麒麟9000处理器怎么样?麒麟9000处理器详细评测

中关村在线   发布时间:2020-10-23 08:59:52   作者:李志新   我要评论
华为Mate40系列全球线上发布会正式召开,新机首发搭载麒麟9000 5G旗舰SoC。该芯片首发24核Mali-G78 GPU集群, 是全球唯一5nm 5G SoC,拥有153亿晶体管,一起看看吧

大家都知道,华为Mate40系列全球线上发布会正式召开,新机首发搭载麒麟9000 5G旗舰SoC。该芯片首发24核Mali-G78 GPU集群, 是全球唯一5nm 5G SoC,拥有153亿晶体管。相信这将成为很多消费者购买华为Mate40系列机型的一大理由,感兴趣的朋友不要错过了。

麒麟9000:麒麟芯的绝响,华为赋予了它这些期望

但遗憾的是,麒麟9000或是华为自研的最后一代智能手机旗舰SoC,华为Mate40系列也就成了最后一代搭载麒麟旗舰芯片的Mate系列手机。

01 153亿晶体管,成就麒麟巅峰之作

“采用5nm工艺制程,CPU、GPU、NPU性能遥遥领先,而且集成了华为最强大的通信芯片,以及我们最先进的ISP”,华为消费者业务CEO 余承东这样总结麒麟9000。

1、世界首个采用5nm工艺制程的5G手机SoC

工艺制程的进步可以让相同尺寸的芯片容纳更多的晶体管,往往代表着芯片能效比的提升。此时,手机SoC工艺制程的接力棒正在从7nm向5nm转移,刚刚随iPad Air4、iPhone 12系列发布的A14仿生是第一款正式发布的5nm手机芯片。但这款芯片外挂的是高通X55调制解调器,所以并不能算是严格意义上的5G SoC。

麒麟9000:麒麟芯的绝响,华为赋予了它这些期望

但与A14仿生不同的是,发展到麒麟9000这一代,华为巴龙5G调制解调器已经越发成熟,集成在SoC内部的调制解调器在符合以往认知的低功耗低发热属性的同时,还在现网测试中获得了远远超过竞品的峰值表现。得益于5nm工艺制程,麒麟9000集成了153亿颗晶体管,且比A14仿生多出30%。

2、CPU、GPU、NPU大升级,性能表现远超竞品

8核心CPU,三档能效架构最高主频可达3.13GHz,比竞品快出10%;

24核心Mali-G78 GPU,行业首发,性能超出竞品52%;

NPU采用双大核+微核架构,AI benchmark 4.0 ETH跑分高达148008分,是竞品性能的2.4倍。

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同时,相比于竞品麒麟9000拥有更好的能效比,其中CPU能效高出25%、GPU能效高出50%、NPU能效高出150%,数字可观。

3、调制解调器跨代打击,5G超级上行速度亮眼

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“其它厂商不久前才推出第一代的5G旗舰手机,但华为已经推出三代5G手机了”,虽然这样的描述总有些欺负人的意味,但官方实测数据就是这样霸道:上行速率是的5倍,下行速率是竞品的2倍。

4、华为最先进的ISP,性能相比上代大幅提升

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麒麟9000搭载的ISP6.0相比于上代芯片,吞吐量提升50%,视频降噪效果提升48%。

“我们追求速度,永不止步”,在讲述芯片硬参总结和软件优化过渡时余承东用这样一句话承上启下,而这恰恰也是对海思麒麟发展史的贴切概括。麒麟9000成就了迄今最强大的Mate,也代表了国产智能手机SoC设计的巅峰。

02 既是麒麟绝响,放手一搏有何不可 

麒麟9000为何是麒麟芯片的绝响,其中原因相信大家都有所耳闻。 今年8月份,余承东在中国信息化百人会2020年峰会无奈宣布,美国对华为的芯片供应禁令已于9月15日生效,此次应用在华为Mate40系列上的麒麟9000 5G SoC将成“绝版”,量非常有限。

麒麟9000芯片到底有多少备货,目前并没有明确的官方数据。有媒体报道称,华为曾向台积电下单1500万颗麒麟9000,但由于生产时间有限订单并未全部完成,最终产量大概在880万颗左右。

参考华为Mate 30系列出货量,自去年9月推出,上市60天全球出货就超过了700万台,产业链爆料到去年年底出货量已经突破1200万台。为何余承东说“量非常有限”也就不难理解了。所以麒麟9000芯片不仅是麒麟高端芯片的“绝响”,如果解决不了芯片生产的问题,目前的备货都有可能撑不起华为Mate40系列的生命周期,更别说其它需要搭载旗舰芯片的手机、平板设备了。

实际上,从麒麟9000的命名上似乎就已经看出了华为的决绝。此前麒麟高端芯片命名都归纳在“麒麟900”之列,理论上来说麒麟990之后,新芯片的命名应该是“麒麟1000”,甚至早期的曝光命名也是如此。直接从“麒麟900”到“麒麟9000”,这样的命名或许有着不一样的意味——

1、既是绝响,畏畏缩缩不如坦然面对

如果按照预期的命名方式排布,麒麟旗舰芯片可能要依次经历“麒麟1000”、“麒麟1100”……“麒麟2000”……排到麒麟9000,应该是很多年后的事情。从麒麟990直接跳到麒麟9000,似乎有种一步到位的感觉。

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也许在华为看来,如果麒麟旗舰芯在这一代就此止步,那就不妨用一个比较终极的名称来命名,既囊括了曾经的雄心壮志,又暗含了技术受制于人卧薪尝胆的鞭策与激励。

2、既是绝响,就要有做到最好的决心

从发布会公布的数据来看,麒麟9000的性能的确已经远超竞品,而这或许也正是华为敢于大跨度命名的根本所在。在未来不甚明朗的当下,不管是好事多磨还是就此终结,做到最好无论是对自己,还是对市场,都能算是一个问心无愧的交代。

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从哪里能看得出麒麟9000在力争最好?除了性能升级的结果以外,这款芯片的堆料似乎已经达到了疯狂的地步:GPU核心直接怼到了24颗Mali-G78 ,而当前已经能玩转大型游戏的天玑1000+是9核心的Mali-G77 GPU。这也正是麒麟9000的图形处理能力超出主流竞品52%的原因所在。

03 从非常落后到进步被封杀,国产芯路在脚下

在中国信息化百人会2020年峰会上余承东曾这样表述:“在芯片领域华为探索了十几年,从严重落后到比较落后,到有点落后,到逐步赶上来,到领先,到现在被封杀,我们有非常巨大的投入,也经历了艰难的过程,但很遗憾我们在半导体制造方面,在重资产投入的领域华为没有参与,导致华为领先的芯片都无法制造。”

正如余承东所言,华为的确在芯片方面做出过巨大的投入,也的确做到了领先地位。早在2004年,现在的华为海思总裁何庭波就收到了任正非下达的一条“吓人”命令:“我给你四亿美金每年的研发费用,给你两万人。一定要站立起来,适当减少对美国的依赖。”

麒麟9000:麒麟芯的绝响,华为赋予了它这些期望

时至今日,海思半导体实际上已经成为中国自主芯片设计的代表,其涉及领域包含SoC芯片、5G通讯芯片、AI芯片、服务器芯片、其他专用芯片五大类,其中就包含我们熟知的手机SoC麒麟芯片。

麒麟9000:麒麟芯的绝响,华为赋予了它这些期望

华为在芯片方面的努力的确让它度过了去年ARM停止和华为及其附属公司的所有业务往来的难关,其相关核心技术的掌握和完整知识产权让华为具备了自主研发ARM处理器的能力,不受外界制约。

麒麟9000:麒麟芯的绝响,华为赋予了它这些期望

那么,为何这次封杀华为就无法度过呢?原因在于华为擅长的是芯片设计,而不是芯片制造。半导体是一个非常庞大的产业,目前只有极少数的芯片巨头掌握从设计、制造、封装、测试的整个链条,因为仅其中的一个环节就需要庞大资金投入和时间投入,比如生产芯片必备的光刻机,主要生产厂商荷兰ASML的成功就是西方世界无数寡头和财团用经费鼎力支持烧出来的,更别说整个链条的消耗,分工合作也就成了自然而然的事情。

实际上除了三星,目前手机厂商基本都不具备芯片制造的能力,除了华为,我们熟知的高通、苹果也都是擅长于芯片的设计,后大多交由当前的芯片生产巨头台积电去生产。但问题在于,其美国技术占比很高,14nm和7nm工艺美国技术占比就在15%以上。在美国芯片禁令下,台积电并没有自由选择客户的主动权,这也正是华为被封杀后台积电不能为其生产芯片的原因。

那么,我国就没有一家拥有自主知识产权,并且能为华为生产芯片的芯片制造商吗?还真没有。有消息称,如果完全不用美国的技术,国内能够独立自主制造28nm光刻机,同时也具备28nm至14nm工艺芯片制造能力。但显然有这些还不够,当前主流芯片已经进入5nm的阶段。

麒麟9000:麒麟芯的绝响,华为赋予了它这些期望

好在自芯片禁令爆发之后,我国的芯片制造业的发展并非一潭死水,而是呈现出一片欣欣向荣的态势。虽然市场的空缺也引发了不良投机者的圈钱骗补,但总归有行业担当让我们看到了希望。比如芯动科技近日宣布其已经完成全球首个基于中芯国际FinFET N+1先进工艺的芯片流片和测试,所有IP全自主国产,功能一次测试通过。

据悉,中芯国际FinFET N+1工艺在功率和稳定性方面与7nm工艺相近,相比于14nm性能提升20%,功耗降低57%。虽然还没有达到业界公认的35%性能提升,但总归是实现了类7nm工艺的生产。当然,后续的FinFET N+2工艺性能会有所提升,未来可期。

所以芯片禁令也并非完全是件坏事,它至少为我国半导体事业的发展敲响了警钟。当然芯片制造的发展也并非是想做就能一蹴而就的,它需要持续的重资本投入和时间的验证。至于何时能赶上国际一流水平,“让子弹飞一会儿”吧。

写在最后

“对于华为来说,不管处境多么艰难,我们都承诺持续展开技术创新,将最佳的技术和创新带给消费者,提升人们的生活,提升大家的工作效率。我们将信守承诺。”面对逆势的大环境,余承东在发布会末尾这样回应。而麒麟9000,以及搭载它的华为Mate40系列,无疑是对这份承诺的最佳兑现。

也许麒麟9000会成绝响,但进取的心不会。

本文转载自http://mobile.zol.com.cn/754/7548476.html

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