ARM断供华为引切肤之痛 国产芯片困局何时突围(5)
华为jrs直播看不了_极速体育nba直播在线_jrs直播nba乐虎Soc:麒麟 说起jrs直播看不了_极速体育nba直播在线_jrs直播nba乐虎SoC麒麟芯片,相信大家都不会陌生,然而它的开端并非一帆风顺。2009年华为海思推出GSM低端智能jrs直播看不了_极速体育nba直播在线_jrs直播nba乐虎解决方案,应用处理器名称为K3V1,2012年推出的K3V2号称是全球最小的四核ARM A9架构处理器,但由于种种问题均为得到市场的认可。直到2015年16nm FinFET Plus工艺制造的中低端芯片麒麟650发布,才带动了荣耀5C等机型的千万级销量。 2015年,麒麟950面世,在性能优势和工艺优势上成功领先高通半年;2016年,麒麟955推出,其搭载机型华为P9系列旗舰机型销量破千万;2017年,拥有独立人工智能神经网络NPU的麒麟970面世。 2018年,再次进化的麒麟980更是以七个全球首款成为万众瞩目的存在—— 1、全球最早商用TSMC 7nm工艺的jrs直播看不了_极速体育nba直播在线_jrs直播nba乐虎SoC; 2、全球首次实现基于ARM Cortex-A76的开发商用; 3、全球首款Mali-G76 GPU; 4、支持全球最快的LPDDR4X内存; 5、全球首款双核NPU; 6、全球率先支持LTE Cat.21,峰值下载速率1.4Gbps; 7、全球最快的jrs直播看不了_极速体育nba直播在线_jrs直播nba乐虎WiFi芯片Hi1103,率先支持160MHz带宽,理论峰值下载速率可达1.7Gbps。 华为5G芯片:天罡&巴龙 华为5G芯片也是被广大消费者熟知的一大亮点,其中包含5G基站核心天罡芯片和我们熟知的终端芯片巴龙5000。前者是业界首款5G基站核心芯片,实现基站尺寸缩小超55%,重量减轻23%,功耗节省达21%,安装时间比标准的4G基站,节省一半时间,有效解决站点获取难、成本高等挑战。后者则具备1个世界领先和5项世界之最—— 领先:集成2G、3G、4G的多模单芯模组; 之最:1、下行链路速度4.6Gbps,上行速度2.5Gbps;2、首个上行/下行解耦多模终端芯片;3、首个同时支持NSA和SA架构的芯片组;4、最快的高峰下行速度;5、首个5G芯片上的R14 V2X。 华为AI芯片:昇腾 AI芯片已经成为当前的半导体热门话题之一,原因在于传统处理器性能面临物理极限带来的增长疲软,而日益提升的专业化要求超过了处理器性能的增长速度。这时候,采用专用协处理器来提升处理性能成为了非常好的解决方案。AI芯片即这种协处理器的一员。 2018年10月,在华为发布了昇腾910、昇腾310两款AI芯片,该两款芯片均采用了华为开创性的统一、可扩展的架构——达芬奇架构,实现了从极致的低功耗到极致的大算力场景的全覆盖,目前全球市场上还没有其它架构能做到。 值得一提的是,昇腾910用于数据中心服务器,基于7nm工艺制程打造,是全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片,性能表现超过英伟达最强芯片AI V100。 华为服务器芯片:鲲鹏 服务器被称为网络的灵魂,起核心部位正是处理器。华为的服务器芯片照样大放异彩,其2019年1月发布的鲲鹏920服务器芯片,性能跑分超出之前业界标杆产品的25%,能效提高30%,但功耗反而降低,目前在性能上已经达到行业领先水平。 此外,鲲鹏920双端口设计使得这款芯片的速率达到业内主流产品的两倍,搭载的内存宽带超过业界主流46%,网络宽带提升四倍。此前的服务期芯片技术一直被美国垄断,鲲鹏920芯片的推出无疑大大提升了国产服务器竞争力。 小门类专用芯片 在路由器芯片、NB-IoT芯片、IPC视频编解码和图像信号处理的芯片等方面,华为也所有建树,比如全球领先的窄带物联网无线通信模块利尔达NB-IoT模组、用于家庭接入类的产品凌霄系列等等。 为何华为海思能有这样的成就?其实这源自华为在芯片产业方面的高瞻远瞩。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。” “所有我们曾经打造的备胎,一夜之间全部转“正”!多年心血和努力,挽狂澜于既倒,确保了公司大部分产品的战略安全、大部分产品的连续供应。”何庭波在发给海思员工的内部信里这样写到。 随后余承东在朋友圈发出了这样的评论:“消费芯片一直就不是备胎,一直在做主胎使用,哪怕早期K3V2竞争力严重不足,早年华为消费者业务品牌和经营都最困难的时期,我们也始终坚持打造自己芯片的核心能力,坚持使用与培养自己的芯片。”
在上文中我们提到,ARM转换模式,由原来的处理器的全线生产转换为IP授权的商业模式,这为ARM极大的降低了生产成本和研发风险,也正是这种模式成就了如今移动电子设备不可或缺的ARM。其实这种分工式的思维,已经广泛应用在了当前的处理器产业中。 【免责声明】本站内容转载自互联网,其相关言论仅代表作者个人观点绝非权威,不代表本站立场。如您发现内容存在版权问题,请提交相关链接至邮箱:bqsm@foxmail.com,我们将及时予以处理。 |
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