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华为、苹果争“世界首款7纳米”,台积电:稳了!

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原标题:华为、苹果争“世界首款7纳米”,台积电:稳了!

                     关于麒麟970,你应该知道的

姓名:高浪

【嵌牛导读】:作为华为2017年度重磅旗舰机型,Mate10头号亮点就是它拥有AI人工智能特性,麒麟970集成了专用的神经网络处理单元NPU,比以往都要快的多体验速度,那么关于麒麟970,你应该知道什么呢?

【嵌牛鼻子】:华为,海思麒麟970,AI,神经网络,·

【嵌牛提问】:麒麟970芯片最新的亮点是什么?与骁龙、三星相比,其性能如何?

【嵌牛正文】:

麒麟970芯片是华为海思推出的一款采用了台积电10nm工艺的新一代芯片,是全球首款内置独立NPU(神经网络单元)的智能手机AI计算。

图片 1

华为的新款芯片麒麟970,为推出的旗舰机型Mate
10和其他高端手机提供更快的处理速度和更低的功耗。2017年9月2日,在2017年德国柏林国际消费类电子产品展览会上,华为发布人工智能芯片麒麟970。首款采用麒麟970的华为手机Mate
10,在2017年10月16日在德国慕尼黑正式发布。

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问题:如果再提升50%,GeekBench,4就到15000了吧。

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1.主要特点

专门的AI硬件处理单元。麒麟970芯片最大的特征,是设立了一个专门的AI硬件处理单元—NPU(Neural
Network Processing Unit,神经元网络),用来处理海量的AI数据。

回答:

倒计时6**天**

2.人工智能战略

麒麟970发布后,华为终端营销应该会把“AI”作为突出卖点,并且围绕AI开始构建生态。在人工智能时代,理想的状况是智能终端将变成人的助手,真正实现“知你”、“懂你”、“帮你”。这就要求人工智能技术不断演进,不仅是被动响应用户的需求,更能够主动感知用户状态和周边环境,并提供精准服务的全新交互方式。

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随着苹果iPhone
X以及iPhone8的发布,其中搭载的芯片A11成为背后的英雄。新发布的A11处理器的性能表现却足以令人称道。苹果表示A11仿生是iPhone上有史以来最强大、最智能的芯片。其中,iPhone
X的A11单核成绩达到了4204分,多核测试跑分高达10065分。无疑是是目前“地表最强”的手机处理器。

新智元将于9月20日在北京国家会议中心举办AI WORLD
2018世界人工智能峰会,计算机视觉领域先驱、约翰霍普金斯大学认知与计算机科学系教授Alan
Yullie将亲临会场,发表主题演讲《深度网络及更多:大数据不是万能的》。
随着计算机视觉技术的发展,如何利用小数据乃至无数据解决特定应用场景问题,将是最新的一个关键点,欢迎到现场交流!

3.规格参数

以往的手机芯片普遍是以CPU(中央处理器)/GPU(图形处理器)/DSP(数字信号处理)为核心的传统计算架构,但这种架构难以支持AI海量数据计算。为此,麒麟970中单设了一个专门的AI硬件处理单元,为CPU、GPU等架构减负,目的都是为提高应用效率和降低能耗。这道理跟当初在CPU和GPU之外,增加DSP等架构设计的初衷一样,都是为了分担主系统的计算负担。

华为麒麟970首次集成NPU采用了Hai移动计算架构,其AI性能密度大幅优于CPU和GPU。相较于四个Cortex-A73(移动处理器龙头ARM去年推出的旗舰机CPU)核心,在处理同样的AI应用任务时,麒麟970新的异构计算架构拥有大约50倍能效和25倍性能优势。这意味着,麒麟970芯片可以用更高的能效比完成AI计算任务。例如在图像识别速度上,可达到约2000张/分钟。

麒麟970创新设计了HiAI移动计算架构,利用最高能效的异构计算架构来最大发挥CPU/GPU/ISP/DSP/NPU的性能,同时首次集成NPU专用硬件处理单元,其加速性能和能效比大幅优于CPU和GPU。

一个系统级的手机芯片主要包括CPU/GPU/DSP/ISP,以及基带芯片等诸多部件。这次麒麟970依然内置了八核CPU,与上一代麒麟960相比没有任何变化。在GPU上,麒麟970则用上了ARM在2017年5月刚刚发布的Mali-G72架构,性能较Mali-G71有所提升,此外,在核心数上,麒麟970的GPU也从麒麟960的8核增加到了12核。

在基带芯片上,华为发挥了自己作为通信设备厂商的优势。麒麟970直接大跨步支持LTE(4G)Cat.18(网速等级),最高下载速度可达了1.2Gbps。尽管在CPU和GPU没有特别大的惊喜,但由于麒麟970采用10纳米制程,也会提升整体性能。余承东表示,麒麟970的能耗比提升了20%。

制程上,麒麟970用上了台积电(TSMC)最新的10纳米工艺,这应该是继苹果A10X、联发科Helio
X30之后,第三款采用台积电10纳米制程的移动SoC。通常来说,在芯片晶体管数量相同的情况下,更先进的制程可以降低芯片的核心面积,有助于降低成本,并且更加有效地控制发热。

不过有趣的是,麒麟970的核心面积并没有因为制程的进步而缩小,反而比麒麟960还要略大,这是因为麒麟970集成了高达55亿个晶体管,比麒麟960多出了15亿。55亿个晶体管是什么概念呢?大家可以参考几个数字。Intel在2014年发布的拥有18个核心的至强E5
CPU,也才内置了55.6亿个晶体管。在更具对比价值的移动SoC中,以”对料”著称的苹果A10拥有33亿个晶体管,高通骁龙835拥有31亿个。需要说明的是,虽然晶体管数量对性能有一定的影响,并且通常是越多越好,但在芯片工艺、架构不同的情况下,我们是无法简单地用晶体管数量来判断性能的,尤其是在内部部件众多的移动SoC。

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4.性能对比

信息显示,麒麟970单核跑分为1900分,多核跑分6209分,属于当前旗舰芯片水平。测试的华为Mate
10设备内置6GB运存,八核处理器主频为1.84GHz,并已搭载最新的Android
8.0系统。相比,骁龙835处理器单核跑分为1900分左右,多核跑分在6500分左右,三星Exons
8895单核跑分约为2100,多核跑分约为7100,这说明麒麟970的性能跟骁龙835和三星Exynos8895已基本处于同一水平。至于今年的苹果A11六核处理器,性能则异常残暴,单核约为4200,多核过万,远超对手。

与A10不同,A11中使用了苹果自研的第二代新型性能控制器,允许6个CPU内核同时使用,整体性能比上一代快了70%。。搭载了A11的iPhone
X在充满电后,将会比iPhone
7延长2个小时的待机时间。A11的另外一大亮点就是首次搭载了苹果自研的GPU,这是一款3核GPU,性能相比A10
Fusion提升30%,只需要一半的功耗就能达到A10的表现。从种种强调的“自研”我们不难发现,苹果已经越来越强调架构的自主化。苹果的下一个自研目标也许会移到基带技术上,与高通旷日持久的专利诉讼案件算得上是前兆了。

来源:IEEE Specturm,DigitTimes 等

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新智元编辑部

再来看看安卓方面,其中最吸人注目还是三星。Galaxy
S8的单核分数仅为1965分,而多核也只有6494分,与A11芯片相比这的确是一个巨大的差异。如今的安卓阵营中,综合实力最强的处理器莫过于来自高通的骁龙835,出色的性能表现和良好的功耗表现让其成为众多安卓旗舰的首先处理器。高通骁龙835处理器的采用4+4核心设计,大核心最高频率2.45GHz,小核心1.9GHz,GPU则是Adreno
540,支持骁龙X16
LTE调制解调器,采用三星10nm工艺制程。这款冠绝安卓阵营的旗舰处理器与A11相比孰强孰弱?相信大家已经心中有数。搭载骁龙835处理器的安卓手机大体单核跑分1970,多核跑分6759,远不及A11的跑分。

【新智元导读】“稳了”,余承东在苹果发布会后说;华为终端公司则“感谢”苹果,“给了我们做英雄的机会”。苹果A12和华为麒麟980,究竟谁才是“全球首款7纳米手机芯片”?如果非要点名指姓说一家,那就是生产这两款芯片的台积电。

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“稳了”!

离搭载麒麟970处理器的Mate
10系列发布仍然有些时日,故发布于去年年底的麒麟960仍然是最强国产“芯”。麒麟960采用4核A73+4核A53架构,最高主频可达2.4GHz,GPU为当时先进的Mali
G71 MP8,采用台积电16nm
FinFET工艺制程,具备不俗的性能功耗表现。作为一款有些“老迈”的手机处理器,麒麟960虽然在CPU跑分上可以说不弱于前面提到的骁龙835和Exynos
8895,但与A11相比就有些“小巫见大巫“。

昨天,在苹果2018秋季新品发布会刚刚结束后的凌晨3点零1分,华为消费者BG
CEO余承东在微博上发文:“稳了,我们十月十六日伦敦见!”

我们知道在移动市场上,Android等一众手机芯片企业的单核处理器性能一直都远远落后于苹果,苹果的A11处理器代表着ARM架构的性能达到了一个新高度。当然苹果的iPhone还有一大杀手锏是它的iOS系统,iOS系统相比起Android来说在流畅性方面是非常明显的,借由苹果iOS系统与它的A系处理器在优化方面所取得的优势这确实是Android阵营所不能比的。

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10月16日,伦敦,正是华为下半年旗舰机
Mate20 系列的发布时间和地点。

苹果坚定走自主定制的道路,并且将优势进一步扩大。过去几年,竞争对手大多通过定制ARM内核并打造多核CPU的方式与A系列芯片竞争,起码不落下风,但今年苹果加入到多核的竞争中,性能领先优势再次扩大,对于高通、三星、麒麟等这些对手会如何回应,令人期待。

随后,“华为终端公司”微信号发布海报,标语为——“谢谢你,给了我们做英雄的机会”。

回答:

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感谢您的阅读!

这简直就像某老坛酸菜牛肉面的广告最后直接说别人抄袭一样,华为要表达的意思也再明显不过。

A12到底多强,我们如果和麒麟980比较,那么相差就很大了!这一次虽然仍然采用6核处理器,但是不论是在CPU表现还是GPU表现都非常强劲!特别是A12的神经网络引擎由A11的每秒操作6000万提升到每秒5亿次!
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今年,苹果的新品外观虽无太大新意,价格反而让人“惊喜”:“廉价版”iPhone
XR起售价6499元,顶配版iPhone XS MAX则高达12799元。

相比A11提升了多少,在2个高性能核心上提升40%,在四个低功耗内核上提升百分之50。同样表现优秀的还在它gpu上。gpu的功耗提升50%。
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缺乏新意却昂贵的苹果新品,可能让中国消费者有更多的兴趣关注国产手机。在这样一个日子里,华为这一波操作不仅引起舆论热议,热心网友还纷纷在线激情P图,为华为助威,顺带把华为送上了微博热搜。

我们再看一下他的神经网络引擎,这次在她神经网络引擎上,a11处理器每秒操作6000万次,而这一次在a12上每秒操作5亿次。关键这一次a12神经网络引擎采用的是八核处理器,而不是双核处理器。在麒麟980NPU在采用双核。

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我们从数据中可以看出A12提升不小,现在就等拿到iPhone后的评测。我们一起期待!

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回答:

苹果A12 vs 华为麒麟980:究竟谁才是全球首款7纳米AI芯片?

style=”font-weight: bold;”>“极客谈科技”,全新视角、全新思路,伴你遨游神奇的科技世界。

这次舆论关注的一个最大焦点,是苹果和华为双方都在各自发布会上公开宣称为“全球首款7纳米手机SoC”的苹果A12和华为麒麟980。


芯片决定了手机应用程序的种类和性能,先把谁是“全球首款”这个问题放在一边,新智元根据公开资料,整理了A12和麒麟980的性能规格对比:

苹果虽然创新能力逐渐减弱,但是在处理器方面,依然占据着绝对领先的优势。

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  • 华为、高通、三星、苹果的处理器均是使用的ARM公司的ARM架构;

  • 苹果公司较强的研发能力,使得处理器明显领先这三家公司。

A12仿生:iPhone 迄今最智能、 最强大的芯片

那么,苹果A12的性能究竟如何呢,一起来看看吧。图片 16

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苹果的新款 A12 仿生芯片(A12
Bionic)由4 个 GPU 核心、6 个
CPU 核心以及 8 核心的 “神经网络引擎”
组成,用于处理机器学习任务。

同上代苹果A11处理器的对比

首先是工艺制程的提高,从10nm的工艺制程升级至7nm。

更小的工艺制程,意味着性能更强,功耗更低。

  • 对比A11处理器,A12的计算性能提升了15%,功耗反而降低了50%;

  • GPU方面使用了新的第四核心以及新的压缩技术,使得性能提升了大概50%。

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  • AI性能也是当前处理器的主攻方面,苹果A12大幅领先于华为麒麟980;

  • 峰值运算速度、图片识别速度将远远优于华为麒麟980。

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具体的跑分测试

麒麟855处理器还没有正式商用,这里仅仅是曝光的参数,或许会有差异。

  • 其中可以看出,无论是在单核跑分,多核跑分,苹果都明显占据优势;

  • 至于GPU方面,苹果的优势更大,这里就不详细进行测试。

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移动端的处理器,还没有厂家能够正面撼动苹果处理器的地位。

是否今后华为能够超越苹果,您怎么看?

欢迎大家留言讨论,喜欢的点点关注。


回答:

在当前手机SOC芯片领域,分为两大阵营,一是以苹果为核心的A系列芯片,二是以高通、三星、华为、联发科为主要的安卓阵营。苹果每年发布会都会来带新一代A系列处理器,其性能表现一直是芯片中性能非常出众的,iPhone8的A11芯片性能在手机中一骑绝尘。如今A12全部由台积电代工,而且制程工艺为7nm,这是世界上最先进的水平。

图片 22

苹果官方介绍,A12
Bionic包含六核CPU(由两个“性能”核心和四个“效率”核心组成),一个四核GPU(比A11快50%),以及神经引擎的更新版本,这是芯片的一个特殊部分,用于处理AI任务。苹果A11搭载双核神经引擎,但A12神经引擎多达八个核心,旧的A11神经引擎每秒可以处理6000亿次操作,但新版本每秒可以处理5万亿次操作。虽然CPU性能升级并不大,但是GPU和神经网络引擎的升级还是很可观的。

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从最新曝光消息来看,A12相比A11来说,性能出现了大幅度提升,其中单核情况下,性能比A11高24%,而多核情况下,性能比A11高30%,还注重优化功耗。在市面上性能跑分和体验测试中,A12成为大多数场景下的获胜者,放眼整个智能手机行业也可以算吊打所有的,对于安卓旗舰们造成了一定的威胁,特别是视频编辑中,A12有着碾压式的优势,从而也看出苹果芯片的强悍。在如今芯片的制程和架构都接近瓶颈的时候,苹果能拿出来这样的成绩也实属不易了。

回答:

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今天上午,有犀利的网友发现,在GeekBench跑分库中出现了一款从没见过的iPhone,具体型号为“iPhone11,2”。随着神秘设备的出现,我们也发现,这款设备搭载的是一颗最高主频为2.49Ghz、6核心设计的处理器,在形势不太明朗的情况下,小雷(微信:leitech)判断这颗处理器或许只是A11X。

但让人没想到的是,原来这款新设备“iPhone11,2”也进行了GPU跑分测试,而测试的信息告诉我们,这款设备搭载的居然是A12处理器。从详细参数中,我们赫然可以看到“A12
GPU”的字样,想必苹果也不会在A11芯片中加入“A12
GPU”吧?由此可见,此前的推测被推翻,这款型号为“iPhone11,2”的设备,搭载的就是A12芯片。

图片 24

A12的GPU跑分成绩为21691分,相比iPhone X、iPhone
8系列手机上的A11芯片,分数提升了5000+。要知道A11芯片不仅CPU部分运算能力强悍,GPU部分也非常了得,如今分数再上一层楼,相信性能肯定更加强大。

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(疑似A12 GPU跑分)

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(A11 GPU跑分)

现在综合CPU、GPU部分的表现来看,苹果A12芯片貌似有点“偏科”:CPU部分提升不太明显,但GPU部分则有较大提升。我们知道,苹果A12在制程上将会迎来一次升级,用上7纳米
DUV工艺,理论上来说SoC应该会有比较全面且幅度较大的升级,但从如今测试机型的表现来看,这个幅度并没有达到预期。

难道是苹果的A系列芯片迎来了瓶颈?还是学英特尔那样“挤牙膏”?目前还不好下定论。而且我们需要知道,现在流出的成绩肯定是测试机型的性能,证明苹果也正在努力地调试这块芯片。或许苹果也在想方设法地挖掘出A12芯片的潜力,结果如何,需要等到手机发布上市之后才能盖棺定论。

回答:

距离苹果公司发布新iPhone还有5个月啊,大家就这么迫不及待地想知道今年iPhone的性能吗?今年新iPhone延续传统,会采用“A12”SoC。至于其性能如何,真不好说,不过按照产业链信息,A12
SoC将会用上台积电的7nm工艺,凭借工艺升级,届时性能就能提升20%,更别说架构上的改进和更多核心后的性能暴增。

图片 27

根据Geekbench 数据库显示,A11处理器的单核 4274 分,多核达到10248
分;而A10单核才3532分,多核5975分。大胆猜测一下,A12性能将会在A11基础上再提升40%。

不过A12
SoC是否会上7nm工艺依然值得商榷,因为代工厂台积电去年说的是7nm制程将会在今年Q1开始投入使用,但直到现在都没什么消息。过去的
A10 Fusion以及A11
Bionic都是交由台积电代工,早前产业链人士表示,苹果想再一次引入三星分担其中一部分订单,但三星在7nm工艺层面是落后于台积电的。

目前很多外媒都在YY苹果A12
SoC,对比目前10nm工艺,在全新的7nm工艺下芯片面积降低40%,性能提升20%,功耗甚至可以下降50%,看上去相当美好,电池新技术发展停滞不前,只能靠降低手机整体功耗来延长续航体验,而其中手机SoC又是吃电大户,7nm工艺显然帮了个大忙。


根据苹果公司的说法,这种神经网络引擎每秒能执行 5 万亿次运算,是之前的八倍,消耗的能量只有之前版本的十分之一。

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回答:

2018年9月13日苹果发布了三款新的机型,分别为iPhone Xs iPhone XS Max
iPhone
XR,而这三款机型都是搭载的当前手机最强处理器A12。图片 28

基于7nm制程的A12仿生处理器到底有多强呢?根据官方表示,A12为业界首款7nm芯片,拥有6核心的CPU,他是又两颗性能核心加上四颗效率核心所组成的,这次还搭载了升级版的神经引擎(新NPU),他的功能主要是处理AI任务,其中这次两颗性能核心能够提速百分之15,四颗小核心用于日常使用,能过做到更加省电,而功耗也降低百分之50。图片 29

在GPU方面,A12
Bionic将图像处理器升级到了四核心,相比上一代处理器,性能直接提升百分之50,并且支持曲面细分和多层渲染等功能,对于喜欢游戏的玩家来说,A12的提升无疑是巨大的,在跑分软件方面目前安卓最强855也比不上。图片 30

回答:

图片 31

千秋数码观点如下:

苹果的最新A12处理器搭载在苹果最新产品上面,但是我们国产小米也搭载了最新的高通处理器,还有华为自家的麒麟处理器,都是2018最顶尖的技术产品,但是如果将这三个品牌放在一起评测,你会发现,其实运行速度你并不能以肉眼察觉,也就是说他们的速度都是不相上下的!但是如果运行时间久了,(手机使用一两年)你会发现慢慢的安卓手不如苹果手机快了,这个并不是说处理器老了,而是我们手机的软件系统需要清理了,这就是为什么安卓手机使用一两年需要刷机清理手机系统缓存垃圾!但是苹果的系统不同与安卓,苹果系统机制是边使用边清理缓存垃圾。这样就你就会发现同时买了安卓手机和苹果手机,年代相同,使用时间相同,但是最后安卓手机没有苹果手机速度快的原因!

你会发现苹果手机最值钱的软服务其实就是苹果的系统,安卓手机开发APP所有安卓手机都可以用,但是苹果开发的APP就只能苹果手机使用!变相的耍流氓!安卓手机下载软件一般不收费,但是苹果下载软件很多都是收费软件!

高通是生产处理器的大厂家,历史悠久,可以说是处理器的大哥,但是苹果造手机为什么不找高通买处理器呢,苹果野心极大,他要打造自己的生态链,所有东西都要自己封装,不要他家插手!最后基于这些硬件的运行都需要系统来支持,你就算硬件做的再怎么高大上,软件后期处理优化跟不上,都是白搭!苹果卖70%在硬件
30%在软件!

回答:

关于苹果芯片的一些信息

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回答:

图片 32

即将发布的新iPhone的尺寸、外观、价格基本曝光,最大的悬念就是A12的性能提升了。结合目前的信息,今年的A12处理器有以下升级:

一:相比A11的10nm,A12会采用台积电的7nm工艺,性能提升约30%,功耗下降40%。A11拥有43亿晶体管,A12将达到55-60亿。

图片 33

二:GB4发现A12测试跑分数据:单核跑分4673分,多核10912分,GPU达到了21619分。测试的机型拥有4GB的运存,主频高达2.49GH。目前只为测试阶段,相信正式发布后分数还会上升不少。

图片 34

图片 35

三:A12 在AI计算方面有可能较
A11提升近2倍,同时ISP方面的提升也会令相机的影像功能更加强大。苹果的拍照这两年几乎每次都会被安卓机“吊打”,这次看憋了什么大招吧。

图片 36

四:这次苹果放弃对高通基带芯片的选择,全面转向英特尔基带XMM
7560。全球频段支持是没问题,只求信号表现不要像iPhone X这么捉急就好了。

图片 37

A12整体性能大概提升了30%左右,算是不错的升级,6颗cpu核心可以同时开启,7nm制程功耗有所降低。当然,具体的数据信息还是等到今年9月一见分晓吧,毕竟就只有一个月的时间了。

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在开始拆解分析苹果A12仿生之前,我们应该提一下去年A11仿生的重要升级也很重要。该处理器采用全新的性能控制器,允许
A11
同时运行所有六个内核,以实现密集型工作负载。苹果在移动硬件领域真正改变了游戏规则,这一事实巩固了苹果在智能手机处理器顶端的领先优势。

回到A12仿生,在 CPU
核心中,有两个是为性能而设计的,比前一代 A11 仿生芯片快 15%。其他 4 个 CPU
核心都是为提高效率而设计
的,比
A11 仿生芯片节能最高达
50%。系统可以决定如何组合分配三种类型的核心,以最高效地运行任务。

A12仿生的GPU 为四核心,与 A11 仿生相比速度提升
50%
。对于这个四核心的GPU,除了知道它是定制设计的外,现在还没有任何公开架构细节。这个GPU最早出现在A8上,具有定制的着色器核心(shader
core)和编译器。苹果去年正式与Imagination
Technologies分道扬镳,但早在那之前苹果就开始着手自研定制设计。

最大的重头戏是8核心的神经网络引擎,这是苹果处理器升级的真正优势。A11的神经网络引擎只有两个核心,A12将其增加到8个——相应地,峰值性能增加到5
TFLOPS,即每秒执行 5
万亿次运算。这是8倍的提升,显示出密集SoC的强大优势。此外,A12的ISP(图像信号处理器)也加持了神经网络引擎,新iPhone系列的智能HDR效果有了大幅提升。

图片 38

八核心的神经网络引擎

最后,半精度浮点数(16 位)也出现在 A12
上。 在 A8 之后,Apple 开始转向 16 位,A12
的神经引擎也是如此。这使得芯片可以快速执行操作并节省电力。

神经网络引擎能力的提升,也增强了新 iPhone
机器学习能力,包括发送信息、拍照、人像模式、AR
功能、甚至原彩显示,都可以调用神经网路引擎进行学习优化。包括 Siri 在 iOS
12
中也拥有更强的学习功能,可以深度学习用户的使用路径与习惯。值得一提的是,这些神经网络功能的运算调用,所消耗的电量仅为前代产品的十分之一。

图片 39

AR
功能调用神经网络引擎

A12仿生的神经网络引擎也开放给 Core ML
平台,Core ML 运行速度比 A11 仿生提高 9
倍。开发者可将强大、实时的机器学习应用到自己的 app 中,让学习在 iPhone
上即可进行。

VLSI 研究分析师 G. Dan Hutcheson 称,A12
仿生芯片是 “一项令人印象深刻的壮举”,他说该芯片
“表明沿着摩尔定律这条路走下去,对各厂家来说仍然有吸引力”。

麒麟 980:创造了 6 个世界第一

华为的麒麟 980 芯片于 8 月 31 日在柏林
IFA 2018 上亮相。它将 69 亿个晶体管封装在一块 1
平方厘米的芯片上。

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华为宣称,麒麟 980 创造了 6
个世界第一:

  • 全球最早商用的台积电 7nm 工艺的手机 SoC 芯片
  • 全球首次实现基于 ARM Cortex-A76 开发的商用 CPU 架构,最高主频可达
    2.6GHz
  • 全球首款搭载双核 NPU
  • 全球最新采用 Mali-G76 GPU
  • 全球最先支持 LTE Cat.21,峰值下载速率 1.4Gbps,达到业内最高
  • 支持全球最快 LPDDR4X 颗粒,主频最高可达 2133MHz,同样业内最高

具体来说,麒麟 980 是第一款使用基于 Arm
Cortex-A76 处理器的芯片,与其前身 A73 和 A75 相比,性能提高了
75%,效率提高了 58%。

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它有 8 个内核,2 个是基于 A76
的大型高性能内核,2 个同样是 A76 的中等性能内核,以及 4 个基于
Cortex-A55 设计的小型高效内核。这个系统运行在 ARM big.LITTLE
架构的一个变体上,其中大型处理器处理即时、密集的工作负载,小型处理器负责持续的后台任务。

麒麟 980 的 GPU 组件称为
Mali-G76,与上一代相比,它的性能提升了 46%,效率提升了 178% 的。麒麟 980
芯片还有一个双核神经处理单元。用业界最常用的图像识别速率做标准,使用双核
NPU 的麒麟 980 每分钟识别图片的数量达到 4500 张,比 970
增加了一倍多。

华为还设计了一个名叫 “Flex-Scheduling”
的智能调度机制,能根据手机运行的应用智能地进行三级的调度,比如播放音乐就只需要一个小核,使用社交软件就动用中核,当有很多大量的负载,比如玩大型游戏时,就会使用大核。

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苹果华为相争,台积电成最大赢家

很难说苹果A12仿生和麒麟980谁是真正的“王者”。光看数据,苹果强调每秒计算次数,华为强调图像识别速度,谁更厉害可能要等
10 月 16 日搭载麒麟 980 的华为 Mate 20
系列正式发布,拿真机测评才知道。

不过,A12处理器最傲人的是神经网络引擎的强化,一下子比上代提升9倍,有网友认为相比980的NPU可能是碾压级的。

苹果A12也好,华为麒麟980也罢,如果非要指名点姓说一家,谁才是真正的“全球首款7纳米芯片”,那答案则是生产这两种芯片的台积电

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台积电7纳米芯片制作工厂。来源:Apple

事实上,现在的市场形势对台积电非常有利。

全球第二大晶圆代工厂格芯 (Global
Foundries) 上月底宣布,将无限期搁置7纳米投资计划。

格芯执行长 Tom
Caulfield表示,执行此计划的背后原因是:无法承受与三星和台积电的竞争压力。该公司希望避免将其大部分研究和设备预算,投入到可能永远无法获得回报的工作中。

格芯的重要客户是AMD,主要代工AMD的Ryzen、Radeon芯片。而此项宣布将使AMD将转向台积电。

这对台积电来说也是一份意外之喜,据报道,AMD的相关订单价值高达15亿美元,但目前台积电是唯一量产7nm代工厂,未来两三年还有可能增加到50亿美元。

尽管其他有可能角逐霸主之位的三星和英特尔也曾表示预定在2018年提供代工业者7纳米节点的对应技术,但台积电在这一方面仍处于领先位置。

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为了摩尔定律“续命”,台积电也拼了老命

至于台积电本身,为了给摩尔定律“续命”,这家半导体巨头也可谓是拼了老命。

在大多数人感叹摩尔定律已经走向完结的当口,除了早早投入7纳米工艺研发,并于2017年第二季度进入试产阶段。

台积电使用DUV光刻的第一代7nm
FinFET与此前10nm FinFET制程相比,7nm
FinFET将可在晶体管数量不变的情况下使芯片尺寸减少37%,或在电路复杂度相同的情况下降低40%的功耗。

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为了满足联发科、海思和高通等无晶圆厂客户不断增长的需求,台积电还提前在2018年第二季度将7纳米工艺技术推向大规模生产。

据台湾当地媒体DIGITIMES今年6月报道,有消息人士称,台积电已经收到越来越多的7纳米订单,还有更多的无晶圆厂客户打算跳过10nm工艺,转而直接使用7nm。

2016年,台积电就对外宣称,预计投入250亿美元,建设制造5纳米工艺芯片的工厂,并计划于2020年上半年推出5纳米工艺的芯片。

不仅如此,台积电还表示,计划在2022年之前筹建并运营全球首个3nm半导体晶圆厂,虽然有关其对环境潜在影响的公众听证会还在进行中,并且有可能减缓其计划。

但无论如何,3纳米已经逼近芯片上能容纳晶体管数量的极限,再往下缩就不得不考虑电子的量子效应。IBM高管在日前在一次公开发表会议上说,3年内量计算机就将成为现实。

在摩尔定律这条路上,在代工厂这个商业模式上,台积电非常成功,现在以及未来几年也将很辉煌,但良品率和研发投入高昂的5纳米、3纳米工艺,性价比是否真的值得?

最终,由此带来的性能提升,以及费用增长,都将落到消费者身上。

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