『 導 讀 』
AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用於處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊（其他非計算任務仍由CPU負責）。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
在2018德國IFA展會上，華為消費者BG CEO餘承東以“奇點將至”之名，正式發佈了麒麟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製造工藝，並基於CPU、GPU、NPU、ISP、DDR設計了全系統融合優化的異構架構。
如餘承東所說，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：全球實現基於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採用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工藝製程的麒麟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，於企業而言，芯片的製造成本更低；於用戶而言，芯片體積減小、功耗更少。
而目前芯片製造工藝普遍停留在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。
再來看其人工智能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，採用雙核結構，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，採用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，超大核主要用於遊戲，大核用於社交通信等，小核則在聽音樂等發揮作用。
而在通用芯片CPU上，980基於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，就是在玩大型遊戲時，不易卡頓。遊戲性能的提升，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後，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，項目週期長達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。不過一向不吝於技術投資的華為，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，首次採用28nm製程，才有自己的名聲。整個2014年，華為不停的迭代，一共發佈6款芯片，終於有了長足進步。
再到2015年11月，麒麟950 SoC發佈，採用16nm FinFET Plus工藝，綜合性能飆至第一，勉強追上高通。而在950之後，華為又在2016年發佈了960，2017年發佈970，再到2018年7月發佈710、8月發佈980。
可以說，華為近幾年才對標上高通，而之前10餘年，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”，華為的贏利點在哪裡？
三年時間，數億美元，再加上之前有的十餘年的技術積澱和經費燃燒，就又要回到那個老問題了，花了這麼多人力、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，“我們不會基於芯片對外創造收入，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於自研自用。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，在高端芯片那裡被高通卡了脖子。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係等問題，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”，說要研製應用於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，於10月16日在倫敦發佈。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，華為發佈了全球首款移動端AI芯片麒麟970，並將其運用於Mate10。這是業內首次在手機芯片中，出現運用人工智能專門用於進行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，採用12nm工藝以及8核設計，內置NPU芯片，8月，發佈麒麟980，率先採用7nm工藝，雙核NPU。
緊隨其後，蘋果在2017年9月發佈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。
在華為和蘋果之後，高通於12月發佈驍龍845，採用10nm工藝，支持Adreno 630 GPU，相比835，在AI計算能力上提升三倍，並支持多平臺的神經網絡系統。但其，並沒有針對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%的人工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8月，ARM也發佈了針對移動終端的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。
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