华为麒麟970国内发布，这些AI应用是否会变革智能手机？

9月25日上午，华为在北京召开了麒麟970的媒体沟通会，这也是麒麟970在国内的首次亮相。和本月初在德国IFA电子展的首秀相比，在这一次的国内沟通会上，华为公布了麒麟970更多的技术细节和具体应用。

作为一款为手机设计的系统级芯片（SystemOnChip，即SoC），麒麟970自然包含了常规的手机SoC该有的部件，比如CPU、GPU、ISP、DSP、通讯基带，但和同类产品相比，麒麟970又多了一个所有同类产品都没有的东西一颗为人工智能运算专门设计的NPU。

下面我们就SoC的各个部件出发，全面地了解一下麒麟970。

CPU、GPU：重点是降功耗

CPU方面，麒麟970的参数相比麒麟960基本没有任何变化，依然是8颗核心，其中4颗为高性能的ARM公版A73架构，最高主频2.4GHz（麒麟960是2.36GHz），4颗位低功耗的ARM公版A53架构，最高主频1.8GHz（麒麟960是1.84GHz）。有些遗憾的是，麒麟970并没有用上ARM在今年5月发布的新一代Cortex-A75、Cortex-A55架构以及为AI相关运算优化的DynamiIQ设计（麒麟970选择了另一种方法来提高AI运算）。当然了，考虑到A75和A55的发布时间、设计的复杂程度，麒麟970没用上也是可以理解的。

华为表示，表示麒麟970的能耗比提升了20%（主要得益于全新的10纳米制程），至于实际的性能表现，不出意外的话，麒麟970应该和麒麟960处于同一段位，不会有非常明显的提升。当然，横向来看的话，麒麟970的CPU性能没提升其实不是什么大问题。从GeekBench4等跑分软件的得分上看，麒麟960的分数和高通骁龙835、三星Exynos8895基本处于同一水准，明显强于联发科HelioX30。因此，即使麒麟970的CPU性能不变，也依然是Android阵营里移动SoC的顶级水准，只是不再像麒麟960发布时那么领先。

相比起CPU上的保守，麒麟970在GPU上的「诚意」要显得更足一些。

首先，麒麟970则用上了ARM在今年5月刚刚发布的Mali-G72架构，理论性能相比麒麟960上的Mali-G71有所提升（ARM的官方说法是相比G71性能提高20%，功耗比提升25%）。此外，在核心数上，麒麟970的GPU也从麒麟960的8核增加到了12核。

华为表示，相比起麒麟960，麒麟970的性能有20%的提升，并且能效比提升了50%。照理说，由于麒麟970的GPU核心架构比麒麟960更先进，核心数还多了50%，并且制程更先进，GPU性能提升的幅度应该远不止20%。之所以出现这种情况，很可能是华为将麒麟970的GPU主频压得比较低，从而更好地降低功耗（于是就有了提升幅度高达50%的能效比）。

实际的表现也印证了我们的猜测，根据现场的介绍，麒麟970的Mali-G72最高主频为700MHz，相比麒麟960的900MHz（部分场景下会飙到1000MHz左右）有明显的下降，这种「多核+低频」的策略让麒麟970在性能有一定提升的同时，功耗得以大幅度降低。

通讯基带：比「千兆LTE」更快

作为一家通讯行业有着多年积累的公司，华为海思在通讯基带上有着深厚的「家底」，特别是去年的麒麟960，直接在SoC中集成了支持LTECat.12/13的Balong750基带（最大下行速度600Mbps，上行150Mbps），并且支持CDMA网络，丝毫不逊色同期的高通骁龙820、821。

在麒麟970上，华为海思更进一步，直接大跨步到了下行LTECat.18（上行最高Cat.13），最高下载速度飙到了1.2Gbps，也就是比之前业界最快、骁龙835和Exynos8895「千兆LTE」还要再快上200Mbps。

麒麟970还终于支持了在同时使用两张SIM卡时，主副卡同时用4G（上一代麒麟960的副卡只能支持3G），任意一张卡都可以使用VoLTE通话。此外，麒麟970还特别针对高铁时的使用做了优化，信号更稳定，减少掉线。

不过话还是要说回来，虽然麒麟970的通讯基带的确是厉害，但和骁龙835、Exynos8895等支持千兆LTE的SoC一样，普通用户想要真正体验到这种超高速LTE网络，还得过上相当一段时间。

ISP、DSP、Codec、协处理器

ISP的全称是ImageSignalProcessor（图像信号处理器），主要功能是处理相机传感器中收集到的数据。

麒麟970的ISP主要是一些「常规升级」，依然是双核设计，拥有更快的速度，更快地对焦，更优秀的降噪效果，并且对运动图像的捕捉做了优化。另外，针对目前很火的人像拍摄，麒麟970的ISP进行针对性的优化，可以根据不同肤色、帽子、眼睛、口罩、遮挡、侧脸等多种复杂的人脸场景进行优化，改善了人像的拍照效果。

在DSP、配套Codec等方面，麒麟970也有所提升，其中配套的音频Codec可以支持32bit/384k的音频解码，过去几代华为高端机（Mate、P系列）上表现乏善可陈的内放音质，有望在麒麟970这代产品上获得明显的提升，当然前提是Mate10和P11系列还能保留3.5毫米耳机插孔。

另外，麒麟970依然搭载了i7协处理器（和牙膏厂的i7没啥关系），而inSE（integratedsecureelement）和TEE安全引擎，在麒麟970上也都在。

在总线架构上，不出意外的话，麒麟970采用的应该是和960相同的CCI-550。

10纳米制程，比骁龙835还多的55亿个晶体管

制程上，不出意外，麒麟970用上了台积电（TSMC）最新的10纳米工艺，这应该是继苹果A10X、联发科HelioX30之后，第三款采用台积电10纳米制程的移动SoC。

通常来说，在芯片晶体管数量相同的情况下，更先进的制程可以降低芯片的核心面积，有助于降低成本，并且更加有效地控制发热和功耗。根据华为提供的数据，台积电的10纳米制程可以降低20%的能耗，将芯片核心面积缩小40%。

不过有趣的是，KUKA机器人示教器维修，麒麟970的核心面积并没有因为制程的进步而缩小，反而比麒麟960还要略大，这是因为麒麟970集成了高达55亿个晶体管，比麒麟960多出了15亿。作为对比，苹果的A11Bionic芯片有43亿个晶体管，高通骁龙835有31亿个。

需要说明的是，虽然晶体管数量对性能有一定的影响，并且通常是越多越好，机器人维修，但在内部部件众多的、各家产品架构甚至内部组件都不太一样（比如A11Bionic没有集成通讯基带和专门的NPU）的移动SoC中，我们是无法简单地用晶体管数量来判断性能的。

NPU：首款内置在手机SoC中的人工智能芯片

终于到了麒麟970最特别的部分NPU。

NPU的全称是Neural-networkProcessingUnit，也就是神经网络处理单元。关于这颗NPU的功能，大家可以简单理解为专门高效地进行AI相关计算定制的处理器，就像GPU之于图形处理相关的计算，ISP之于成像相关的计算。

传统的CPU（包括x86和ARM）和GPU也是可以用来做深度学习计算的，但由于它们本身并不是专门为深度学习定制的，效率并不高。而麒麟970的这颗NPU采用了来自寒武纪（Cambricon）的IP，专门为深度学习而定制，FP16性能达到了1.92TFLOP，差不多是麒麟960的3倍（0.6TFLOP左右）。

在月初德国柏林的发布会上，余承东展示了一张在进行AI运算时，NPU和CPU、GPU的对比。

可以看到，性能上，NPU是CPU的25倍，GPU的6.25倍（25/4），能效比上，NPU更是达到了CPU的50倍，GPU的6.25倍（50/8）。