iQOO 15 搭载自研手机显卡和机圈大力水手，能否打破手游视效壁垒

先简单看下「手机显卡」和「机圈大力水手」分别指的是什么。

「手机显卡」指的是iQOO 15上将会搭载的Q3自研电竞芯片，和已经更新了多代的iQOO自研电竞芯片一样，这颗芯片可以提供额外的算力，实现超分超帧全开，并且这一代引入了全场景光线追踪的特性。

「机圈大力水手」指的则是iQOO 15上将会搭载的QNSS超极渲染引擎具备N卡DLSS（大力水手）类似的特性，可以通过AI生成图像的能力，完成AI超分、超帧的任务。iQOO一直在推动这类算法的研发和落地，蓝厂这次是终于想起来给跑在电竞芯片上的系统起了个好懂的名字。

然后，在对iQOO 15的这两项技术给出评价之前，我们可以先聊聊最近在人工智能应用领域非常火的一件事。

近半年来，谷歌在博通的帮助下，使用自己研发的专用AI计算芯片TPU，不依赖英伟达的AI软硬件生态， 让自家的AI 大模型Gemini 2.5在主流的应用场景下，达到了非常惊艳的表现，很多借助AI创作的工程师和设计师评价其为SOTA当下最佳。

（一些朋友可能没看到相关的新闻，但大概率看到了各个社交平台上“病毒”一样扩散的AI手办）

在利用自家模型带火了TPU后，谷歌开始向外销售TPU，引发了以英伟达为代表的基于通用GPU算力设备的市场“大地震”，也一度引发了大量国内算力。

在这件大事的背后，有两个关键要素，是每个介绍此事的文章都不会绕过的：

其一，英伟达的AI计算芯片是基于GPU的通用计算芯片，谷歌TPU是专用成电路ASIC计算芯片，专用芯片效率更高、成本更低、能耗更低；

其二，谷歌本身就具备AI算法研发能力，自己研发的软件搭配自己研发的硬件带来了更强的性能和研发效率，使其得以战胜传统GPU+cuda+pytorch方案。

虽然领域不同，而且谷歌的技术高度更高，但其实iQOO 15的自研「手机显卡」和「机圈大力水手」，背后有着与谷歌Gemini + TPU非常相似的逻辑。

大家平时玩游戏的手机，其性能核心SoC（System on Chip，片上系统），其实是个考虑到了一定专用性，但又非常通用的计算架构。

说其具备一定的专用性，是因为在这块SoC芯片上，集成了CPU、GPU、ISP、DSP、通信解码、安全处理、NPU……等处理不同运算用途的芯片。

GPU、ISP、DSP……能做的运算，本质上都可以通过CPU完成，但CPU完成这项工作的效率很低，所以其同样应用了“专用芯片＞通用芯片”的原理。

而说其通用性，则是因为这些SoC要供给多个品牌的安卓手机产品。其“专用模块”，如GPU、NPU等部件，面向的，仍然是对应领域的“通用”需求，比如在《原神》游戏中，渲染出一帧游戏画面。

但在完成一些定制化的增量体验上，就不太擅长了。

比如iQOO多代性能旗舰上备受好评的超分、超帧，以及iQOO 15即将首发的《原神》全场景光追。

光追的渲染效果，本质上是计算渲染场景内发光光源发出的光线，经过场景内反光透光材质后，投射到摄像机，也就是代替我们观看游戏场景的手机屏幕上应有的效果。

比如：

树的倒影投射到水面上后，在什么角度上应该反射到我们的视角内？

半透明的水应该看清水下的石头吗？

阴影会被附近有反射的光源照亮一部分吗？

……

芯片需要巨大的算力来完成上面这些计算，然后才能呈现出更接近现实世界的渲染效果。

如果让进行通用计算的CPU和GPU来处理这些运算，达到同样性能表现的功耗，会非常大！

大到什么程度？作为参考，有一篇经典的论文《Understanding Sources of Inefficiency in General-Purpose Chips》[1]，研究人员尝试着对一块通用芯片和专用芯片在处理720P H.264视频解码任务上作比较。

达到同样的性能，通用芯片的功耗是专用芯片的500倍。

研究人员用上了当时几乎所有的主流优化手段后，这个差异缩小到了50倍，仍然非常夸张。

基于这样的原理，iQOO在数年前，开始了针对游戏特性体验增强的专用计算芯片研发之路。

显然，只是聚焦于游戏优化的软件研发，无法突破通用芯片带来的运算性能/功耗瓶颈，尤其在手机这个对散热、能耗更加敏感的平台上。

在iQOO Neo5第一次定制一块芯片用于插帧，喊出“手机独显”的时候，其本质上可能更接近高端电视上常用的ME/MC。

而数年后的今日，我们看到iQOO一步步将其打造成了自研电竞芯片Q3和QNSS超级渲染引擎的组合，支持超分超帧并发、超分截图输出，甚至头部游戏全场景光追的游戏体验壁垒。

就像谷歌AI和谷歌TPU一样，其壁垒之处在于，即使友商在软件方面做出了同样级别的突破，受限于大家都在用的SoC通用计算架构，其软件算法会因能耗过高而失去用武之地；

而反过来，如果友商找到ASIC供应商快速定制一款硬件，也会面临软件功能缺失的问题。

友商只有像iQOO一样，在软硬件上同步发力，才能弥补自研电竞芯片Q3和QNSS超级渲染引擎这对技术组合带来的游戏体验差距。

这个体验领先多少呢？

在PC领域，N卡凭借大力水手（DLSS）牢牢的占据了技术高地。

主流的3A大作，在讨论到顶级画质表现时，都会以其所在代顶级N卡的表现作为标杆。

消费者愿意通过光追带来更逼真的效果，是有前提的：

首要的前提是流畅，大家是在玩游戏，而不是在看PPT，只有在能够流畅游戏的前提下，追求画质才有意义。

次要的前提是和显示器适配，喂饱了大尺寸、高分辨率屏幕的渲染效果后，大家才愿意注意到细腻的光影细节。

而当前人类的计算技术，只论原生渲染，更本达不到这个前提，原生分辨率所需要的运算资源，实在是太高了。

早在2023年的一次圆桌讨论中，Nvidia应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro就表示，原生分辨率不再是游戏中实现最大图形保真度的最佳解决方案，游戏图形行业在未来正朝着更加依赖AI图像重建和基于AI的图形渲染的方向发展。

背后就是同样的理由。

赛博朋克2077是五年前的老游戏了，想要流畅并且喂饱4K显示器的前提下开光追，依然是RTX 4090显卡做不到的事。

而N卡DLSS技术的超分和超帧能力，则让流畅和喂饱显示器的同时，使用光追赋予游戏更加的画质表现，成为了可能。

而在手机这个移动平台上，受限于体积和供电方式，PC游戏所遇见的困境，显然会更加严重。

高端旗舰统统配上了120hz高刷、2K分辨率的优质屏幕。

然后受限于算力，用户到手后，只能以60帧、720P分辨率“畅玩”大型游戏，而且是删掉了一堆地图细节的大型游戏。

这其实是个细想后有一些滑稽，但又让人很遗憾的事情。

就像N卡+DLSS解决PC游戏画面困境一样，Q3 + QNSS也基于同样的原理，在努力解决手机游戏的画面表现困境。

我相信任何一位游戏爱好者在了解Q3 + QNSS的相关内容后，都会给出高度的评价。

多说一句，iQOO 15的技术沟通会在聊到Q3 + QNSS的同时，还预发布了iQOO 15搭载的三星珠峰屏，这块屏幕在高刷、高分的同时，还具备极其通透的色彩和亮度表现。

基于上面的逻辑，显然在拿出Q3 + QNSS这套技术组合后，iQOO团队在努力介绍这块屏幕的游戏体验时，才更让人觉得逻辑自洽。

也更让人期待iQOO 15。

我们推测，会有越来越多的友商认识到这套逻辑，并且发力追赶。

将研发资源大力投入到Q3电竞芯片、QNSS渲染引擎等相关的技术内容上，是一项用户价值极高的事情。

因为背后有大量的基础技术，是可以同时应用到手机游戏和手机计算摄影两个方向上的。

而游戏和影像表现，则显然都是高端旗舰手机竞争最激烈的赛道。

最后多说两句，我猜测很多搞DIY攒机的朋友会对“手机显卡”这个称呼会颇有微词。

确实，电竞芯片Q3所发挥的作用，和传统意义上大家所理解的PC独显是有所不同的。在手机渲染游戏时，通用的图形计算仍然是在SoC上的GPU核心上完成的。

但PC显卡本身的发展，其实也是从2d3d加速卡不断的从CPU中“夺取”通用计算开始的。

我们很难找到一个特定的节点，把这些专用计算卡命名出一个显卡时刻，将这些设备一分为二，前面的仅仅是加速卡，后面的可以称之为显卡。

手机显卡的发展也必然走出类似的路径。

一个能带来光追和类DLSS技术栈的专用芯片，称呼一声显卡，其实是不为过的。

大家觉得呢？

参考文献：

[1] Hameed R , Qadeer W , Wachs M ,et al.Understanding Sources of Inefficiency in General-Purpose Chips[J].Computer architecture news, 2010, 38(3):P.37-47.DOI:10.1145/1816038.1815968.