华为麒麟980发布！7nm，双核NPU（附高通、苹果等AI芯片进展）

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。

领先工艺：全球最早商用TSMC 7nm工艺的手机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。