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來源：極客公園
華為消費者業務 CEO 余承東在德國的 IFA 電子展的官方論壇上做了主題演講，正式發布了華為的新一代移動計算芯片——麒麟 970。
作為一款為手機設計的系統級芯片（System On Chip，即 SoC），麒麟 970 包含了所有同類產品該有的部件，比如 CPU、GPU、ISP、DSP、通訊基帶，但麒麟 970 又多了一個所有同類產品都沒有的東西——一顆為人工智能運算專門設計的 NPU。
下面我們就 SoC 的各個部件出發，全面地了解一下麒麟 970。
CPU、GPU：重點是降功耗
如果你是一個非常看重手機 SoC 的 CPU、GPU 極限表現的‘性能黨’，麒麟 970 可能不會讓你太興奮。
CPU 方面，麒麟 970 的參數相比麒麟 960 基本沒有任何變化，依然是 8 顆核心，其中 4 顆為高性能的 ARM 公版 A73 架構，最高主頻 2.4GHz（麒麟 960 是 2.36GHz），4 顆位低功耗的 ARM 公版 A53 架構，最高主頻 1.8GHz（麒麟 960 是 1.84GHz）。
有些遺憾的是，麒麟 970 并沒有用上 ARM 在今年 5 月發布的新一代 Cortex-A75、Cortex-A55 架構以及為 AI 相關運算優化的 DynamiIQ 設計（麒麟 970 選擇了另一種方法來提高 AI 運算）。當然了，考慮到 A75 和 A55 的發布時間、設計的復雜程度，麒麟 970 沒用上也是可以理解的。
在發布會上，余承東并沒有透露麒麟 970 的 CPU 性能相比 960 的變化，只是表示麒麟 970 的能耗比提升了 20%（主要得益于全新的 10 納米制程）。至于實際的性能表現，不出意外的話，麒麟 970 應該和麒麟 960 處于同一段位，不會有非常明顯的提升。
當然，橫向來看的話，麒麟 970 的 CPU 性能沒提升其實不是什么大問題。從 GeekBench 4 等跑分軟件的得分上看，麒麟 960 的分數和高通驍龍 835、三星 Exynos 8895 基本處于同一水準，明顯強于聯發科 Helio X30。因此，即使麒麟 970 的 CPU 性能不變，也依然是 Android 陣營里移動 SoC 的頂級水準，只是不再像麒麟 960 發布時那么領先。
相比起 CPU 上的保守，麒麟 970 在 GPU 上的‘誠意’要顯得更足一些。
首先，麒麟 970 則用上了 ARM 在今年 5 月剛剛發布的 Mali-G72 架構，理論性能相比麒麟 960 上的 Mali-G71 有所提升（ARM 的官方說法是相比 G71 性能提高 20%，功耗比提升 25%）。此外，在核心數上，麒麟 970 的 GPU 也從麒麟 960 的 8 核增加到了 12 核。
實際性能上，余承東表示，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%。
照理說，由于麒麟 970 的 GPU 核心架構比麒麟 960 更先進，核心數還多了 50%，并且制程更先進，GPU 性能提升的幅度應該遠不止 20%。之所以出現這種情況，很可能是華為將麒麟 970 的 GPU 主頻壓得比較低，從而更好地降低功耗（于是就有了提升幅度高達 50% 的能效比）。不出意外，麒麟 960 上出現的 GPU‘滿血跑’時功耗感人的情況，麒麟 970 上不會再出現。
通訊基帶：比‘千兆 LTE’更快
作為一家通訊行業有著多年積累的公司，華為海思在通訊基帶上有著深厚的‘家底’，特別是去年的麒麟 960，直接在 SoC 中集成了支持 LTE Cat.12/13 的 Balong 750 基帶（最大下行速度 600Mbps，上行 150Mbps），并且支持 CDMA 網絡，絲毫不遜色同期的高通驍龍 820、821。
在今年的麒麟 970 上，華為海思更進一步，直接大跨步到了 LTE Cat.18，最高下載速度飆到了 1.2Gbps（4x4 MIMO，3CC CA，256QAM），也就是比之前業界最快、驍龍 835 和 Exynos 8895‘千兆 LTE’還要再快上 200Mbps。
麒麟 970 還終于支持了在同時使用兩張 SIM 卡時，主副卡同時用 4G（上一代麒麟 960 的副卡只能支持 3G）。此外，麒麟 970 還特別針對高鐵時的使用做了優化，信號更穩定，減少掉線。
不過話還是要說回來，雖然麒麟 970 的通訊基帶的確是厲害，但和驍龍 835、Exynos 8895 等支持千兆 LTE 的 SoC 一樣，普通用戶想要真正體驗到這種超高速 LTE 網絡，還得過上相當一段時間。
一方面，超高速 LTE 網絡需要運營商的支持，雖然目前全球不少運營商（包括中國聯通）已經開始了千兆級 LTE 的測試，但距離大規模商用還仍需時日。另一方面，在手機端，除了需要 SoC 自身的基帶支持，如果要支持千兆級的 LTE，手機廠商還必須在手機的天線設計上投入額外的精力，以搭載驍龍 835 的手機為例，在目前上市的眾多驍龍 835 手機中，真正能支持到千兆 LTE 的只有三星 Galaxy S8、HTC U11 等少數國際品牌機型的部分型號。
ISP、DSP、Codec、協處理器
ISP 的全稱是 Image Signal Processor（圖像信號處理器），主要功能是處理相機傳感器中收集到的數據。
麒麟 970 的 ISP 主要是一些‘常規升級’，依然是雙核設計，擁有更快的速度，更快地對焦，更優秀的降噪效果，并且對運動圖像的捕捉做了優化。不過相比起單純的 ISP 升級，NPU 對相機體驗的提升可能會更大（下文會詳說）。
在 DSP、配套 Codec 等方面，麒麟 970 也有所提升，其中配套的音頻 Codec 可以支持 32bit/384k 的音頻解碼，過去幾代華為高端機（Mate、P 系列）上表現乏善可陳的內放音質，有望在麒麟 970 這代產品上獲得明顯的提升，當然前提是 Mate 10 和 P11 系列還能保留 3.5 毫米耳機插孔。
另外，麒麟 970 依然搭載了 i7 協處理器（和牙膏廠的 i7 沒啥關系），而 inSE（integrated secure element）和 TEE 安全引擎，在麒麟 970 上也都在。
在總線架構上，不出意外的話，麒麟 970 采用的應該是和 960 相同的 CCI-550。
10 納米制程，比驍龍 835 還多的 55 億個晶體管
制程上，不出意外，麒麟 970 用上了臺積電（TSMC）最新的 10 納米工藝，這應該是繼蘋果 A10X、聯發科 Helio X30 之后，第三款采用臺積電 10 納米制程的移動 SoC。
通常來說，在芯片晶體管數量相同的情況下，更先進的制程可以降低芯片的核心面積，有助于降低成本，并且更加有效地控制發熱和功耗。
在發布會上，余承東也表示，臺積電的 10 納米制程可以降低 20% 的能耗，將芯片核心面積縮小 40%。
不過有趣的是，麒麟 970 的核心面積并沒有因為制程的進步而縮小，反而比麒麟 960 還要略大，這是因為麒麟 970 集成了高達 55 億個晶體管，比麒麟 960 多出了 15 億。
55 億個晶體管是什么概念呢？大家可以參考幾個數字。
Intel 在 2014 年發布的擁有 18 個核心的至強 E5 CPU，也才內置了 55.6 億個晶體管。在更具對比價值的移動 SoC 中，以‘堆料’著稱的蘋果 A10 擁有 33 億個晶體管，高通驍龍 835 擁有 31 億個。
需要說明的是，雖然晶體管數量對性能有一定的影響，并且通常是越多越好，但在芯片工藝、架構不同的情況下，我們是無法簡單地用晶體管數量來判斷性能的，尤其是在內部部件眾多的移動 SoC 中。
NPU：首款內置在手機 SoC 中的人工智能芯片
終于到了麒麟 970 最特別的部分——NPU。
NPU 的全稱是 Neural-network Processing Unit，也就是神經網絡處理單元。關于這顆 NPU 的功能，大家可以簡單理解為專門高效地進行 AI 相關計算定制的處理器，就像 GPU 之于圖形處理相關的計算，ISP 之于成像相關的計算。
傳統的 CPU（包括 x86 和 ARM）和 GPU 也是可以用來做深度學習計算的，但由于它們本身并不是專門為深度學習定制的，效率并不高。而麒麟 970 的這顆 NPU 采用了來自寒武紀（Cambricon）的 IP，專門為深度學習而定制，FP16 性能達到了 1.92 TFLOP，差不多是麒麟 960 的 3 倍（0.6 TFLOP 左右）。
在發布會上，余承東展示了一張在進行 AI 運算時，NPU 和 CPU、GPU 的對比。
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 更是達到了 CPU 的 50 倍，GPU 的 6.25 倍（50/8）。
另外，在華為內部的測試中，麒麟 970 的 NPU 每分鐘可以識別出 2005 張照片，而不使用 NPU 的話則每分鐘只能識別 97 張（這個速度應該是用 CPU 進行計算的），優勢同樣巨大。
至于這顆 NPU 具體能實現哪些特別的功能，我們還需要等到 Mate 10、Mate 10 Pro 上來揭曉。在發布會上，余承東提到了一些 NPU 在拍照方面的應用。
具體到拍照中，NPU 可以幫助手機更精準和快速地識別拍攝場景，讓手機選擇最合適的圖像處理算法，在雙攝背景虛化時，讓手機對邊緣虛化的處理更準確，還有最近很火的 AR 相機，NPU 可顯著提高渲染的速度，降低功耗。
再比如說，有了 NPU 之后，手機可以將語音和語義識別的部分工作轉移到手機本地，提高語音和語義識別的表現，提高手機中語音交互應用（比如語音輸入法、智能語音助手）的體驗。
值得一體的是，在發布會上，余承東還展示了‘開放移動 AI 平臺（Open Mobile AI Platform）’，為 app 開發者提供了包括開發者網站和社區支持、開發套件以及自家的 app 分發商店在內的‘全套’服務，吸引開發者開發可以調用 NPU 性能的 app。
不過這里有個問題，這一套方案只是針對搭載麒麟 970 的華為手機的，并不是一個開放的平臺，這意味著開發者即使寫出來能調用 NPU 來實現某些強大功能的 app，也只能運行在僅有的幾款華為手機上（短期內應該只有即將發布的 Mate 10 和 Mate 10 Pro）。
至于未來華為能吸引多少開發者來利用 NPU 開發支持自家 AI 平臺的 app，現在來看還是個未知數，但至少在接下來的幾個月內，恐怕更多地需要依靠華為自己的軟件工程師來開發相應的 app。
當手機 SoC 遇到 AI
對于喜歡折騰手機的用戶來說，手機 SoC 的性能可能永遠都沒有‘過剩’的那一天，不過對于更多的‘普通用戶’來說，隨著過去幾年里 SoC 整體性能的不斷提升，新款 SoC 在性能上帶來的體驗加成正在變得越來越小。在 5G 時代到來之前，在移動 VR 和 AR 應用取得突破之前，這種情況很可能會一直持續下去。
在麒麟 970 上，華為探索了另外一種思路：在傳統的手機 SoC 上，額外增加一顆專門為 AI 相關運算定制的芯片（NPU），讓手機本身具備 AI 能力，完成一些和 AI 相關的應用。
至于這顆 NPU 到底能有多大的意義，我們至少還需要等到 10 月 16 日發布 Mate 10 和 Mate 10 Pro 后才能作出判斷，但可以確定的是，在 AI 席卷整個科技圈的浪潮中，麒麟 970 在 AI 上的探索只是一個開始。
今年 5 月，ARM 在發布新一代 CPU 架構 Cortex-A75 和 A55 時，重點強調了提高 AI 運算能力的 DynamIQ 設計。今年 7 月，高通開放了自家的神經處理引擎（Neural Processing Engine，NPE）的 SDK，幫助開發者使用驍龍 SoC 進行 AI 相關的運算。
或許到明年這個時候，當我們在討論移動 SoC 的時候，AI 芯片就會像 CPU、GPU 那樣，成為智能手機中一個‘常規’的組成部分。
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