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“穩(wěn)了”！

昨天，在蘋果2018秋季新品發(fā)布會剛剛結束后的凌晨3點零1分，華為消費者BG CEO余承東在微博上發(fā)文：“穩(wěn)了，我們十月十六日倫敦見！”

10月16日，倫敦，正是華為下半年旗艦機 Mate20 系列的發(fā)布時間和地點。

隨后，“華為終端公司”微信號發(fā)布海報，標語為——“謝謝你，給了我們做英雄的機會”。

這簡直就像某老壇酸菜牛肉面的廣告最后直接說別人抄襲一樣，華為要表達的意思也再明顯不過。

今年，蘋果的新品外觀雖無太大新意，價格反而讓人“驚喜”：“廉價版”iPhone XR起售價6499元，頂配版iPhone XS MAX則高達12799元。

缺乏新意卻昂貴的蘋果新品，可能讓中國消費者有更多的興趣關注國產手機。在這樣一個日子里，華為這一波操作不僅引起輿論熱議，熱心網友還紛紛在線激情P圖，為華為助威，順帶把華為送上了微博熱搜。

蘋果A12 vs 華為麒麟980：究竟誰才是全球首款7納米AI芯片？

這次輿論關注的一個最大焦點，是蘋果和華為雙方都在各自發(fā)布會上公開宣稱為“全球首款7納米手機SoC”的蘋果A12和華為麒麟980。

芯片決定了手機應用程序的種類和性能，先把誰是“全球首款”這個問題放在一邊，新智元根據(jù)公開資料，整理了A12和麒麟980的性能規(guī)格對比：

A12仿生：iPhone 迄今最智能、 最強大的芯片

根據(jù)蘋果公司的說法，這種神經網絡引擎每秒能執(zhí)行 5 萬億次運算，是之前的八倍，消耗的能量只有之前版本的十分之一。

在開始拆解分析蘋果A12仿生之前，我們應該提一下去年A11仿生的重要升級也很重要。該處理器采用全新的性能控制器，允許 A11 同時運行所有六個內核，以實現(xiàn)密集型工作負載。蘋果在移動硬件領域真正改變了游戲規(guī)則，這一事實鞏固了蘋果在智能手機處理器頂端的領先優(yōu)勢。

回到A12仿生，在 CPU 核心中，有兩個是為性能而設計的，比前一代 A11 仿生芯片快 15%。其他 4 個 CPU 核心都是為提高效率而設計的，比 A11 仿生芯片節(jié)能最高達 50%。系統(tǒng)可以決定如何組合分配三種類型的核心，以最高效地運行任務。

A12仿生的 GPU 為四核心，與 A11 仿生相比速度提升 50%。對于這個四核心的GPU，除了知道它是定制設計的外，現(xiàn)在還沒有任何公開架構細節(jié)。這個GPU最早出現(xiàn)在A8上，具有定制的著色器核心（shader core）和編譯器。蘋果去年正式與Imagination Technologies分道揚鑣，但早在那之前蘋果就開始著手自研定制設計。

最大的重頭戲是8核心的神經網絡引擎，這是蘋果處理器升級的真正優(yōu)勢。A11的神經網絡引擎只有兩個核心，A12將其增加到8個——相應地，峰值性能增加到5 TFLOPS，即每秒執(zhí)行 5 萬億次運算。這是8倍的提升，顯示出密集SoC的強大優(yōu)勢。此外，A12的ISP（圖像信號處理器）也加持了神經網絡引擎，新iPhone系列的智能HDR效果有了大幅提升。

最后，半精度浮點數(shù)（16 位）也出現(xiàn)在 A12 上。 在 A8 之后，Apple 開始轉向 16 位，A12 的神經引擎也是如此。這使得芯片可以快速執(zhí)行操作并節(jié)省電力。

神經網絡引擎能力的提升，也增強了新 iPhone 的機器學習能力，包括發(fā)送信息、拍照、人像模式、AR 功能、甚至原彩顯示，都可以調用神經網路引擎進行學習優(yōu)化。包括 Siri 在 iOS 12 中也擁有更強的學習功能，可以深度學習用戶的使用路徑與習慣。值得一提的是，這些神經網絡功能的運算調用，所消耗的電量僅為前代產品的十分之一。

A12仿生的神經網絡引擎也開放給 Core ML 平臺，Core ML 運行速度比 A11 仿生提高 9 倍。開發(fā)者可將強大、實時的機器學習應用到自己的 app 中，讓學習在 iPhone 上即可進行。

VLSI 研究分析師 G. Dan Hutcheson 稱，A12 仿生芯片是 “一項令人印象深刻的壯舉”，他說該芯片 “表明沿著摩爾定律這條路走下去，對各廠家來說仍然有吸引力”。

麒麟 980：創(chuàng)造了 6 個世界第一

華為的麒麟 980 芯片于 8 月 31 日在柏林 IFA 2018 上亮相。它將 69 億個晶體管封裝在一塊 1 平方厘米的芯片上。

華為宣稱，麒麟 980 創(chuàng)造了 6 個世界第一：

1、全球最早商用的臺積電 7nm 工藝的手機 SoC 芯片

2、全球首次實現(xiàn)基于 ARM Cortex-A76 開發(fā)的商用 CPU 架構，最高主頻可達 2.6GHz

3、全球首款搭載雙核 NPU

4、全球最新采用 Mali-G76 GPU

5、全球最先支持 LTE Cat.21，峰值下載速率 1.4Gbps，達到業(yè)內最高

6、支持全球最快 LPDDR4X 顆粒，主頻最高可達 2133MHz，同樣業(yè)內最高

具體來說，麒麟 980 是第一款使用基于 Arm Cortex-A76 處理器的芯片，與其前身 A73 和 A75 相比，性能提高了 75%，效率提高了 58%。

它有 8 個內核，2 個是基于 A76 的大型高性能內核，2 個同樣是 A76 的中等性能內核，以及 4 個基于 Cortex-A55 設計的小型高效內核。這個系統(tǒng)運行在 ARM big.LITTLE 架構的一個變體上，其中大型處理器處理即時、密集的工作負載，小型處理器負責持續(xù)的后臺任務。

麒麟 980 的 GPU 組件稱為 Mali-G76，與上一代相比，它的性能提升了 46%，效率提升了 178% 的。麒麟 980 芯片還有一個雙核神經處理單元。用業(yè)界最常用的圖像識別速率做標準，使用雙核 NPU 的麒麟 980 每分鐘識別圖片的數(shù)量達到 4500 張，比 970 增加了一倍多。

華為還設計了一個名叫 “Flex-Scheduling” 的智能調度機制，能根據(jù)手機運行的應用智能地進行三級的調度，比如播放音樂就只需要一個小核，使用社交軟件就動用中核，當有很多大量的負載，比如玩大型游戲時，就會使用大核。

蘋果華為相爭，臺積電成最大贏家

很難說蘋果A12仿生和麒麟980誰是真正的“王者”。光看數(shù)據(jù)，蘋果強調每秒計算次數(shù)，華為強調圖像識別速度，誰更厲害可能要等 10 月 16 日搭載麒麟 980 的華為 Mate 20 系列正式發(fā)布，拿真機測評才知道。

不過，A12處理器最傲人的是神經網絡引擎的強化，一下子比上代提升9倍，有網友認為相比980的NPU可能是碾壓級的。

蘋果A12也好，華為麒麟980也罷，如果非要指名點姓說一家，誰才是真正的“全球首款7納米芯片”，那答案則是生產這兩種芯片的臺積電。

事實上，現(xiàn)在的市場形勢對臺積電非常有利。

全球第二大晶圓代工廠格芯 （Global Foundries） 上月底宣布，將無限期擱置7納米投資計劃。

格芯執(zhí)行長 Tom Caulfield表示，執(zhí)行此計劃的背后原因是：無法承受與三星和臺積電的競爭壓力。該公司希望避免將其大部分研究和設備預算，投入到可能永遠無法獲得回報的工作中。

格芯的重要客戶是AMD，主要代工AMD的Ryzen、Radeon芯片。而此項宣布將使AMD將轉向臺積電。

這對臺積電來說也是一份意外之喜，據(jù)報道，AMD的相關訂單價值高達15億美元，但目前臺積電是唯一量產7nm代工廠，未來兩三年還有可能增加到50億美元。

盡管其他有可能角逐霸主之位的三星和英特爾也曾表示預定在2018年提供代工業(yè)者7納米節(jié)點的對應技術，但臺積電在這一方面仍處于領先位置。

為了摩爾定律“續(xù)命”，臺積電也拼了老命

至于臺積電本身，為了給摩爾定律“續(xù)命”，這家半導體巨頭也可謂是拼了老命。

在大多數(shù)人感嘆摩爾定律已經走向完結的當口，除了早早投入7納米工藝研發(fā)，并于2017年第二季度進入試產階段。

臺積電使用DUV光刻的第一代7nm FinFET與此前10nm FinFET制程相比，7nm FinFET將可在晶體管數(shù)量不變的情況下使芯片尺寸減少37％，或在電路復雜度相同的情況下降低40％的功耗。

為了滿足聯(lián)發(fā)科、海思和高通等無晶圓廠客戶不斷增長的需求，臺積電還提前在2018年第二季度將7納米工藝技術推向大規(guī)模生產。

據(jù)***當?shù)孛襟wDIGITIMES今年6月報道，有消息人士稱，臺積電已經收到越來越多的7納米訂單，還有更多的無晶圓廠客戶打算跳過10nm工藝，轉而直接使用7nm。

2016年，臺積電就對外宣稱，預計投入250億美元，建設制造5納米工藝芯片的工廠，并計劃于2020年上半年推出5納米工藝的芯片。

不僅如此，臺積電還表示，計劃在2022年之前籌建并運營全球首個3nm半導體晶圓廠，雖然有關其對環(huán)境潛在影響的公眾聽證會還在進行中，并且有可能減緩其計劃。

但無論如何，3納米已經逼近芯片上能容納晶體管數(shù)量的極限，再往下縮就不得不考慮電子的量子效應。IBM高管在日前在一次公開發(fā)表會議上說，3年內量計算機就將成為現(xiàn)實。

在摩爾定律這條路上，在代工廠這個商業(yè)模式上，臺積電非常成功，現(xiàn)在以及未來幾年也將很輝煌，但良品率和研發(fā)投入高昂的5納米、3納米工藝，性價比是否真的值得？

最終，由此帶來的性能提升，以及費用增長，都將落到消費者身上。