天玑9400采用第二代全大核CPU（1+3+4）、台积电N3E工艺、Immortalis-G925光追GPU、第八代NPU及Wi-Fi 7三频并发，实现性能、能效、AI与连接全面跃迁。
如果您关注旗舰移动芯片的性能演进，发现天玑9400在架构设计上持续强化全大核策略，则可能是为了在高负载场景中突破调度瓶颈、提升多线程响应效率并重构能效边界。以下是关于该芯片关键细节的深度梳理：
本文运行环境：vivo X100 Pro，Android 15。
天玑9400采用第二代全大核CPU设计，摒弃传统大小核混合结构，以“1+3+4”组合实现任务分层调度优化。其核心由1颗主频3.62GHz的Cortex-X925超大核、3颗主频3.3GHz的Cortex-X4超大核及4颗主频2.4GHz的Cortex-A720大核构成，全部支持乱序执行，消除小核顺序执行带来的延迟缺陷。
1、Cortex-X925基于Arm v9.2指令集，IPC相较X4提升15%，单核性能提升35%；
2、所有大核二级缓存容量翻倍，X925达2MB，X4为1MB，A720为512KB；
3、三级缓存扩容至12MB，系统缓存接口开放度提升，增强开发者场景适配能力。
芯片采用台积电第二代3nm（N3E）工艺制造，相较前代N4P进一步压缩漏电率并提升晶体管集成度。291亿颗晶体管的规模较天玑9300增加28%，为AI加速单元、GPU光追模块及内存控制器提供物理基础支撑。
1、在满载《原神》测试中，机身最高温度控制在42℃；
2、同性能功耗降低40%，日常轻载场景节能达32%；
3、LPDDR5X内存支持速率提升至10.7Gbps，带宽与能效同步优化。
Immortalis-G925 GPU为移动端首次搭载PC级光追加速器OMM（Optical Motion Mapping），通过硬件级光线追踪单元重构全局光照路径计算逻辑，显著降低传统软件模拟带来的算力开销。
1、Aztec 1440p图形测试帧率达95fps；
2、光追性能较天玑9300提升近20%；
3、支持硬件级动态分辨率缩放，在高画质下维持帧率稳定性。
第八代NPU配合NeuroPilot SDK 3.0，实现对DeepSeek-R1-Distill、LLaVA-1.5 7B等主流端侧大模型的本地化推理支持。SpD+推理解码技术使AI运算延迟下降37%，满足实时语音转写、视频生成等高时效性需求。
1、AI Benchmark测试中位列苏黎世理工学院榜单第一名；
2、支持端侧LoRA微调训练，无需云端回传即可完成个性化模型迭代；
3、天玑AI智能体化引擎可调度多模态输入，实现跨应用意图识别与响应。
无线通信模块全面升级至Wi-Fi 7三频并发与Sub-6GHz四载波聚合，理论峰值吞吐达7.3Gbps与7Gbps；蓝牙6.0视距内互连距离扩展至5公里，支持低延迟音频同步与设备协同唤醒。
1、触控采样率提升至1200Hz，响应延迟压缩至6.2ms；
2、Wi-Fi 7多链路操作（MLO）技术保障游戏场景下网络零中断；
3、四载波聚合启用后，弱信号区域下载速度提升2.8倍。
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