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终端厂商都在自研芯片,芯片厂商该怎么办?

近日,谷歌挖走了苹果数名芯片工程师。


近日,谷歌挖走了苹果数名芯片工程师。据传,谷歌有可能正在为Pixel系列智能手机准备自主芯片。谷歌的自产手机刚开始采用贴牌的方式,那时候它还叫“nexus”系列,谷歌每年会联合一家手机厂商制造,例如HTC、华硕、LG等。


去年,谷歌为自己手机改名叫Pixel,在发布会上不再提合作厂商的名字,而是强调这是一款自主制造的手机。他们也确实正在越来越多的参与到Pixel系列的研发当中,希望从硬件到软件都由自己掌控。


被谷歌挖走的芯片工程师中出现了John Bruno这个名字,根据现有资料,他在苹果工作了5年,自2012年起一直从事芯片架构的开发工作,同时创立并管理苹果的“半导体竞争分析”小组,任务是让苹果公司在芯片性能方面领先竞争对手。


不止Bruno,在过去的一年里,还有数位芯片工程师从苹果离职去了谷歌,另外还有些来自高通公司。


特 斯 拉

近日,有消息称,马斯克在一场活动,透露了“特斯拉正在造自己的芯片”这件事。负责特斯拉AI芯片开发的是吉姆·凯勒。吉姆·凯勒是AMD的前首席芯片架构师,先后参与缔造了AMD的X86-64架构、K8架构,苹果的A4、A5处理器,以及重回AMD再度奉献的Zen架构。

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今年9月,外媒CNBC就爆料称特斯拉正在自己悄悄开发用于自动驾驶的芯片,据传,消息还是AMD的晶圆代工厂格罗方德透露的。目前为止,特斯拉用于自动驾驶的计算核心主要还是英伟达的DrivePX2。


事实上,特斯拉的其他业务并不太缺芯片,唯独自动驾驶需要的计算芯片,一直是个痛点。因此,挖来AMD的大牛,在AMD的知识产权基础上打造自己的芯片,成了特斯拉的一条出路。


苹 果

2017年9月13日凌晨,苹果正式发布了三款全新iPhone,他们分别是iPhone 8、iPhone 8 Plus以及iPhone X,三款iPhone均搭载A11处理器。A11集成了一个专用于机器学习的硬件——神经网络引擎(Neural Engine)。据说,苹果为了打造这块芯片早在9年前就开始了技术布局。

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A11采用了台积电10nm FinFET工艺,集成了43亿个晶体管(上一代采用16nm工艺的A10 Fusion集成了33亿个晶体管,华为麒麟970则用10nm工艺集成了55亿个)。


A11搭载了64位ARMv8-A架构的6核CPU,其中包括2个名为“Monsoon”的性能核(performance core)和4个名为“Mistral”的能效核(high-eggiciency core),性能核比上一代A10里的快了25%,能效核则快了70%。


与A10不同,A11中使用了苹果自研的第二代新型性能控制器,允许6个CPU内核同时使用,整体性能比上一代快了70%。

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A11的另外一大亮点就是首次搭载了苹果自研的GPU,这是一款3核GPU,性能相比A10 Fusion提升30%,只需要一半的功耗就能达到A10的表现。这是今年4月苹果宣布和英国GPU设计公司Imagination Technologies“分手”后推出的首款自研GPU,针对AR、沉浸式3D游戏等方面都进行了优化,比A10快了30%。


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。


A11的神经网络引擎(neural engine)跟麒麟970的NPU一样,是在手机处理器平台新加入的一个擅长神经网络计算的硬件模块。


有了神经网络引擎,苹果高级副总裁Phil Schiller很有底气的表示:“A11 Bionic是一款智能手机到目前为止所能拥有的最强劲、最智能的芯片。而基于ASIC的深度学习,实现了高准确率之外,还能比基于通用芯片(GPU、FPGA)的方案减少功耗。”


苹果收购事件

早在2008年,苹果就以2.78亿美元收购了2003年成立加州的高性能低功耗处理器制造商PA Semi。

随后在2010年,苹果以1.21亿美元收购了1997年成立的美国德州半导体逻辑设计公司Intrinsity,专注于设计较少晶体管、低能耗同时具备高性能的处理器。


2011年年底,苹果又以3900万美元的价格收购了以色列闪存控制器设计公司Anobit。


2013年8月1日,苹果收购了成立于2007年的加州半导体公司Passif Semiconductor,其专长于低功耗无线通讯芯片。


其后的2015年底,苹果再次斥资1820万美元,收购了一间位于加州圣何塞北部的面积7万平方英尺(6500平方米)的芯片制造工厂。这座工厂原属于芯片制造商Maxim Integrated Products,其设施包括了芯片制造工具,而且工厂地址靠近三星半导体公司。


三 星

三星招聘信息显示,它们正在寻找杰出的软件和硬件人才。同时三星透露它们位于奥斯汀和圣何塞的GPU团队正在开发定制GPU,将部署在三星移动产品中。

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图片来源:网络


不难看出,三星未来芯片有望集成自研GPU并应用在自家手机上,这对于供应商来说,又少了一个铁饭碗。


我们知道目前三星主要采购的是ARM Mali,三星目前的旗舰芯片Exynos 8895 GPU便是20核心的Mali-G71。


对于三星来说,自研GPU就像苹果那样,可以让自己的核心供应链更加可控。自研不仅是降低成本,更重要的是不受制于人,同时增大自己在行业的话语权。


LG

虽然LG电子已中止自家智能手机芯片的研发,因自研芯片的性能较低而功耗较高,再加上其智能手机出货量不佳,在综合考虑后认为向高通和联发科等芯片企业采购芯片更有效率。

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LG早在几年前就宣布要自研手机处理器Nuclun,不过第一代采用的只是ARM落后的32位A15核心,而当时其他芯片企业已普遍采用64位的A57和A53,因此并没在市场上产生设么影响。


LG第二代的手机芯片Nuclun2早在2015年中就已传出,采用ARM的A72和A53核心,后来分别采用台积电的16nmFinFET和Intel的14nmFinFET试产,当然是采用Intel的14nmFinFET生产的Nuclun2表现更佳,今年这款芯片终于传出更准确的消息,整合了Intel的XMM 7360基带。


不过很显然,Nuclun2的进展还是太慢了,华为海思采用ARM更新版核心A73的麒麟970于去年三季度上市、联发科采用该A73的helio X30也于今年二季度上市,而目前ARM又推出了更新的A75和A55核心。更让LG失望的是Nuclun2的性能和功耗表现都不如联发科上一代同样采用A72核心的helio X20。


另一方面LG的智能手机市场份额排名出现下滑,2014年还在全球前五,2015年滑落到第六,2016年估计排名进一步下滑,并且连续亏损,这导致LG对于继续开发自己的手机芯片心灰意冷,放弃自研手机芯片自然在情理之中。


华 为

2017年9月2日,华为发布了人工智能芯片麒麟970。该芯片采用了台积电10nm工艺,是全球首款内置独立NPU(神经网络单元)的智能手机AI计算平台。

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早在2004年,华为就开始一些行业用芯片,主要配套网络和视频应用。2009年,华为推出了第一款手机芯片K3。两年后,华为推出改进版K3V2,用在了新上市的D2手机上。这是全球首个集成了4核ARM cortex A9的手机芯片方案,然而依然存在兼容性差、功耗大等问题。


后来,做出了910,用在P7、Mate2等机型上,成为第一款能用的芯片,功耗和性能为大众所接受。进一步改,做出920,用在荣耀6、Mate7等机型上。相比于处于同一档次,并被媒体报道存在漏电瑕疵的联发科MT6595,麒麟920在多核调度、性能和功耗的平衡方面做得更好。


然后就是930,华为第一个64核处理器;最新发布的950芯片功耗性能又有所提升,用在最新旗舰Mate 8上。得益于其出众的功耗控制,Mate 8的续航备受好评。到现在,华为已经出麒麟970。


小 米

2017年2月28日,小米正式发布了自主研发的SoC芯片“澎湃S1”。

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作为小米公司的首款智能手机芯片,澎湃S1定位中高端市场。采用高能效八核ARM Cortex-A53处理器,主频高达2.2GHz 。big.LITTLE架构设计保证性能与功耗的完美平衡:大核为主频2.2GHz四核ARM Cortex-A53,满足高性能运行,小核为1.4GHz四核ARM Cortex-A53,日常使用更省电。支持大小核智能实时切换。


GPU采用Mali-T860 MP4四核图形处理器,旨在以更低的能耗提供绝佳的性能。相比Mali上一代,Mali-T860性能提高了1.8倍,相同性能下功耗降低40%,凭借独特的图像压缩技术,处理动态图像功耗减少15%,内存占用减少50%。并对包括Vulkan在内的接口全面支持,GPU运行效率更高。


来看一下小米自研芯片澎湃S1的研发过程:2014年10月小米旗下公司松果科技成立,11月,松果科技与大唐电信旗下联芯科技签署《SDR1860平台技术转让合同》,以1.03亿元的价格得到了联芯科技开发和持有的SDR1860平台技术,至此,小米自研芯片正式拉开了序幕。历经28个月,2017年2月正式发布。


结语:自主做芯片的投入非常大,华为花了十几年时间,今年又以超过苹果的研发资金投入才得以现在的成绩。所以谁都不是一开始就能成功的,虽然前路困难重重,但是设备厂商们已经坚定走向自研芯片的道路······

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