pro e no M6 pode superar o desempenho da GPU em tarefas que aproveitem diretamente esse componente.
Fun fact, the peak compute throughput out of the dual-ANE in A20 Pro and M6 is actually higher than the GPU in both devices for workloads that map well to the ANE
— Max Weinbach (@mweinbach) September 11, 2026
Isso não se aplica a cargas gráficas pesadas ou a determinadas animações. Caso fossem processadas pelo Neural Engine, essas tarefas teriam um desempenho extremamente lento.
O novo Neural Engine deve funcionar melhor com modelos menores de inteligência artificial executados no próprio aparelho, com cerca de 3 bilhões de parâmetros, além do processamento de prompts.
Com essas tarefas concentradas na NPU, a CPU e a GPU ficam com mais recursos disponíveis para outras operações, o que coloca este SoC em uma posição única.
O processamento de prompts durante a etapa de prefill em modelos de IA quantizados também se encaixa diretamente nos pipelines do Neural Engine. Dessa forma, essa é outra carga de trabalho desenvolvida para aproveitar o componente.
Reconhecimento de voz e recursos de imagem
O reconhecimento de voz no aparelho e os aprimoramentos de áudio em tempo real também são adequados para a NPU do chipset.
O mesmo vale para recursos visuais, como estimativa de profundidade da câmera em tempo real, desfoque de fundo, reconhecimento de texto e segmentação de imagens.
Outras tarefas ainda precisam recorrer à CPU e à GPU. Entre elas estão operações matemáticas de ponto flutuante FP32 não quantizadas ou de 64 bits, além de tensores que mudam de formato dinamicamente.
Na geração de texto por grandes modelos de linguagem, o processamento de um único token pode sofrer com a sobrecarga de acionamento do Neural Engine.
Nesse caso, a CPU ou a GPU pode ser mais adequada para a tarefa. As primeiras unidades do iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max e iPhone Duo ainda não chegaram ao mercado.
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Após o lançamento, tarefas criadas para o Neural Engine duplo de 16 núcleos devem ajudar a mostrar com maior precisão o que essa atualização consegue fazer.
