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时间:2019-11-19 21:44:00 钛媒体 网易

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2019年被称为5G商用元年,随着5G时代的来临,各大手机厂商都在纷纷布局5G市场,5G芯片也成为头部手机厂商、芯片供应商的战略要地。

日前,三星宣布发布了5G处理器Exynos980,该处理器采用8nm工艺,支持第五代通信标准,这是三星电子推出的首个5G集成SoC产品,预计将在今年年底开始大规模量产。

高通骁龙865、苹果A13处理器等也都将在今年下半年与大家见面,无独有偶,华为9月6日也将在德国柏林举办的IFA 2019上,发布首款旗舰级5G SoC芯片麒麟990。

据了解,麒麟990可以说是国内市场上唯一一款可以与高通骁龙865、苹果A13一较高下的手机芯片,该款芯片采用了7nm+ EUV工艺,据爆料该芯片将首次集成5G基带并支持4K 60fps进行视频录制,也有可能会集成自研蓝牙芯片。

当然,无论是谁家生产的手机芯片,如果想要在5G时代拔得头筹,就必须要在基本功上做深做透,这两个基本功,一个是5G的基础能力,一个就是AI底层算法能力。

随着华为5G技术的陆续商用,越来越多的中国消费者感受到了5G带来的便利,也正是由于华为率先在中国落地5G应用,让中国消费者先于世界体会到了5G时代的幸福感。

中国移动、华为5G标准立项代表中国处于第一阵营

相关数据显示,截至2018年11月,全球已有182个运营商在78个国家进行了5G试验、部署和投资,但是从全世界5G标准立项并且通过的数量来看,中国移动拥有10项,华为拥有8项,爱立信拥有6项,高通拥有5项,可以看出,以中国移动、华为等为代表的中国,处于5G标准立项的第一阵营。

数据分析公司GlobalData今年7月,也发布了全球首份5G RAN(无线接入网)排名报告,该报告从基带容量、射频产品组合、部署简易度和技术演进能力等四个关键维度为我们判断企业的5G能力提供了一个参考。图表显示,华为5G能力整体领先于爱立信、诺基亚、三星和中兴等主流通讯设备提供商,斩获了多项第一。

不仅如此,在芯片商用上,华为今年8月发布了华为Mate 20 X(5G) ,是当时唯一商用支持 SA/NSA 5G双模组网的智能手机。双组网在现在4G向5G的过渡阶段显得尤为重要,从目前5G行业的发展来看,在韩国、欧美的一些首批接入5G网络的国家大多采用的是NSA组网,但从各个国家对于5G的整体布局来讲SA组网都将会是最终的选择。只是目前从4G到5G这一时间段的过渡来看NSA或许还是可以继续在5G环境当中使用,但如果在一些只有SA布局的国家当中,SA手机就无法享用5G网络带来的便利。

同时,在芯片工艺上,麒麟系列芯片一直在追求先进的工艺,麒麟970和麒麟980都实现了10nm和7nm的全球首商用。凭借对高品质工艺的多年坚持,华为麒麟系列已经相继推出过麒麟920、麒麟930、麒麟950、麒麟960、麒麟970,麒麟980等多款芯片。

华为Fellow艾伟曾回忆道:“每一代产品都会遇到工程技术上的挑战,等我们最终走过来的时候,发现当初还是把它想得太简单了……每一代走过来,有时候甚至有九死一生的感觉。”

从芯片本身来讲,麒麟990芯片强就强在它内置巴龙5000基带,内置基带的功能在于它不需要外挂5G芯片就可以实现5G网络。而骁龙865必须靠外挂基带来实现5G网络。在这点上,麒麟芯片优势比较明显。

据了解,华为一贯的做法是先发布芯片再发布新款手机,华为消费者业务CEO余承东也曾发布微博表示,华为Mate系列新机——华为Mate 30将搭载麒麟990芯片在9月19日的慕尼黑与大家见面,这一款同时支持2G/3G/4G/5G,NSA/SA组网模式的5G全网通手机的即将面世,将会向大家进一步证明华为在5G商用上的真正实力。

麒麟990将采用达芬奇架构NPU

AI在手机上的应用,无非是更出色的应用以及更快的信息处理能力。据了解,早在AI仍处于萌芽状态时,麒麟芯片就率先在芯片内加入独立的人工智能计算单元,实现了更加具有实时性的AI应用,如AI人像留色等,能够在拍摄视频的同时将人物精细抠图,实现主角光环的特别效果。

另外,华为麒麟芯片的另一个亮点就是对华为的自研的达芬奇架构NPU的应用,这款架构的算力之强令搭载这款芯片的手机一举登上AI跑分榜首位。钛媒体了解到,华为达芬奇计算架构可以实现AI在多平台多场景之间的协同,以及在不同体积和功耗条件下都能提供强劲的AI算力。

华为麒麟在对达芬奇架构的官方解读中表示,具体来讲,达芬奇架构能够具有较强的竞争力主要在三点:

1.采用3D Cube针对矩阵运算做加速,大幅提升单位功耗下的AI算力,每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作,相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。

2.为了提升AI计算的完备性和不同场景的计算效率,达芬奇架构还集成了向量、标量、硬件加速器等多种计算单元。同时支持多种精度计算,支撑训练和推理两种场景的数据精度要求,实现AI的全场景需求覆盖。

3.基于达芬奇架构的统一性,开发者在面对云端、边缘侧、端侧等全场景应用开发时,只需要进行一次算子开发和调试,就可以应用于不同平台,大幅降低了迁移成本。不仅开发平台语言统一,训练和推理框架也是统一的,开发者可以将大量训练模型放在本地和云端服务器,再将轻量级的推理工作放在移动端设备上,获得一致的开发体验。


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编辑:大米
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