华为AI芯片麒麟980发布!7nm,双核NPU(附高通、苹果等AI芯片进展)
昨晚,在2018德国IFA展会上,华为消费者BG CEO余承东以“奇点将至”之名,正式发布了麒麟980。作为全球首款量产的 7nm 手机 芯片 、双 NPU 加持,麒麟980共拿下全球六项第一,这也令大众狂欢不已。
7nm芯片、双NPU,六项世界第一
先来看看这款新推出的芯片,具体有哪些傲人的资本。作为最新推出的AI手机SoC芯片,麒麟980全球首次商用领先的TSMC 7nm制造工艺,并基于CPU、GPU、NPU、ISP、DDR设计了全系统融合优化的异构架构。
如余承东所说,这款中国芯,包含有6个世界第一。
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领先工艺:全球最早商用TSMC 7nm工艺的手机SoC芯片
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NPU:首款搭载双核NPU(Dual-NPU)的移动端芯片
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CPU:全球实现基于ARM Cortex-A76 CPU架构进行商业开发
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GPU:首款搭载最新的Mali-G76 GPU架构的移动端芯片
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通信升级:通信方面率先支持LTE Cat.21,峰值下载速率1.4Gbps达业内最高
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摄影升级:内存方面支持全球最快的LPDDR4X颗粒,主频最高可达2133MHz
首先,麒麟980采用7nm工艺,集成了69亿个晶体管。 据TSMC的官方统计,相比上一代旗舰——10nm工艺制程的麒麟970,980性能提升约20%,能效提升约40%,逻辑电路密度提升60%,即原来的1.6倍。
众所周知,传统芯片遵循摩尔定律,以提升单位面积内晶体管的数量,来提升芯片的性能。工艺提升,于企业而言,芯片的制造成本更低;于用户而言,芯片体积减小、功耗更少。
而目前芯片制造工艺普遍停留在10nm,7nm工艺则一度被称为”最逼近硅基半导体工艺的物理极限”。因而,麒麟980的7nm工艺,则是走在了手机芯片的前沿。
再来看其AI芯片的架构。 早在2017年9月,华为就抢在苹果之前,率先发布了全球首款AI芯片,搭载寒武纪的NPU。而本次,麒麟980又首次搭载寒武纪1A的优化版,采用双核结构,其图像识别速度比970提升120%。
对用户来说,可能最容易感受到的是图像与视频的处理。在物体的识别上,从以前识别到轮廓,到现在识别到细节;还可在实时的物体分割上,从略微粗放的场景划分,实现现在的精细划分。麒麟980还允许同时实时“跟踪”多个对象,能在视频中“换背景”,实现每分钟图像识别4500张。
除了图像处理,华为还自创了Flex-Scheduling技术,采用AI智能的预测和调度机制。系统可根据运载应用的功耗,将智能做三级调度,超大核主要用于游戏,大核用于社交通信等,小核则在听音乐等发挥作用。
而在通用芯片CPU上,980基于ARM Cortex-A76 CPU架构进行开发,性能比970提升75% ,能效同步提升58%,比骁龙845性能领先37%,能耗降低32%。这套全新设计的CPU架构麒麟CPU子系统,由2个超大核、2个大核和4个小核的三档能效架构组成。
在GPU上,980成为首款搭载最新的Mali-G76 GPU架构的移动端芯片。 和970相比,其GPU性能提升46%,能效提升178%。最直接的感受,就是在玩大型游戏时,不易卡顿。游戏性能的提升,也回应了用户一直以来对其GPU性能的担忧。
另外两大亮点,在通信和摄影上。通信升级,通信方面率先支持LTE Cat.21,峰值下载速率1.4Gbps达业内最高;摄影升级,内存方面支持全球最快的LPDDR4X颗粒,主频最高可达2133MHz。
历时三年,花费数十亿美元,麒麟980是怎样炼成的
解读完麒麟980的技术指标,让我们再从台前转到幕后,来看看这款芯片的研发过程。
据华为高管透露,为研发麒麟980,华为在2015年就开始研究7nm芯片 ,2017年进入Soc工程验证,再到2018年进行量产,项目周期长达3年。其中,1000多位高级半导体专家参与,进行了5000多次的工程验证。
而在研发经费上,华为否定了“斥资3亿美元”的说法。不过一向不吝于技术投资的华为,也表示动用“数亿美元”是肯定的。
时间长,花费多,相信华为也没在怕的,毕竟研发芯片本身就是个耗时耗力的活儿。而且,这和华为最初研发手机芯片比起来,也算“小巫见大巫”了。
早在2004年,华为开始组建手机芯片研发队伍 ,经过5年研发,到2009年,才拿出第一款海思K3。到2014年初,华为推出麒麟910,首次采用28nm制程,才有自己的名声。整个2014年,华为不停的迭代,一共发布6款芯片,终于有了长足进步。
再到2015年11月,麒麟950 SoC发布,采用16nm FinFET Plus工艺,综合性能飙至第一,勉强追上高通。而在950之后,华为又在2016年发布了960,2017年发布970,再到2018年7月发布710、8月发布980。
可以说,华为近几年才对标上高通,而之前10余年,都是慢慢熬过来的,这期间燃烧的经费就更不用说了。
打造一款“非卖品”,华为的赢利点在哪里?
三年时间,数亿美元,再加上之前有的十余年的技术积淀和经费燃烧,就又要回到那个老问题了,花了这么多人力、财力,华为的芯片“卖”吗?
答案依然是“NO”。 今年,在分析师大会上,华为轮值董事长徐直军也表示过,“我们不会基于芯片对外创造收入,华为自己做芯片仅仅定位来承载我们的硬件架构,来实现我们的产品的差异化、竞争力以及低成本。”
简单来说,就是华为的手机芯片仅限于自研自用。华为最初自己研发芯片,是因为不想像国内其他手机厂商一样,在高端芯片那里被高通卡了脖子。而海思芯片虽然成功应用在华为手机上,但要大规模生产,还要涉及诸如台积电等晶圆代工厂代工,及华为和其他手机厂商本身就是竞争关系等问题,因而,华为芯片一直不对外发售。
华为自己做芯片,除了供货安全、稳定考虑,也是主打自己“手机产品竞争力和品牌影响力”。
华为的海思芯片一直是国人的骄傲,每逢华为推出新的手机芯片,大家也都要激动的“手动吊打高通骁龙”一番,虽然不对外销售,但麒麟芯片单就品牌价值,已不容小觑。
另外,不只在手机领域,在安防领域,华为海思芯片也是国内监控设备的主流芯片之一。今年7月,华为还被曝出“达芬奇计划”,说要研制应用于自己的数据中心的芯片,先替代掉对英伟达GPU的依赖。如此看来,华为在芯片领域确实有自己的一个版图。
而这次大会上,华为还发布了其首款AI音箱Cube,但这款产品偏向海外,由亚马逊Alexa提供语音交互,内置4G路由器,传输速度最高300 Mbps。
这款集“六大世界第一”的麒麟980,也将搭载在华为Mate 20系列上,于10月16日在伦敦发布。麒麟990,也已在研发中。
附:华为、苹果、高通、ARM的AI芯片进展
2017年9月,华为发布了全球首款移动端AI芯片麒麟970,并将其运用于Mate10。这是业内首次在手机芯片中,出现专门用于进行AI计算的处理单元,其集成了“寒武纪”的NPU。今年7月Nova 3i手机搭载麒麟710,采用12nm工艺以及8核设计,内置NPU芯片,8月,发布麒麟980,率先采用7nm工艺,双核NPU。
紧随其后,苹果在2017年9月发布iPhone X,及其专用神经网络处理芯片A11“Bionic神经引擎”。该芯片将CPU和GPU的计算量分开,将面部识别、语音识别等AI相关的任务卸载到ASIC上处理。
在华为和苹果之后,高通于12月发布骁龙845,采用10nm工艺,支持Adreno 630 GPU,相比835,在AI计算能力上提升三倍,并支持多平台的神经网络系统。但其,并没有针对AI的独立运算单元,依旧是传统的CPU/GPU以及DSP/ISP等特定场景处理器兼职处理AI。
而为目前世界超过95%的智能手机和平板电脑提供IP的ARM,在AI方面稍显来迟。不过今年8月,ARM也发布了针对移动终端的AI芯片架构,其中机器学习处理器主要吸引平板电脑和智能手机制造商,计划在今年第一季度供货。
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