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风声 | 拿下六个全球第一的华为麒麟990 5G芯片到

2019-09-16 13:25
由 admin 发表

风声 | 拿下六个全球第一的华为麒麟990 5G芯片到底有多厉害

本文转载自公众号:芯智讯



北京时间9月6日下午,华为在中国和德国IFA展会上同步发布了最新一代的处理器——集成5G基带的麒麟990 5G处理器。而这款芯片也与去年发布的麒麟980一样,拿到了6项全球第一。

 

1、全球首款7nm+ EUV工艺处理器

 

据介绍,麒麟990 5G是全球首款基于台积电7nm Plus EUV工艺的5G SoC芯片。而根据之前台积电公布的数据显示,与之前的7nm工艺相比,7nm+ EUV工艺,晶体管的密度可提升20%,性能能提升10%,能效也能提升15%。



 

得益于台积电7nm+ EUV工艺的加持,麒麟990 5G成为了世界上第一款晶体管数量超过100亿的移动终端芯片,达到103亿个晶体管,与此前的麒麟980相比晶体管增加44亿个。与此同时,麒麟990 5G的面积也得以能够很好的控制。




2、全球首款集成5G基带支持SA/NSA的5G SoC

 

目前,已经上市的5G智能手机全部都是采用的外挂5G基带的方式来实现,不论是高通的骁龙X55,还是华为的巴龙5000,以及联发科Helio M70目前都只是5G基带芯片,并没有与处理器集成在一起。也就是说选择采用这些5G基带芯片,都需要外挂在手机主处理器之外,而这样也造成了需要占据更多的主板空间,同时还需要额外的内存和电源管理等器件来配套,这也使得整体的功耗很大。相比之下,将5G基带芯片集成到手机SoC当中的方案才是更具优势的,不仅能够减少手机内部的空间占用,同时功耗、成本都可以大幅降低。
 


 

▲此前华为发布的Mate 20 X 5G手机采用的是麒麟980处理器外挂巴龙5000 5G基带芯片的方案,而该方案不仅需要在主板上单独为5G基带芯片腾出一块区域,同时还需要单独配备一个独立的3G内存。

 

而此次华为发布的麒麟990 5G则首次集成5G基带芯片巴龙5000,这也意味着麒麟990 5G无需外挂5G芯片就能实现5G网络,并支持SA/NSA两种5G组网模式。同时,5G SoC单芯片解决方案,也使得其板级面积大幅减少。




华为表示,麒麟990 5G的板级面积相比三星Exynos9825处理器+Exynos 5100 5G基带降低了36%,比高通骁龙855处理器+骁龙X50 5G基带的组合降低了26%。

 

华为消费者业务CEO余承东表示,麒麟990 5G是华为推出的全球首款旗舰5G芯片,是业内最小的5G手机芯片方案,面积更小,功耗更低。

 

在5G网络速率方面,麒麟990 5G在Sub-6GHz频段下可实现领先的2.3Gbps峰值下载速率,上行峰值速率达1.25Gbps。叠加LTE后,更可达到下载峰值速率3.3Gbps,上行峰值速率1.32Gbps。

 

在5G商用初期,由于网络覆盖不完善,5G还面临着弱信号场景联接不稳定、功耗较高、高速移动场景联接体验不佳等挑战。基于在5G领域的技术积累,麒麟990 5G全面升级5G通信实力。在5G信号较弱的场景下,麒麟990 5G推出智能上行分流设计,在视频直播、短视频上传等应用场景同时使用5G和4G网络,上传速率提升5.8倍,优化5G上行体验。


 

而为了解决5G带来的功耗问题,麒麟990 5G率先支持BWP(Bandwidth Part)技术,在5G大带宽条件下实现带宽资源的灵活切换,与业界主流旗舰芯片相比,5G功耗表现优44%。



 

面向高速移动场景,麒麟990 5G支持基于机器学习的自适应接收机,可以实现更精准的信道测量,在时速120公里的情况下,下行速率可提升19%,实现稳定的5G联接。



 

3、CPU架构不变,主频提升

 

在CPU方面,或许是受到了与Arm中断合作的影响,华为麒麟990 5G并未采用Arm最新的Cortex-A77内核,依然采用的是此前麒麟980上所采用的两个Cortex-A76大核+两个Cortex-A76中核+四个Cortex-A55的架构,不过在主频上都有所提升。
 


▲麒麟980的CPU内核架构



▲麒麟990 5G的CPU内核架构

 

根据华为公布的资料显示,华为麒麟990 5G的两个Cortex-A76大核主频提升到了2.86GHz,两个Cortex-A76中核的主频也提升到了2.36GHz,四个Cortex-A55小核也提高到了1.95GHz。



 

4、全球首款集成16核Mali G76 GPU的SoC

 

Mali-G76是Arm在2018年6月初公布的基于Bifrost架构的GPU内核,相对于上一代的Mali-G72,Mali G76的性能密度提高了30%,这意味着GPU面积不变,性能可提高30%,或者在性能相同时,可缩小约24%的GPU面积。其次,Mali G76的微架构效率提升了30%,这要归功于架构内功能块的整合。最后,Arm为Mali G76添加了新的专用8位点积指令,使其机器学习推理能力提高了2.7倍。

 

虽然数月前Arm推出了最新的Mali G77 GPU,但是或许同样是因为华为与Arm合作中断的影响,麒麟990依然采用的是与麒麟980一样的Arm Mali G76,不过核心数量由之前的10个提高到了16个核心。这也使得其性能得以大幅提升。

 

华为表示,麒麟990 5G搭载16核Mali-G76 GPU,与业界主流旗舰芯片相比,图形处理性能高6%,能效优20%。全新系统级Smart Cache分流,支持智能分配DDR数据,在重载游戏等大带宽场景下带宽较上一代最高可节省15%,功耗可降低12%,进一步提升GPU能效。
 


 

在游戏方面,麒麟990 5G还升级了Kirin Gaming+ 2.0,实现硬件基础与解决方案的高效协作。

 

5、全球首款大-微核NPU

 

我们都知道,上一代的麒麟980集成的是基于寒武纪1H的IP的双核NPU,是完全一样的两个NPU核心。而此次麒麟990 5G则搭载了华为自研的达芬奇架构的NPU。




不过,此次麒麟990 5G所集成的NPU内核与此前麒麟810所集成达芬奇架构NPU内核不同,由两个Ascend D110 Lite 和一个Ascend D100 Tiny核心组成,类似CPU大小核架构。这样做的好处在于,根据不同的AI模型的需要,调配相应的NPU来处理,能效更高。

 

华为表示,麒麟990 5G的AI性能相比此前的麒麟970提升了12倍,相比麒麟980大约提升了6.7倍,ETH 3.0跑分高达76206分,达到了高通骁龙855的2.78倍。堪称最强移动AI处理器。




华为表示,HiAI开放架构2.0再度升级,框架和算子兼容性达到业界最高水平,算子数高达300+,支持业界Tensorflow、Android NN等所有主流框架模型对接,为开发者提供更强大完备的工具链,赋能AI应用开发。

 

6、全球首发手机端单反级硬件降噪技术

 

早在麒麟970发布之时,就采用了华为自研的双核ISP。双核ISP架构相比单核ISP也有明显的优势。两个ISP核心可分工合作,一个用来负责实时预览,也就是我们看到屏幕的取景画面,另一个负责拍照。如果单ISP就需要同时负责预览和拍照,则反应速度会下降,功耗也会提升。

 

去年发布的麒麟980则采用了新一代的自研双核ISP,相比麒麟970在拍照处理器速度上提升了46%,能效提升了23%,延迟降低了33%。

 

此次,麒麟990 5G则内置最新的自研的Kirin ISP 5.0,并首次在手机芯片上实现了BM3D(Block-Matching and 3D filtering)单反级硬件降噪技术,暗光场景拍照更加明亮清晰。



 

相比麒麟980能效提升了15%,照片降噪能力提升30%,视频降噪能力提升20%。

 

此外,麒麟990 5G还全球首发了双域联合视频降噪技术,针对视频中的噪声混合的场景,可对噪声进行精准分离处理,视频拍摄无惧暗光场景。而基于AI分割的实时视频后处理渲染技术,视频画面逐帧调节色彩,让手机视频呈现电影质感。

 

小结:

 

总结来说,麒麟990 5G确实是目前最强的旗舰级5G SoC芯片,不仅首次集成了5G基带芯片,成为了全球首款5G SoC(虽然三星在昨天抢先公布了Exynos 980,但是仍是纸面公布),同时还在AI、GPU和拍照/录影性能上大幅提升。

 

不过,需要指出的是,可能是受美国禁令导致的华为与Arm合作中断影响,麒麟990 5G并未采用Arm最新的Cortex-A77和Mali G77内核,只能是通过提升CPU主频和GPU核心数量来提升CPU/GPU性能。这也预示着,如果禁令长期持续,华为麒麟处理器后续的CPU和GPU性能的提升将会受到限制。不过,华为仍然能够通过Arm-v8指令集来继续改进CPU,另外在GPU方面可以考虑Imagination的最新的GPU,不过一些都还需要时间。

 

另外,虽然麒麟990 5G已经正式发布,但是商用可能并没有那么快。虽然余承东已确认,华为旗舰新机Mate 30将在9月19日慕尼黑与消费者见面,Mate 30或将成为首款搭载麒麟990 5G的机型。

 

从目前其他5G手机芯片厂商,比如高通、三星、联发科等厂商的5G SoC商用进度来看,最快也要年底才会商用,没想到华为这次竟然如此之神速,大幅甩开竞争对手。不过,需要指出的是,华为也可能先纸面发布基于麒麟990 5G的Mate 30版本,实际出货推后到年底,以此来打时间差。当然这只是猜测,具体如何,9月19日见分晓。

 

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