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华为麒麟970芯片大解析，是否达到AI芯片的水准？
华为麒麟970芯片大解析，是否达到AI芯片的水准？
华为为了抢这个“世界第一”着实花了不少心思，作为一个以“自研”为骄傲的企业，本次麒麟970上不仅使用的是别家的(寒武纪的)神经网络处理单元(NPU)，智东西还独家获悉到，麒麟970在物体识别方面的一整套嵌入式AI解决方案(从算法+Camera Tuning)都来自中科创达。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。华为这周末搞了件不大不小的事——发布了“世界首款手机AI芯片”麒麟970——各位
华为为了抢这个“世界第一”着实花了不少心思，作为一个以“自研”为骄傲的企业，本次麒麟970上不仅使用的是别家的(寒武纪的)神经网络处理单元(NPU)，智东西还独家获悉到，麒麟970在物体识别方面的一整套嵌入式AI解决方案(从算法+Camera Tuning)都来自中科创达。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。华为这周末搞了件不大不小的事——发布了“世界首款手机AI芯片”麒麟970——各位科技媒体小编都辛苦了，大周六晚上的不是飞去德国跑会就是在电脑前蹲直播，连约会都要改期，好气哦。咳，言归正传。(华为官方推特介绍，“世界上第一款搭载NPU的AI芯片”)华为为了抢这个“世界第一”着实花了不少心思，作为一个以“自研”为骄傲的企业，本次麒麟970上不仅使用的是别家的(寒武纪的)神经网络处理单元(NPU)，智东西还独家获悉到，麒麟970在物体识别方面的一整套嵌入式AI解决方案(从算法+Camera Tuning)都来自中科创达。此外，据业内人士透露，寒武纪的AI架构在麒麟970上实现的梳理也并非全部是华为海思自研的技术。这款芯片打造了多少个月?仅是加了一个NPU模块就能叫“AI芯片”吗?为什么华为要这么紧赶慢赶抢“第一”?联发科、深鉴科技等业内人士又是怎么看待麒麟970?……以上种种疑问，智东西将为你一一揭晓。一、参数轰炸麒麟970的参数想必大家已经被刷屏了一遍又一遍，但为了文章完整性这里还是不能免俗地需要列一列数据，看过的读者可以直接跳过这段：众所周知，目前九成的手机芯片采用的是ARM的架构，麒麟970也不例外。麒麟970采用ARM Cortex-A73四核+Cortex-A53四核的架构，采用了台积电10nm制造工艺，搭载12核高效GPU、8核高性能CPU，4.5G高速LTE Modem，支持LTE CAT.18，最高下载速度可以达到1.2Gbps，与高通目前发布的最强的X20 LTE基带实力相当。特别值得一提的是，麒麟970的GPU用上了ARM最新推出的Mali-G72 MP12架构——这是Mali-G72 MP12 GPU的首次商用。这个架构很厉害，比上一代的Mali-G71性能提高了40%，能效提高了25%。但如果抛去数据，一个小细节能让你更直观地理解它：在智东西跟某移动端大咖聊天的过程中，他对NPU、10nm统统只是点头微笑，唯有在看到MP12 GPU小小地惊讶了一下。与此同时，麒麟970拥有两个用于处理图像信息的ISP，能够更快速地响应处理图片，并且能在低光照度环境下对降噪进行优化。由中科创达提供的智能拍照技术则将自动识别镜头内的物体(比如一朵静止小花又或是一个奔跑的人类)，系统根据该物体的属性调整相机参数或是进行主动去糊。麒麟970会搭载在将于10月16日于慕尼黑发布的华为Mate 10手机上。二、寒武纪何方神圣?既然一直在说“寒武纪”的NPU，那么这个寒武纪究竟是何方神圣呢?寒武纪科技(Cambricon)是中科院计算所孵化出来的AI芯片创业公司，中科院计算所不仅对寒武纪进行了天使轮融资，同时还给与了长期的支持与投入。8月底，寒武纪宣布完成了1亿美元的A轮融资，投资方为国投创业、阿里巴巴、联想等，一跃成为国内AI芯片届当之无愧的独角兽。不仅如此，寒武纪的两位创始人也非常神奇——一对出身中科院的兄弟。哥哥陈云霁目前仍在中科院计算所担任研究员，从事基础科技研发，弟弟陈天石则当起了公司的CEO。(弟弟陈天石与哥哥陈云霁)不过，很长一段时间，寒武纪这家公司一直以“研究性”企业被业内所知，说白了就是没有产品出来。直到去年4月份的世界互联网大会期间，宣告自己的第一款AI芯片产品寒武纪1A流片了，这一点不断拿来背书，新闻联播、人民日报都说了这事;不过之后其产品到底有没有商用，有没有量产，并没有官方说法，按照2016年底寒武纪CEO 陈天石的说法，“芯片从研发、量产到商用，是一个以年为单位的周期，所以在明年，大家将可以在市面上看到使用寒武纪技术的芯片产品，比如在手机、安防监控等智能终端和云端服务器上。”(寒武纪板卡)不过根据中国科学院计算技术研究所发布的贺信显示，麒麟970芯片上的NPU正是集成寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元，实现了手机上本地、实时、高效的智能处理。这也是寒武纪1A真正意义上的一次产品化应用。不过话说回来，恐怕也只有华为这个量级的土壕，才有能力让寒武纪1A真正产品化，从这一点看寒武纪是抱上了一个不错的大腿。三、到底什么是“AI芯片”?上文提到，麒麟970之所以敢叫自己“AI芯片”，最主要的就是集成了寒武纪的NPU(Neural-Network Processing Unit，神经网络处理器。现在所谓的手机处理器，比如高通的835、苹果的A11、麒麟970等，实际上所指的是一个“处理器包”封装在一起，这个计算包专业一点说叫Soc(System-on-a-Chip)，高大上的说法是“计算平台”;根据分工不同，很多专用功能的处理单元加进来，比如我们最熟悉的是GPU，现在这个包里的独立单元数量已经越来越大，比如ISP(图像处理)、Modem(通信模块)、DSP(数字信号处理)等，不同的数据进来，交给不同特长的计算模块来处理，这个NPU就是手机处理器平台新加入的一个擅长神经网络计算的单元，那么到底哪些应用会用到神经网络计算?也就是现在最能代表人工智能计算的一些应用，比如模式识别里的语音、图像(人脸)识别，比如其他会用到深度学习的一些AI应用。为了让这个深度神经元网络连接更快，“寒武纪1A”还设计了专门的存储结构，以及完全不同于通用处理器的指令集。“它每秒可以处理160亿个神经元和超过2万亿个突触，功能非常强大，功耗却只有原来的1/10。有时候，有些计算单元会独立出来，不封装在SoC里，比如观察苹果iPhone的主板结构，其Modem模块就一直独立在其A系列处理器模块之外;寒武纪的这个NPU单元之前也是一个独立的处理器单元，只是这次整合封装到了麒麟970的Soc里面。(华为海思麒麟970架构)(高通835架构和华为海思960架构)虽然芯片里的CPU、GPU、DSP都可以用来做运算，但是NPU是专门用于神经网络架构计算的，号称比CPU快25倍的同时效率将提高了50倍。有点类似于你想要剪东西，我给你一把剪刀。至于为什么用的是寒武纪的NPU呢?主要原因是目前国内能做AI芯片级别的公司只有那几家，而寒武纪是中科院出身，和华为的合作自然也是顺理成章。中科院计算自己也表示，计算所自2011年以来就和华为展开合作，组建了“中科院计算所-华为联合实验室”。不过，也没有说现在其他芯片的CPU+GPU+DSP架构在人工智能应用方面效果差到哪里去了，恰恰相反，现在的众多手机厂商都在这个架构上对AI功能进行优化。从高通骁龙到联发科Helio，无不在人工智能的芯片应用上进行了大力优化。比如高通在骁龙800和600系列芯片上做了一个软件的神经处理引擎，高通也承诺未来也会出专门用来做神经网络运算的核——比如NPU。所以说，这个NPU，重要，但也没那么重要。以深度学习为例，深度学习分为训练(Training)和推理/应用(Inference)两部分，训练阶段的确需要非常高的计算能力，但在应用层面其实并不需要巨大的计算量——相信没有哪个纯真的用户拿手机去做Training的。另一方面，AI不AI，最终还是得看应用嘛……需要整个移动AI应用的生态起来了，才能体现出硬件的优势。同为手机芯片制造商，联发科的一位产品技术负责人也认为，在芯片上集成硬件相对容易，关键还是上层的应用，用户不会在意这个是不是AI，只会在意体验。虽然华为展示出了三个常见应用方向(AR、计算机视觉、自然语言处理)，还动用了开发者网页、开发者工具包、应用商店来招揽开发者，华为消费者业务CEO余承东也在发布会现场承诺，华为将打造一个开放的AI环境，开发者可以直接接入华为NPU功能，也可以通过第三方AI框架接入(目前支持TensorFlow和Caffe)。不过，就目前来看，移动AI应用开发还很少，华为现场展示的AI功能也集中在降噪、拍照美化等方面，快则快矣，没有什么鸡蛋。在应用缺失的情况下，麒麟970、骁龙835、甚至性能再弱些的芯片使用起来也会让用户感觉相差不大。四、为了这个“世界第一”煞费苦心不知道大家还记不记得，去年12月16日，华为旗下手机品牌荣耀推出了2016年最后一款旗舰手机——荣耀Magic。荣耀总裁赵明在讲述这款荣耀3周年的特殊新产品的过程中，全程未提硬件配置，只谈了这款手机的八曲面外形设计和搭载由华为2012实验室研发4年的人工智能引擎Magic Live。除了2012实验室外，华为旗下还有诺亚方舟实验室、高斯实验室、香农实验室，华为没有透露本次麒麟970使用的人工智能技术是否来自这些实验室，但从目前看来主要是这几个部门在研发。不过，仅从深度学习来说，华为的技术并不算领先。这也是为什么虽然华为海思方面非常想要自研“AI芯片”，但为了来得及抢上这个“世界第一”的名头，最终选择了和寒武纪、中科创达合作。一位业内人士对此的评价是————"
华为为了抢这个“世界第一”着实花了不少心思，作为一个以“自研”为骄傲的企业，本次麒麟970上不仅使用的是别家的(寒武纪的)神经网络处理单元(NPU)，智东西还独家获悉到，麒麟970在物体识别方面的一整套嵌入式AI解决方案(从算法+Camera Tuning)都来自中科创达。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。华为这周末搞了件不大不小的事——发布了“世界首款手机AI芯片”麒麟970——各位科技媒体小编都辛苦了，大周六晚上的不是飞去德国跑会就是在电脑前蹲直播，连约会都要改期，好气哦。咳，言归正传。(华为官方推特介绍，“世界上第一款搭载NPU的AI芯片”)华为为了抢这个“世界第一”着实花了不少心思，作为一个以“自研”为骄傲的企业，本次麒麟970上不仅使用的是别家的(寒武纪的)神经网络处理单元(NPU)，智东西还独家获悉到，麒麟970在物体识别方面的一整套嵌入式AI解决方案(从算法+Camera Tuning)都来自中科创达。此外，据业内人士透露，寒武纪的AI架构在麒麟970上实现的梳理也并非全部是华为海思自研的技术。这款芯片打造了多少个月?仅是加了一个NPU模块就能叫“AI芯片”吗?为什么华为要这么紧赶慢赶抢“第一”?联发科、深鉴科技等业内人士又是怎么看待麒麟970?……以上种种疑问，智东西将为你一一揭晓。一、参数轰炸麒麟970的参数想必大家已经被刷屏了一遍又一遍，但为了文章完整性这里还是不能免俗地需要列一列数据，看过的读者可以直接跳过这段：众所周知，目前九成的手机芯片采用的是ARM的架构，麒麟970也不例外。麒麟970采用ARM Cortex-A73四核+Cortex-A53四核的架构，采用了台积电10nm制造工艺，搭载12核高效GPU、8核高性能CPU，4.5G高速LTE Modem，支持LTE CAT.18，最高下载速度可以达到1.2Gbps，与高通目前发布的最强的X20 LTE基带实力相当。特别值得一提的是，麒麟970的GPU用上了ARM最新推出的Mali-G72 MP12架构——这是Mali-G72 MP12 GPU的首次商用。这个架构很厉害，比上一代的Mali-G71性能提高了40%，能效提高了25%。但如果抛去数据，一个小细节能让你更直观地理解它：在智东西跟某移动端大咖聊天的过程中，他对NPU、10nm统统只是点头微笑，唯有在看到MP12 GPU小小地惊讶了一下。与此同时，麒麟970拥有两个用于处理图像信息的ISP，能够更快速地响应处理图片，并且能在低光照度环境下对降噪进行优化。由中科创达提供的智能拍照技术则将自动识别镜头内的物体(比如一朵静止小花又或是一个奔跑的人类)，系统根据该物体的属性调整相机参数或是进行主动去糊。麒麟970会搭载在将于10月16日于慕尼黑发布的华为Mate 10手机上。二、寒武纪何方神圣?既然一直在说“寒武纪”的NPU，那么这个寒武纪究竟是何方神圣呢?寒武纪科技(Cambricon)是中科院计算所孵化出来的AI芯片创业公司，中科院计算所不仅对寒武纪进行了天使轮融资，同时还给与了长期的支持与投入。8月底，寒武纪宣布完成了1亿美元的A轮融资，投资方为国投创业、阿里巴巴、联想等，一跃成为国内AI芯片届当之无愧的独角兽。不仅如此，寒武纪的两位创始人也非常神奇——一对出身中科院的兄弟。哥哥陈云霁目前仍在中科院计算所担任研究员，从事基础科技研发，弟弟陈天石则当起了公司的CEO。(弟弟陈天石与哥哥陈云霁)不过，很长一段时间，寒武纪这家公司一直以“研究性”企业被业内所知，说白了就是没有产品出来。直到去年4月份的世界互联网大会期间，宣告自己的第一款AI芯片产品寒武纪1A流片了，这一点不断拿来背书，新闻联播、人民日报都说了这事;不过之后其产品到底有没有商用，有没有量产，并没有官方说法，按照2016年底寒武纪CEO 陈天石的说法，“芯片从研发、量产到商用，是一个以年为单位的周期，所以在明年，大家将可以在市面上看到使用寒武纪技术的芯片产品，比如在手机、安防监控等智能终端和云端服务器上。”(寒武纪板卡)不过根据中国科学院计算技术研究所发布的贺信显示，麒麟970芯片上的NPU正是集成寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元，实现了手机上本地、实时、高效的智能处理。这也是寒武纪1A真正意义上的一次产品化应用。不过话说回来，恐怕也只有华为这个量级的土壕，才有能力让寒武纪1A真正产品化，从这一点看寒武纪是抱上了一个不错的大腿。三、到底什么是“AI芯片”?上文提到，麒麟970之所以敢叫自己“AI芯片”，最主要的就是集成了寒武纪的NPU(Neural-Network Processing Unit，神经网络处理器。现在所谓的手机处理器，比如高通的835、苹果的A11、麒麟970等，实际上所指的是一个“处理器包”封装在一起，这个计算包专业一点说叫Soc(System-on-a-Chip)，高大上的说法是“计算平台”;根据分工不同，很多专用功能的处理单元加进来，比如我们最熟悉的是GPU，现在这个包里的独立单元数量已经越来越大，比如ISP(图像处理)、Modem(通信模块)、DSP(数字信号处理)等，不同的数据进来，交给不同特长的计算模块来处理，这个NPU就是手机处理器平台新加入的一个擅长神经网络计算的单元，那么到底哪些应用会用到神经网络计算?也就是现在最能代表人工智能计算的一些应用，比如模式识别里的语音、图像(人脸)识别，比如其他会用到深度学习的一些AI应用。为了让这个深度神经元网络连接更快，“寒武纪1A”还设计了专门的存储结构，以及完全不同于通用处理器的指令集。“它每秒可以处理160亿个神经元和超过2万亿个突触，功能非常强大，功耗却只有原来的1/10。有时候，有些计算单元会独立出来，不封装在SoC里，比如观察苹果iPhone的主板结构，其Modem模块就一直独立在其A系列处理器模块之外;寒武纪的这个NPU单元之前也是一个独立的处理器单元，只是这次整合封装到了麒麟970的Soc里面。(华为海思麒麟970架构)(高通835架构和华为海思960架构)虽然芯片里的CPU、GPU、DSP都可以用来做运算，但是NPU是专门用于神经网络架构计算的，号称比CPU快25倍的同时效率将提高了50倍。有点类似于你想要剪东西，我给你一把剪刀。至于为什么用的是寒武纪的NPU呢?主要原因是目前国内能做AI芯片级别的公司只有那几家，而寒武纪是中科院出身，和华为的合作自然也是顺理成章。中科院计算自己也表示，计算所自2011年以来就和华为展开合作，组建了“中科院计算所-华为联合实验室”。不过，也没有说现在其他芯片的CPU+GPU+DSP架构在人工智能应用方面效果差到哪里去了，恰恰相反，现在的众多手机厂商都在这个架构上对AI功能进行优化。从高通骁龙到联发科Helio，无不在人工智能的芯片应用上进行了大力优化。比如高通在骁龙800和600系列芯片上做了一个软件的神经处理引擎，高通也承诺未来也会出专门用来做神经网络运算的核——比如NPU。所以说，这个NPU，重要，但也没那么重要。以深度学习为例，深度学习分为训练(Training)和推理/应用(Inference)两部分，训练阶段的确需要非常高的计算能力，但在应用层面其实并不需要巨大的计算量——相信没有哪个纯真的用户拿手机去做Training的。另一方面，AI不AI，最终还是得看应用嘛……需要整个移动AI应用的生态起来了，才能体现出硬件的优势。同为手机芯片制造商，联发科的一位产品技术负责人也认为，在芯片上集成硬件相对容易，关键还是上层的应用，用户不会在意这个是不是AI，只会在意体验。虽然华为展示出了三个常见应用方向(AR、计算机视觉、自然语言处理)，还动用了开发者网页、开发者工具包、应用商店来招揽开发者，华为消费者业务CEO余承东也在发布会现场承诺，华为将打造一个开放的AI环境，开发者可以直接接入华为NPU功能，也可以通过第三方AI框架接入(目前支持TensorFlow和Caffe)。不过，就目前来看，移动AI应用开发还很少，华为现场展示的AI功能也集中在降噪、拍照美化等方面，快则快矣，没有什么鸡蛋。在应用缺失的情况下，麒麟970、骁龙835、甚至性能再弱些的芯片使用起来也会让用户感觉相差不大。四、为了这个“世界第一”煞费苦心不知道大家还记不记得，去年12月16日，华为旗下手机品牌荣耀推出了2016年最后一款旗舰手机——荣耀Magic。荣耀总裁赵明在讲述这款荣耀3周年的特殊新产品的过程中，全程未提硬件配置，只谈了这款手机的八曲面外形设计和搭载由华为2012实验室研发4年的人工智能引擎Magic Live。除了2012实验室外，华为旗下还有诺亚方舟实验室、高斯实验室、香农实验室，华为没有透露本次麒麟970使用的人工智能技术是否来自这些实验室，但从目前看来主要是这几个部门在研发。不过，仅从深度学习来说，华为的技术并不算领先。这也是为什么虽然华为海思方面非常想要自研“AI芯片”，但为了来得及抢上这个“世界第一”的名头，最终选择了和寒武纪、中科创达合作。一位业内人士对此的评价是————"
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客观讲华为麒麟970 转载收藏
在2017柏林电子消费展上，中国企业出尽了风头。尽管华为Mate10没有按照以往的节奏如期而至，但这并不能阻挡麒麟970芯片在这个世界级的舞台上抢先亮相。笔者得到这个消息完全是依靠社交媒体上的各类“牛B”、“沸腾”、“高通怕了”之类关键字的文章。本着求知好学的精神，笔者耐着激动地心情将这些文章也都仔细看完了，随后得到一个结论：在各种各样领先等辞藻的背后，几乎所有的全球第一都是在自嗨。
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在对比各个指标之前，笔者先强调一下本文的内容和民族自豪感无关，所以海军在发起攻击的时候请专业一点。　　华为Mate和P系列手机在工业设计、品质和创新等方面均是业内领先，这毋庸置疑。但处理器方面的提升与其他方面无法相比并论。提速虽慢，但值得肯定的是麒麟处理器任是国产半导体行业的领军产品。笔者阅读的这些文章大多重点介绍了制程工艺、AI、NPU、准5G、Cat18、双ISP、HDR10、DDR4X和UFS2.1，接下来我们就简单还原一些真相。当然了，这些文章也都提到了骁龙胆怯、三星暗淡、联发科淘汰之类的观点，这个我们放到最后聊。
岂止高通，华为970一出来连英特尔和AMD都吓坏了
制程工艺：理论对比太轻率　　这些文章都一致性的提到了一个数据，骁龙835的晶体管数量是31亿，苹果A10是33亿，而麒麟970是55亿，所以麒麟970更牛更领先。10nm工艺下只有100平方毫米大，差不多是一个指甲盖的大小。
三星已经开始了第二代10nm LPP工艺的推进　　首先，华为、高通、苹果都并不具备直接制造10nm芯片的能力，目前主流的芯片代工厂中三星、台积电都已经有成熟的10nm产线，而GF、intel则直接瞄准了7nm工艺进行研发。骁龙835更是全球首款采用10nm工艺的移动芯片，随后是苹果A10X和联发科X30。所以10nm的应用对于麒麟970来说并不是一件值得去高呼的事情，当然了我们可以寄希望于麒麟首发7nm芯片。
然后，根据摩尔定律来看，确实芯片上的晶体管越多性能就越强大。但这有一个关键的前提就是，在架构相同的情况下这种比较才有意义。骁龙835和麒麟970虽采用ARM的big.LITTLE四大四小多核架构，不同的是骁龙835是高通买下相关架构内容后再次开发出了Kyro 280微架构，而麒麟970是纯公版。从目前已知的性能数据来看，高通Kyro 280在性能和功耗上都要比ARM公版的A72+A53要强不少，所以理论上骁龙835的实际性能要比麒麟970要好。另外值得注意的是，一个完整的SOC上不仅有CPU，还有GPU、ISP等各类周边硬件，既然是公版CPU，那提升的晶体管数自然是来自其他周边硬件了。　　把芯片做成一张CD光盘那么大很容易，但做成比指甲盖还小就很难，难就难在保证性能、功能的前提下尽可能的减少晶体管数量，从而缩小芯片的大小。
AI、NPU：真的是世界首个AI芯片么？　　麒麟970处理器内置了一个叫做NPU的周边硬件，笔者阅读的这些文章中均表示“麒麟970是全球首款内置神经元网络单元（NPU）的人工智能处理器。在人工智能的支持下，麒麟970可在特定任务下，比规模类似的CPU快25倍，同时功耗效率降低50倍。 ”甚至还给出了这样的评价“估计全世界都没想到，是中国公司华为，第一个拿出了人工智能处理器的手机芯片。”　　看到这里笔者也是激动到无法自拔，尤其是看到最后一句。自我欺骗后，回来分析一下麒麟NPU是啥，说实话在没有更详细的资料前，这个NPU到底是啥笔者也说不好。但从已知的功能上来看，人工智能、深度学习、低功耗高效率、拍照比CPU处理的快，这些在16年5月推出的骁龙820处理器上就已经实现，而在后续的821、835甚至600系列处理器上不断进化。NPU概念早在骁龙820时就已实现
高通骁龙820发布的时候，推出了一个叫做高通骁龙神经处理引擎（Qualcomm SnapDragon Neural Processing Engine）的东西。它运行在骁龙Zeroth平台上，主要功能就是面向移动机器学习，当年配套的两个应用场景是Snapdragon Scene Detect及Snapdragon Smart Protect。当然了这个周边硬件的名字也叫NPU。　　我们的手机系统来自Google的Android，实际上目前大部分的机器学习、人工智能功能都是源自Goolge TensorFlow（那个会下围棋的AlphaGo就是它的产物）。在骁龙平台，TensorFlow可以直接运行在Hexagon DSP上(骁龙835上配备Hexagon 682 DSP)，Hexagon 682 DSP是一个功耗很低的低功率岛，巧合的是17年初高通曾表示，Hexagon 682 DSP在机器学习方面的效能与CPU相比要快25倍（麒麟970也是25倍）。　　那究竟是骁龙835更强还是麒麟970更强呢？考虑到机器学习和人工智能等应用环境还需要引入GPU部分来计算，而Adreno 540与Mali-G72目前还没有对比的数据，所以现在说啥都是瞎猜。
准5G、Cat18、UFS2.1：开心就好你随意　　“麒麟970具备世上首款准5G网络基带，最高支持到LTE Cat.18，移动网络的传输速度至少是高通芯片的两倍。”原文中的这句话让笔者差点摔下了轮椅，甚至没拄拐就站起来了。准5G是什么鬼？支持5G就是支持，不支持就是不支持。按照这个逻辑，笔者可以是热巴的准丈夫、川普的准拜把子兄弟么？　　尽管华为CEO余承东经常表示，Cat支持的再高运营商不支持没有用，消费者白花钱。但海思还是非常给力的跟进LTE Cat18调制解调器，这里笔者要给海思的工程师们先点个赞，你们辛苦了。不过是这篇文章作者的数学应该是自学成才，而且还是不会用计算器的那种。骁龙835的基带支持到LTE X16，是全球首款支持下行1.0Gbps速率的方案。而海思970的最高下行达到了1.2Gbps，这个至少是两倍怎么算出来的笔者实在想不明白。或许得是微信红包多发了两倍，一激动算错了。笔者用计算器算了一下，1.0Gbps到1.2Gbps提升了20%。高通第二代调试解调器X20在17年2月22日发布
再回来说说这个Cat18到底是不是真领先。早在日，高通宣布推出骁龙X20调制解调器，峰值下载速度1.2Gbps，简单说就是下载达到Cat18，上传达到Cat13。但它特别之处在于只需要3~5个20MHz的载波聚合和4X4 MIMO天线就可以实现12路串流达到1.2Gbps的峰值下载速度。不仅如此，骁龙X20还支持256-QAM调制，使得单数据流的上传峰值能够达到100Mbps。据笔者猜测骁龙945处理器将搭载X20调试解调器，按照历史节奏骁龙945应该在接下来的2个月推出。　　另外，在日，三星宣布推出一款支持6载波聚合的调试解调器，并将在Exynos 10处理器中配备，这款基带最高可支持LTE Cat.18，峰值下载速率能够达到1.2Gbps。　　客观的说，麒麟970并非是全球首款支持Cat18处理器。相比骁龙X20，大家都没有部署在零售产品上，而对比发布时间X20提前了7个月。由此这个全球首款如何站得住脚？　　而相比准5G来说，今年2月高通发布了骁龙X50调试解调器，并宣布在2018年韩国冬奥会上进行商用。这款真5G调试解调器有多快呢？它可以提供5Gbps的下载速度，相比Cat18的1.2Gbps提升了4.167倍。　　至于UFS2.1，笔者想说的是，麒麟970虽然支持，但今天你抽奖了么？
写在最后：麒麟970的成长世人共睹但切莫自感起飞　　随着华为手机在全球出货量的不断提升，麒麟处理器的市占率也有了迅猛的增长。相比展讯、联芯、松果等国产处理器来说，海思的提升世人共睹。但这种提升真的像笔者看到的这篇文章中所说，让骁龙胆怯、三星暗淡了么？　　且不说以芯片起家的高通，就以华为相似同样是终端品牌的三星为参照。猎户座处理器的CPU、GPU同海思一样均来自ARM的公版设计，而基带上的技术与专利二者也不分伯仲。那剩下的差距在哪，难道是NPU处理器么？但换一个角度来说，中国有一家叫海思的半导体公司的产品可以和三星、高通比肩，虽然目前略逊一筹，但按照960与970两代之间的提升，相信或许在海思980上我们中国的处理器也可以与业内最好的国际产品分庭抗礼。　　而这一天的到来，绝非天天喊着国际巨头怕了就会成真。非要喊几句口号，笔者要喊“希望国产手机都用麒麟处理器，让超过5亿台手机都用中国芯。”　　自豪感要有，但切莫起飞。
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华而不实，为所欲为
海军即将到达战场
不管你PPT上有多么优秀的产品，消费者用上了才算
。不懂装懂就服你
其实华为手机还是很不错的 就是价格稍高 我觉的华为目前还是比不上三星 三星和苹果价格高主要是在税方面 如果全都是以美元计价你会发现 华为 三星 苹果的价格差的不是很多
华为就喜欢玩这种文字游戏
emmmm 970的npu是用寒武纪的ip做了一个独立的专用处理模块。管820那个调用dsp和gpu的平台叫npu，我觉得这帖子也像个反向水军。
我也客观的来说一句，手机再怎么强大，我作为使用者，无非也就是打打电话，聊聊社交，看看资讯，看看视频，无聊的时候也会玩个小游戏，足矣。对比来对比去，多少预算就买什么手机，市场为什么有那么多不同的处理器，那么多不同的系统，那么多不同的品牌，喜欢就买，而已。
我从来不看什么硬件配置，现在用的苹果7，之前是三星，再之前是iPhone5s，下一部换手机考虑下国产。手机只是消费品，差不多，感觉差不多的时候就换了，比那么多，不买，比来比去也没意思。
从2000公里时速的火车，可燃冰开采，再到早一些的页岩气，漫无边际的吹捧是越来越泛滥。
买的华为p10二等奖。今天手机还进水了，屏幕上有水印无法去除，下部买个三星
总的来说，麒麟进步很大，但想吊锤高通还是活在梦里，要继续努力，别自己漂了
高通无忧。小米和ov都用高通的。
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