5G芯片時代來臨,誰才是5G手機芯片的王者?

2019-10-30 23:21:36 鈦媒體 網易 分享

(原標題:5G芯片時代來臨,誰才是5G手機芯片的王者?)


2019年被稱為5G商用元年,隨著5G時代的來臨,各大手機廠商都在紛紛布局5G市場,5G芯片也成為頭部手機廠商、芯片供應商的戰略要地。

日前,三星宣布發布了5G處理器Exynos980,該處理器采用8nm工藝,支持第五代通信標準,這是三星電子推出的首個5G集成SoC產品,預計將在今年年底開始大規模量產。

高通驍龍865、蘋果A13處理器等也都將在今年下半年與大家見面,無獨有偶,華為9月6日也將在德國柏林舉辦的IFA 2019上,發布首款旗艦級5G SoC芯片麒麟990。

據了解,麒麟990可以說是國內市場上唯一一款可以與高通驍龍865、蘋果A13一較高下的手機芯片,該款芯片采用了7nm+ EUV工藝,據爆料該芯片將首次集成5G基帶并支持4K 60fps進行視頻錄制,也有可能會集成自研藍牙芯片。

當然,無論是誰家生產的手機芯片,如果想要在5G時代拔得頭籌,就必須要在基本功上做深做透,這兩個基本功,一個是5G的基礎能力,一個就是AI底層算法能力。

隨著華為5G技術的陸續商用,越來越多的中國消費者感受到了5G帶來的便利,也正是由于華為率先在中國落地5G應用,讓中國消費者先于世界體會到了5G時代的幸福感。

中國移動、華為5G標準立項代表中國處于第一陣營

相關數據顯示,截至2018年11月,全球已有182個運營商在78個國家進行了5G試驗、部署和投資,但是從全世界5G標準立項并且通過的數量來看,中國移動擁有10項,華為擁有8項,愛立信擁有6項,高通擁有5項,可以看出,以中國移動、華為等為代表的中國,處于5G標準立項的第一陣營。

數據分析公司GlobalData今年7月,也發布了全球首份5G RAN(無線接入網)排名報告,該報告從基帶容量、射頻產品組合、部署簡易度和技術演進能力等四個關鍵維度為我們判斷企業的5G能力提供了一個參考。圖表顯示,華為5G能力整體領先于愛立信、諾基亞、三星和中興等主流通訊設備提供商,斬獲了多項第一。

不僅如此,在芯片商用上,華為今年8月發布了華為Mate 20 X(5G) ,是當時唯一商用支持 SA/NSA 5G雙模組網的智能手機。雙組網在現在4G向5G的過渡階段顯得尤為重要,從目前5G行業的發展來看,在韓國、歐美的一些首批接入5G網絡的國家大多采用的是NSA組網,但從各個國家對于5G的整體布局來講SA組網都將會是最終的選擇。只是目前從4G到5G這一時間段的過渡來看NSA或許還是可以繼續在5G環境當中使用,但如果在一些只有SA布局的國家當中,SA手機就無法享用5G網絡帶來的便利。

同時,在芯片工藝上,麒麟系列芯片一直在追求先進的工藝,麒麟970和麒麟980都實現了10nm和7nm的全球首商用。憑借對高品質工藝的多年堅持,華為麒麟系列已經相繼推出過麒麟920、麒麟930、麒麟950、麒麟960、麒麟970,麒麟980等多款芯片。

華為Fellow艾偉曾回憶道:“每一代產品都會遇到工程技術上的挑戰,等我們最終走過來的時候,發現當初還是把它想得太簡單了……每一代走過來,有時候甚至有九死一生的感覺。”

從芯片本身來講,麒麟990芯片強就強在它內置巴龍5000基帶,內置基帶的功能在于它不需要外掛5G芯片就可以實現5G網絡。而驍龍865必須靠外掛基帶來實現5G網絡。在這點上,麒麟芯片優勢比較明顯。

據了解,華為一貫的做法是先發布芯片再發布新款手機,華為消費者業務CEO余承東也曾發布微博表示,華為Mate系列新機——華為Mate 30將搭載麒麟990芯片在9月19日的慕尼黑與大家見面,這一款同時支持2G/3G/4G/5G,NSA/SA組網模式的5G全網通手機的即將面世,將會向大家進一步證明華為在5G商用上的真正實力。

麒麟990將采用達芬奇架構NPU

AI在手機上的應用,無非是更出色的應用以及更快的信息處理能力。據了解,早在AI仍處于萌芽狀態時,麒麟芯片就率先在芯片內加入獨立的人工智能計算單元,實現了更加具有實時性的AI應用,如AI人像留色等,能夠在拍攝視頻的同時將人物精細摳圖,實現主角光環的特別效果。

另外,華為麒麟芯片的另一個亮點就是對華為的自研的達芬奇架構NPU的應用,這款架構的算力之強令搭載這款芯片的手機一舉登上AI跑分榜首位。鈦媒體了解到,華為達芬奇計算架構可以實現AI在多平臺多場景之間的協同,以及在不同體積和功耗條件下都能提供強勁的AI算力。

華為麒麟在對達芬奇架構的官方解讀中表示,具體來講,達芬奇架構能夠具有較強的競爭力主要在三點:

1.采用3D Cube針對矩陣運算做加速,大幅提升單位功耗下的AI算力,每個AI Core可以在一個時鐘周期內實現4096個MAC操作,相比傳統的CPU和GPU實現數量級的提升。

2.為了提升AI計算的完備性和不同場景的計算效率,達芬奇架構還集成了向量、標量、硬件加速器等多種計算單元。同時支持多種精度計算,支撐訓練和推理兩種場景的數據精度要求,實現AI的全場景需求覆蓋。

3.基于達芬奇架構的統一性,開發者在面對云端、邊緣側、端側等全場景應用開發時,只需要進行一次算子開發和調試,就可以應用于不同平臺,大幅降低了遷移成本。不僅開發平臺語言統一,訓練和推理框架也是統一的,開發者可以將大量訓練模型放在本地和云端服務器,再將輕量級的推理工作放在移動端設備上,獲得一致的開發體驗。


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編輯:牛牛
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