華為、蘋果爭「世界首款7納米」,台積電:穩了!
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「穩了」!
昨天,在蘋果2018秋季新品發布會剛剛結束後的凌晨3點零1分,華為消費者BG CEO余承東在微博上發文:「穩了,我們十月十六日倫敦見!」
10月16日,倫敦,正是華為下半年旗艦機 Mate20 系列的發布時間和地點。
隨後,「華為終端公司」微信號發布海報,標語為——「謝謝你,給了我們做英雄的機會」。
這簡直就像某老壇酸菜牛肉麵的廣告最後直接說別人抄襲一樣,華為要表達的意思也再明顯不過。
今年,蘋果的新品外觀雖無太大新意,價格反而讓人「驚喜」:「廉價版」iPhone XR起售價6499元,頂配版iPhone XS MAX則高達12799元。
缺乏新意卻昂貴的蘋果新品,可能讓中國消費者有更多的興趣關注國產手機。
在這樣一個日子裡,華為這一波操作不僅引起輿論熱議,熱心網友還紛紛在線激情P圖,為華為助威,順帶把華為送上了微博熱搜。
蘋果A12 vs 華為麒麟980:究竟誰才是全球首款7納米AI晶片?
這次輿論關注的一個最大焦點,是蘋果和華為雙方都在各自發布會上公開宣稱為「全球首款7納米手機SoC」的蘋果A12和華為麒麟980。
晶片決定了手機應用程式的種類和性能,先把誰是「全球首款」這個問題放在一邊,新智元根據公開資料,整理了A12和麒麟980的性能規格對比:
A12仿生:iPhone 迄今最智能、 最強大的晶片
蘋果的新款 A12 仿生晶片(A12 Bionic)由 4 個 GPU 核心、6 個 CPU 核心以及 8 核心的 「神經網絡引擎」 組成,用於處理機器學習任務。
根據蘋果公司的說法,這種神經網絡引擎每秒能執行 5 萬億次運算,是之前的八倍,消耗的能量只有之前版本的十分之一。
在開始拆解分析蘋果A12仿生之前,我們應該提一下去年A11仿生的重要升級也很重要。
該處理器採用全新的性能控制器,允許 A11 同時運行所有六個內核,以實現密集型工作負載。
蘋果在移動硬體領域真正改變了遊戲規則,這一事實鞏固了蘋果在智慧型手機處理器頂端的領先優勢。
回到A12仿生,在 CPU 核心中,有兩個是為性能而設計的,比前一代 A11 仿生晶片快 15%。
其他 4 個 CPU 核心都是為提高效率而設計的,比 A11 仿生晶片節能最高達 50%。
系統可以決定如何組合分配三種類型的核心,以最高效地運行任務。
A12仿生的 GPU 為四核心,與 A11 仿生相比速度提升 50%。
對於這個四核心的GPU,除了知道它是定製設計的外,現在還沒有任何公開架構細節。
這個GPU最早出現在A8上,具有定製的著色器核心(shader core)和編譯器。
蘋果去年正式與Imagination Technologies分道揚鑣,但早在那之前蘋果就開始著手自研定製設計。
最大的重頭戲是8核心的神經網絡引擎,這是蘋果處理器升級的真正優勢。
A11的神經網絡引擎只有兩個核心,A12將其增加到8個——相應地,峰值性能增加到5 TFLOPS,即每秒執行 5 萬億次運算。
這是8倍的提升,顯示出密集SoC的強大優勢。
此外,A12的ISP(圖像信號處理器)也加持了神經網絡引擎,新iPhone系列的智能HDR效果有了大幅提升。
八核心的神經網絡引擎
最後,半精度浮點數(16 位)也出現在 A12 上。
在 A8 之後,Apple 開始轉向 16 位,A12 的神經引擎也是如此。
這使得晶片可以快速執行操作並節省電力。
神經網絡引擎能力的提升,也增強了新 iPhone 的機器學習能力,包括發送信息、拍照、人像模式、AR 功能、甚至原彩顯示,都可以調用神經網路引擎進行學習優化。
包括 Siri 在 iOS 12 中也擁有更強的學習功能,可以深度學習用戶的使用路徑與習慣。
值得一提的是,這些神經網絡功能的運算調用,所消耗的電量僅為前代產品的十分之一。
AR 功能調用神經網絡引擎
A12仿生的神經網絡引擎也開放給 Core ML 平台,Core ML 運行速度比 A11 仿生提高 9 倍。
開發者可將強大、實時的機器學習應用到自己的 app 中,讓學習在 iPhone 上即可進行。
VLSI 研究分析師 G. Dan Hutcheson 稱,A12 仿生晶片是 「一項令人印象深刻的壯舉」,他說該晶片 「表明沿著摩爾定律這條路走下去,對各廠家來說仍然有吸引力」。
麒麟 980:創造了 6 個世界第一
華為的麒麟 980 晶片於 8 月 31 日在柏林 IFA 2018 上亮相。
它將 69 億個電晶體封裝在一塊 1 平方厘米的晶片上。
華為宣稱,麒麟 980 創造了 6 個世界第一:
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全球最早商用的台積電 7nm 工藝的手機 SoC 晶片
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全球首次實現基於 ARM Cortex-A76 開發的商用 CPU 架構,最高主頻可達 2.6GHz
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全球首款搭載雙核 NPU
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全球最新採用 Mali-G76 GPU
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全球最先支持 LTE Cat.21,峰值下載速率 1.4Gbps,達到業內最高
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支持全球最快 LPDDR4X 顆粒,主頻最高可達 2133MHz,同樣業內最高
具體來說,麒麟 980 是第一款使用基於 Arm Cortex-A76 處理器的晶片,與其前身 A73 和 A75 相比,性能提高了 75%,效率提高了 58%。
它有 8 個內核,2 個是基於 A76 的大型高性能內核,2 個同樣是 A76 的中等性能內核,以及 4 個基於 Cortex-A55 設計的小型高效內核。
這個系統運行在 ARM big.LITTLE 架構的一個變體上,其中大型處理器處理即時、密集的工作負載,小型處理器負責持續的後台任務。
麒麟 980 的 GPU 組件稱為 Mali-G76,與上一代相比,它的性能提升了 46%,效率提升了 178% 的。
麒麟 980 晶片還有一個雙核神經處理單元。
用業界最常用的圖像識別速率做標準,使用雙核 NPU 的麒麟 980 每分鐘識別圖片的數量達到 4500 張,比 970 增加了一倍多。
華為還設計了一個名叫 「Flex-Scheduling」 的智能調度機制,能根據手機運行的應用智能地進行三級的調度,比如播放音樂就只需要一個小核,使用社交軟體就動用中核,當有很多大量的負載,比如玩大型遊戲時,就會使用大核。
蘋果華為相爭,台積電成最大贏家
很難說蘋果A12仿生和麒麟980誰是真正的「王者」。
光看數據,蘋果強調每秒計算次數,華為強調圖像識別速度,誰更厲害可能要等 10 月 16 日搭載麒麟 980 的華為 Mate 20 系列正式發布,拿真機測評才知道。
不過,A12處理器最傲人的是神經網絡引擎的強化,一下子比上代提升9倍,有網友認為相比980的NPU可能是碾壓級的。
蘋果A12也好,華為麒麟980也罷,如果非要指名點姓說一家,誰才是真正的「全球首款7納米晶片」,那答案則是生產這兩種晶片的台積電。
台積電7納米晶片製作工廠。
來源:Apple
事實上,現在的市場形勢對台積電非常有利。
全球第二大晶圓代工廠格芯 (Global Foundries) 上月底宣布,將無限期擱置7納米投資計劃。
格芯執行長 Tom Caulfield表示,執行此計劃的背後原因是:無法承受與三星和台積電的競爭壓力。
該公司希望避免將其大部分研究和設備預算,投入到可能永遠無法獲得回報的工作中。
格芯的重要客戶是AMD,主要代工AMD的Ryzen、Radeon晶片。
而此項宣布將使AMD將轉向台積電。
這對台積電來說也是一份意外之喜,據報導,AMD的相關訂單價值高達15億美元,但目前台積電是唯一量產7nm代工廠,未來兩三年還有可能增加到50億美元。
儘管其他有可能角逐霸主之位的三星和英特爾也曾表示預定在2018年提供代工業者7納米節點的對應技術,但台積電在這一方面仍處於領先位置。
為了摩爾定律「續命」,台積電也拼了老命
至於台積電本身,為了給摩爾定律「續命」,這家半導體巨頭也可謂是拼了老命。
在大多數人感嘆摩爾定律已經走向完結的當口,除了早早投入7納米工藝研發,並於2017年第二季度進入試產階段。
台積電使用DUV光刻的第一代7nm FinFET與此前10nm FinFET製程相比,7nm FinFET將可在電晶體數量不變的情況下使晶片尺寸減少37%,或在電路複雜度相同的情況下降低40%的功耗。
為了滿足聯發科、海思和高通等無晶圓廠客戶不斷增長的需求,台積電還提前在2018年第二季度將7納米工藝技術推向大規模生產。
據台灣當地媒體DIGITIMES今年6月報導,有消息人士稱,台積電已經收到越來越多的7納米訂單,還有更多的無晶圓廠客戶打算跳過10nm工藝,轉而直接使用7nm。
2016年,台積電就對外宣稱,預計投入250億美元,建設製造5納米工藝晶片的工廠,並計劃於2020年上半年推出5納米工藝的晶片。
不僅如此,台積電還表示,計劃在2022年之前籌建並運營全球首個3nm半導體晶圓廠,雖然有關其對環境潛在影響的公眾聽證會還在進行中,並且有可能減緩其計劃。
但無論如何,3納米已經逼近晶片上能容納電晶體數量的極限,再往下縮就不得不考慮電子的量子效應。
IBM高管在日前在一次公開發表會議上說,3年內量計算機就將成為現實。
在摩爾定律這條路上,在代工廠這個商業模式上,台積電非常成功,現在以及未來幾年也將很輝煌,但良品率和研發投入高昂的5納米、3納米工藝,性價比是否真的值得?
最終,由此帶來的性能提升,以及費用增長,都將落到消費者身上。
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