在2018德國IFA展會上,華為消費者BG CEO余承東以“奇點將至”之名,正式發布了麒麟980。作為全球首款量產的7nm手機芯片、雙NPU加持,麒麟980共拿下全球六項第一,這也令大眾狂歡不已。
7nm芯片、雙NPU,六項世界第一
先來看看這款新推出的芯片,具體有哪些傲人的資本。作為最新推出的AI手機SoC芯片,麒麟980全球首次商用領先的TSMC 7nm制造工藝,并基于CPU、GPU、NPU、ISP、DDR設計了全系統融合優化的異構架構。
如余承東所說,這款中國芯,包含有6個世界第一。
領先工藝:全球最早商用TSMC 7nm工藝的手機SoC芯片
NPU:首款搭載雙核NPU(Dual-NPU)的移動端芯片
CPU:全球實現基于ARM Cortex-A76 CPU架構進行商業開發
GPU:首款搭載最新的Mali-G76 GPU架構的移動端芯片
攝影升級:內存方面支持全球最快的LPDDR4X顆粒,主頻最高可達2133MHz
首先,麒麟980采用7nm工藝,集成了69億個晶體管。據TSMC的官方統計,相比上一代旗艦——10nm工藝制程的麒麟970,980性能提升約20%,能效提升約40%,邏輯電路密度提升60%,即原來的1.6倍。
眾所周知,傳統芯片遵循摩爾定律,以提升單位面積內晶體管的數量,來提升芯片的性能。工藝提升,于企業而言,芯片的制造成本更低;于用戶而言,芯片體積減小、功耗更少。
而目前芯片制造工藝普遍停留在10nm,7nm工藝則一度被稱為”最逼近硅基半導體工藝的物理極限”。因而,麒麟980的7nm工藝,則是走在了手機芯片的前沿。
再來看其AI芯片的架構。早在2017年9月,華為就搶在蘋果之前,率先發布了全球首款AI芯片,搭載寒武紀的NPU。而本次,麒麟980又首次搭載寒武紀1A的優化版,采用雙核結構,其圖像識別速度比970提升120%。
對用戶來說,可能最容易感受到的是圖像與視頻的處理。在物體的識別上,從以前識別到輪廓,到現在識別到細節;還可在實時的物體分割上,從略微粗放的場景劃分,實現現在的精細劃分。麒麟980還允許同時實時“跟蹤”多個對象,能在視頻中“換背景”,實現每分鐘圖像識別4500張。
除了圖像處理,華為還自創了Flex-Scheduling技術,采用AI智能的預測和調度機制。系統可根據運載應用的功耗,將智能做三級調度,超大核主要用于游戲,大核用于社交通信等,小核則在聽音樂等發揮作用。
而在通用芯片CPU上,980基于ARM Cortex-A76 CPU架構進行開發,性能比970提升75%,能效同步提升58%,比驍龍845性能領先37%,能耗降低32%。這套全新設計的CPU架構麒麟CPU子系統,由2個超大核、2個大核和4個小核的三檔能效架構組成。
在GPU上,980成為首款搭載最新的Mali-G76 GPU架構的移動端芯片。和970相比,其GPU性能提升46%,能效提升178%。最直接的感受,就是在玩大型游戲時,不易卡頓。游戲性能的提升,也回應了用戶一直以來對其GPU性能的擔憂。
另外兩大亮點,在通信和攝影上。通信升級,通信方面率先支持LTE Cat.21,峰值下載速率1.4Gbps達業內最高;攝影升級,內存方面支持全球最快的LPDDR4X顆粒,主頻最高可達2133MHz。
歷時三年,花費數十億美元,麒麟980是怎樣煉成的
解讀完麒麟980的技術指標,讓我們再從臺前轉到幕后,來看看這款芯片的研發過程。
據華為高管透露,為研發麒麟980,華為在2015年就開始研究7nm芯片,2017年進入Soc工程驗證,再到2018年進行量產,項目周期長達3年。其中,1000多位高級半導體專家參與,進行了5000多次的工程驗證。
而在研發經費上,華為否定了“斥資3億美元”的說法。不過一向不吝于技術投資的華為,也表示動用“數億美元”是肯定的。
時間長,花費多,相信華為也沒在怕的,畢竟研發芯片本身就是個耗時耗力的活兒。而且,這和華為最初研發手機芯片比起來,也算“小巫見大巫”了。
早在2004年,華為開始組建手機芯片研發隊伍,經過5年研發,到2009年,才拿出第一款海思K3。到2014年初,華為推出麒麟910,首次采用28nm制程,才有自己的名聲。整個2014年,華為不停的迭代,一共發布6款芯片,終于有了長足進步。
再到2015年11月,麒麟950 SoC發布,采用16nm FinFET Plus工藝,綜合性能飆至第一,勉強追上高通。而在950之后,華為又在2016年發布了960,2017年發布970,再到2018年7月發布710、8月發布980。
可以說,華為近幾年才對標上高通,而之前10余年,都是慢慢熬過來的,這期間燃燒的經費就更不用說了。
打造一款“非賣品”,華為的贏利點在哪里?
三年時間,數億美元,再加上之前有的十余年的技術積淀和經費燃燒,就又要回到那個老問題了,花了這么多人力、財力,華為的芯片“賣”嗎?
答案依然是“NO”。今年,在分析師大會上,華為輪值董事長徐直軍也表示過,“我們不會基于芯片對外創造收入,華為自己做芯片僅僅定位來承載我們的硬件架構,來實現我們的產品的差異化、競爭力以及低成本。”
簡單來說,就是華為的手機芯片僅限于自研自用。華為最初自己研發芯片,是因為不想像國內其他手機廠商一樣,在高端芯片那里被高通卡了脖子。而海思芯片雖然成功應用在華為手機上,但要大規模生產,還要涉及諸如臺積電等晶圓代工廠代工,及華為和其他手機廠商本身就是競爭關系等問題,因而,華為芯片一直不對外發售。
華為自己做芯片,除了供貨安全、穩定考慮,也是主打自己“手機產品競爭力和品牌影響力”。
華為的海思芯片一直是國人的驕傲,每逢華為推出新的手機芯片,大家也都要激動的“手動吊打高通驍龍”一番,雖然不對外銷售,但麒麟芯片單就品牌價值,已不容小覷。
另外,不只在手機領域,在安防領域,華為海思芯片也是國內監控設備的主流芯片之一。今年7月,華為還被曝出“達芬奇計劃”,說要研制應用于自己的數據中心的芯片,先替代掉對英偉達GPU的依賴。如此看來,華為在芯片領域確實有自己的一個版圖。
而這次大會上,華為還發布了其首款AI音箱Cube,但這款產品偏向海外,由亞馬遜Alexa提供語音交互,內置4G路由器,傳輸速度最高300 Mbps。
這款集“六大世界第一”的麒麟980,也將搭載在華為Mate 20系列上,于10月16日在倫敦發布。麒麟990,也已在研發中。
附:華為、蘋果、高通、ARM的AI芯片進展
2017年9月,華為發布了全球首款移動端AI芯片麒麟970,并將其運用于Mate10。這是業內首次在手機芯片中,出現專門用于進行AI計算的處理單元,其集成了“寒武紀”的NPU。今年7月Nova 3i手機搭載麒麟710,采用12nm工藝以及8核設計,內置NPU芯片,8月,發布麒麟980,率先采用7nm工藝,雙核NPU。
緊隨其后,蘋果在2017年9月發布iPhone X,及其專用神經網絡處理芯片A11“Bionic神經引擎”。該芯片將CPU和GPU的計算量分開,將面部識別、語音識別等AI相關的任務卸載到ASIC上處理。
在華為和蘋果之后,高通于12月發布驍龍845,采用10nm工藝,支持Adreno 630 GPU,相比835,在AI計算能力上提升三倍,并支持多平臺的神經網絡系統。但其,并沒有針對AI的獨立運算單元,依舊是傳統的CPU/GPU以及DSP/ISP等特定場景處理器兼職處理AI。
而為目前世界超過95%的智能手機和平板電腦提供IP的ARM,在AI方面稍顯來遲。不過今年2月,ARM也發布了針對移動終端的AI芯片架構,其中機器學習處理器主要吸引平板電腦和智能手機制造商,計劃在今年第一季度供貨。
一直以來,技術都是推動商業環境進化的重要因素,而目前最熱的技術升級趨勢,無疑是人工智能。當下,盡管人工智能行業本身已經進入了一個平穩的發展期,但它對于各行各業的賦能卻正在以更熱烈的姿態進行。
2018年11月30日上午,億
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