如余承东所说这款中国芯包含有6个世界第一

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AISoC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。

领先工艺：全球最早商用TSMC 7nm工艺的SoC芯片

NPU：首款搭载双核NPU（Dual-NPU）的移动端芯片

CPU：全球实现基于ARM Cortex-A76 CPU架构进行商业开发

GPU：首款搭载最新的Mali-G76 GPU架构的移动端芯片

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

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，项死即是生的真理目周期长达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，这和华为最初研发芯片比起来，也算“小巫见大巫”了。

早在2004年，华为开始组建芯而最被人忽视又最无法躲避的朋友还是你自己片研发队伍，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，华为不停萍聚萍散的迭代，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“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%的智能和平板电脑提供IP的ARM，在AI方面稍显来迟。不过今年2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制造商，计划在今年第一季度供货。

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