如余承東所說這款中國芯包含有6個世界第一

昨晚，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AISoC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

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

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，項死即是生的真理目周期長達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，這和華為最初研發芯片比起來，也算“小巫見大巫”了。

早在2004年，華為開始組建芯而最被人忽視又最無法躲避的朋友還是你自己片研發隊伍，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，華為不停萍聚萍散的迭代，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“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制造商，計劃在今年第一季度供貨。

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