不负国产最强旗舰之名 麒麟970性能实测
日 00:20&&&出处：&& 作者:刘洋&&
　　今年10月份，华为在国内发布了全新的旗舰华为Mate 10 Pro，华为Mate 10 Pro上面最大的亮点就是它首发搭载的麒麟970。对于一些喜欢用手机玩游戏的用户而言，这款手机的性能表现，以及游戏体验绝对是他们最关心的地方。今天，我就通过这篇文章带大家了解一下华为Mate 10 Pro的性能究竟如何！　　首先，让我们先来了解一下麒麟970处理器，以及麒麟970相较于麒麟960都有哪些升级：&& &可以看出，麒麟970几乎在处理器的方方面面进行了提升，尤其是在工艺制程、GPU以及基带上面。麒麟970的工艺从960时代的16nm升级成了10nm，与目前主流的处理器如骁龙835、Exynos8895以及Helio X30保持一致，这使得华为可以把处理器的主频做到更高，并且保证手机的功耗依然出色。　　GPU方面，麒麟970所采用的Mali G72 MP12性能相较上一代有着大幅度的提升，这也补足了麒麟处理器在图形处理上面的缺憾；而网络方面，麒麟970全球率先支持了LTE Cat.18，下行速度可以达到1.2Gbps，甚至优于目前主流旗舰们所采用的骁龙835处理器。　　除此之外，麒麟970还首次在移动芯片上应用了神经网络处理单元，即NPU。NPU在进行AI计算时相较、GPU有着先天的优势，AI运算速度是的25倍，功耗却只有CPU的1/50。● 麒麟970跑分测试　　谈及到麒麟970的性能，就不得不谈一下它的跑分，这一测试中，我们使用安兔兔、GeekBench以及AndroBench三款软件分别对搭载麒麟970的华为Mate 10 Pro的综合性能、CPU性能以及闪存读写性能进行了测试，测试结果如图：　　安兔兔跑分方面，华为Mate 10 Pro获得了17万+的总分，在CPU方面，华为Mate 10 Pro获得了36434分，关于GPU的3D性能则取得了65475分的高分，整体表现非常出色。　　Geekbench跑分的成绩也佐证了安兔兔跑分的准确性，单核跑分1913分，多核跑分6751分，CPU性能十分强悍。　　而对于大家所关心的闪存读写速度，我们的得到的测试结果非常给力：其顺序读取速度高达823.43MB/s，几乎是目前市面上读取速度最快的手机。另外，其顺序写入、随机读取、随机写入速度也非常令人满意。● 游戏测试　　当然，除了跑分之外，我们也使用华为Mate 10 Pro进行了实际的游戏测试，这里我们选择了当下比较火的两款手游：《王者荣耀》和《穿越火线：枪战王者》。　　这两款游戏也是我最近常玩的两款游戏，其中，《王者荣耀》我接触的比较早，当时由于手机的性能与适配问题，不少手机都不支持王者荣耀高帧率模式，体验相当痛苦。　　华为Mate 10 Pro虽然正式上市并没有多久，但对于《王者荣耀》的高帧率模式已经加入了支持。在麒麟970的支持下， 华为Mate 10 Pro在高帧率模式下的表现比较不错，大多数时间都可以稳定在50以上，不过可能是适配的原因，极少数情况下会出现掉帧的问题。　　另一款游戏《穿越火线：枪战王者》则是我最近刚刚开始接触的，手游吃鸡也颇为考验手机的性能，尤其是在高帧率模式下，每场游戏都会有60人（有些吃鸡游戏甚至会达到120人）同时在线，这一点上，吃鸡甚至要比《王者荣耀》更吃性能。　　不过在实际的体验当中，华为Mate 10 Pro画面的流畅度甚至足以让人惊叹，而且连续几局游戏下来，几乎没有遇到一点卡顿的问题。加上全面屏所带来的更加宽广的视野，对于平时用iPhone X（尚未完成游戏全面屏适配）吃鸡的我而言，总有一种开了挂的错觉~总结：　　看完上面的测试相信大家对于华为Mate 10 Pro以及麒麟970的性能已经有了足够多的了解了。事实上，麒麟970处理器真正的对手应该是尚未登场的骁龙845以及联发科Helio X40（可能没有了），不过由于骁龙845以及搭载该处理器的手机尚未登场，麒麟970在未来一段时间里都有着一定的先发优势，对于追求处理器性能的用户而言，华为Mate 10 Pro无疑是一个不错的选择！本文编辑：刘洋关注泡泡网，畅享科技生活！
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2015 年 3 月 12 日，水木社区发布了一条不起眼的招聘信息，&中科院计算所-华为联合项目招聘 20 名智能芯片方向实习生&：
招聘部门：计算机体系结构国家重点实验室
招聘岗位：实习生
招聘人数：20
岗位职责：参加华为联合项目新一代智能芯片方向的设计开发工作
岗位要求：
1、计算机相关专业或集成电路相关专业，在读研究生；
2、有集成电路逻辑设计/物理设计/测试/封装/流片等相关工程经验者优先。
3、有扎实的计算机专业基础知识；
4、有较强的工程能力，良好的团队合作意识，较强的沟通能力，以及敬业和钻研精神；
5、对人工智能方向感兴趣，长期实习者优先；
信息后半部分补充了招聘部门的详细资料，也披露了华为人工智能芯片的未来规划：
中国科学院计算技术研究所（简称计算所）创建于 1956 年，是中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的学术机构。计算所研制成功了中国第一台通用数字电子计算机。计算所体系结构国家重点实验室是计算所最核心实验室之一，今年（注：2015 年）来先后产生十几位院士，孵化了联想、曙光等知名计算机企业。
华为联合项目新一代智能芯片，旨在开发新一代的用于人工智能方向的计算机芯片，主要用于大数据、搜索、语音等当前人工智能应用以及作为未来智能设备终端的核心部件。
计算所和华为的这一联合项目，直接催生了柏林 IFA 展上华为消费业务 CEO 余承东捏在手里供人膜拜的全球首款手机 AI 芯片&&麒麟 970。粗略计算，这款芯片的开发历时两年半。此研发周期也可以反过来佐证近来流传的麒麟 980 已开始流片、麒麟 990 启动研发的消息。
实际上，华为和中科院计算所的合作由来已久，业界多有传言，华为早已成为中科院计算所的大金主。2011 年，双方便规划成立联合实验室，具体由先进计算机系统研究中心承担，该中心主要从事云计算、操作系统和体系结构的研究。它此前是从高性能计算机研究中心独立出来的。与华为合作的同年，先进计算机系统研究中心开始挂靠计算机体系结构国家重点实验室下，于 2014 年成为正式独立部门。
不过麒麟 970 的 AI 芯片并非来自于这一联合实验室，而是它此前曾挂靠的计算机体系结构国家重点实验室。更确切地说，麒麟 970 的 AI 技术授权来源于该实验室后来孵化出的全球首个 AI 领域的独角兽&&中科寒武纪科技有限公司，简称寒武纪。
寒武纪由计算所体系结构国家重点实验室的两位研究员陈云霁和陈天石联合创立。两名创始人是亲兄弟，陈云霁生于 1983 年出生，陈天石生于 1985 年，均毕业于中科大少年班，都称得上是&天才&。进入计算机所后，哥哥主攻芯片，是研究&龙芯&的成员，目前仍在计算机所担任研究员，弟弟主攻人工智能，成立公司后任 CEO 一职。
2016 年 3 月份，寒武纪-1A（Cambricon-1A）问世，这也是全球首个商用深度神经网络处理器 IP（Intellectual Property），可集成至各类终端 SoC 芯片中，并在 11 月召开的世界互联网大会上获颁&领先科技成果&。官方表示，这款处理器每秒可处理 160 亿个虚拟神经元，每秒峰值运算能力达 2 万亿虚拟突触，性能比通用处理器高两个数量级，功耗降低了一个数量级（仅有原来的 1/10）。同期接受《中国科学报》采访时，陈天石透露，&寒武纪芯片在一年半左右的时间就会进入市场。&
在两个月后的一次演讲中，陈天石介绍了寒武纪的一系列研究成果：
PC 时代，CPU 做图形渲染能力不够，于是就诞生了 GPU。信号处理能力不够，于是就有了 DSP。同样，在智能时代，我们也会需要有一类专门的智能处理器芯片，而寒武纪公司就是这个领域的先行者。
寒武纪团队在 2013 年研制了全球首个深度学习处理器，相关工作获得了处理器架构领域顶级会议 ASPLOS 的最佳论文奖，是亚洲机构首次获得这样的荣誉。
2014 年，我们发表了全球首个多核深度学习处理器架构，再次拿到了处理器架构领域顶级会议 MICRO 的最佳论文奖，创造了国际学术界的新纪录。
2015 年，我们推出摄像头芯片上的视觉识别 IP。
2016 年将推出全球首个神经网络指令集&&电脑语。我们的目标是通过这个全新的完全自主的指令集，构建未来智能时代的 x86 生态。
做个类比，寒武纪所采用的推广方式类似于 ARM，通过授权的方式推广 AI 指令集，短时内快速推动市场发展。数天前，寒武纪刚刚对外公布了 A 轮一亿美元的融资消息，由国投创业（A 轮领投方），阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点（天使轮领投方）、涌铧投资（天使轮投资方）联合投资，并称 2016 年便已盈利，营收规模在 1 亿元人民币。
而首款集成寒武纪芯片的商用产品就是麒麟 970，华为把它称之为 NPU（Neural Network Processing Unit）计算单元。NPU &也是继 CPU、GPU、Modem、ISP、RAM、ROM、协处理器、SE 后，移动 SoC 中的新模块。
对你来说，AI 芯片意味着什么？
寒武纪芯片可以看作是一款集成了常量运算、向量运算、矩阵运算、逻辑运算、数据转换以及控制指令等功能的深度神经网络加速芯片架构，主要用于语音识别、图像识别和编辑等等。用具体的应用场景来解读可能更容易理解。
麒麟 970 还没发布，微博上就盛传它的一键美颜秘技。理论上来讲，它可以像 2016 年流行的图像编辑软件 Prisma 那样，智能编辑图片。不同之处在于，Prisma 把画面变为经典名画的样式，AI 芯片则可以识别画面内容后自动瘦腿、美颜，处理速度比现有方式大幅度提高。而且不必像 Prisma 那样上传云端处理再返回结果，即便后来改用手机端处理，Prisma 的速度也不是很理想，寒武纪芯片加持后可以本地快速处理。
华为官方专门列了一组数据表明 NPU 的强大，处理同样的 AI 应用任务时，新的异构计算架构拥有大约 50 倍能效和 25 倍性能优势，&图像识别速度上，可达到约 2000 张/分钟，远高于业界同期水平。&用过 Google Photos 应该有类似体验，当你拍人像照片后，它往往会隔几分钟甚至隔几小时几天提醒你，&相册新增了&&&的照片，你可以分享给她。&
在麒麟 970 之前，华为在自主研发 SoC 的道路上走了十年，K3V2 沿用两年的窘境至今还常被拿来说事儿。
新品的规格，终于不再落于人后。由台积电（TSMC）代工，采用最新的 10nm 制程工艺。根据官方公布的消息，其集成的晶体管数量达到了 55 亿，而堆砌晶体管往往是提升性能表现的一个简单粗暴的手段。作为对比，2017 年初发布的高通骁龙 835 晶体管数量为 30 亿， 2016 年 9 月随着 iPhone 7/7 Plus 亮相的苹果 A10 Fusion 晶体管规模为 33 亿。
CPU 继续沿用大小核设计，由 4&Cortex A73@2.4GHz，加上 4&Cortex A53@1.8GHz，相比上一代 16nm 工艺的麒麟 960 能效提升 20%。由于核心架构的设计上并未有大的变化，依旧为 A73+A 53 组合，能效的提升应该主要来自于制程工艺的升级。华为海思并未像去年那样首发 ARM 的最新架构。今年 5 月底发布的 A75/A55 应该要在明年的高通骁龙 845 和麒麟 980 上才能看到了。
GPU 部分则是首发 Mali G72 MP12，图形处理性能提升了 20%，能效提升近 50%。同时它还集成了 4.5G LTE &Cat.18 基带芯片，峰值速度高达 1.2Gbps。
当然了，麒麟 970 支持 UFS 2.1 和 LPDDR 4X。
麒麟 970，华为 Mate 10 见
发布会末尾，华为给观众留了一个不算悬念的悬念，麒麟 970 将会由 Mate 10 首发，10 月 16 日问世，同样是在柏林。上面华为公布这些性能升级，尤其是 AI 性能届时也可以在 Mate 10 上验证。
自此，手机芯片正式进入了一个新的时代。过去数年间，我们也见证了手机芯片性能的飙涨：
制程工艺稳步提升，28nm、20nm、14nm、10nm；
主频越来越高，800MHz、1.2GHz、2.0GHz、2.4GHz；
核心数也是越堆越多，双核、四核、八核，更有甚者直接上三丛十核心。
至少在上游芯片厂商、下游手机品牌的合谋下，账面上的数据漂亮得一塌糊涂，流行的跑分软件安兔兔输出的成绩终于也从数以千计来到了十数万的规模，搭载高通骁龙 835 的一加 5 跑分高达 18 万，作为对比，2012 年底发布的 Nexus 4 跑分 17700 左右。
就像英特尔的摩尔定律一样，手机芯片的性能也渐渐遇到了瓶颈，SoC 的集成度与日俱增，内置基带的速度也很快超过了运营商网络所能负载的上限，跑分上的增速开始放缓。于是竞争的方向很快调转向了 AI，此时原本看似过剩的性能成了阻碍移动 AI 发展的最大掣肘。专用硬件的出现也属必然。
而和华为早前在手机芯片上用小步快跑策略追赶老牌芯片巨头一样，它凭借敏锐的嗅觉和长远的战略眼光在手机 AI 芯片上占得一丝先机。其实各巨头都没有闲着。
2016 年苹果招募卡内基梅隆大学的 AI 专家 Ruslan Salakhutdinov 担任 AI 研究主管，并在今年的开发者大会上公布了机器学习框架 OpenML，与此同时也在研究独立的 AI 芯片，称之为 Neural Engine，神经引擎。
Google 2016 年就正式透露了自主人工智能芯片 TPU 的研究，今年 I/O 大会上 Google CEO 桑达尔&皮柴 (Sundar Pichai) 发布了第二代产品，一块具有 4 个 TPU 计算核心的主板，理论算力达到了 180 TFlops（万亿次浮点计算）。
核武器厂商英伟达 NVIDIA 2016 年 4 月便推出了一款号称研发费用超过 20 亿美金的人工智能和深度学习芯片 Tesla P100，以及全球首款面向深度学习的超级计算机 NVIDIA DGX-1。
当然智能手机芯片领域的王者高通在 AI 领域也有自己的布局，它收购了机器学习公司 Scyfer。坐拥全产业链资源的三星同样悄悄投资了 AI 芯片设计公司 Graphcore。
上面这些巨头中，成型的产品要么是在服务器端，要么还处在前期预研阶段，麒麟 970 成了第一个可量产的人工智能移动芯片。
手机用上 AI 芯片的好处不必多言，专用 AI 芯片或许可以解决华为前期试水手机人工智能时遭遇的用户隐私问题。寒武纪联合创始人陈云霁早前接受采访时表示：
寒武纪 1A 可以解决两个方面的问题：一是显著提升计算机系统在人工智能领域的运算效能，可以超过传统中央处理器和图形处理器芯片两个数量级；二是终端产品的离线智能化，&尤其是后者，让很多用户数据不必上传，保证了信息安全。&
来源：PingWest中文网原标题：最新更新时间：09/05 14:40您至少需输入5个字评论 相关文章推荐阅读华为公布麒麟970芯片规格 将搭载于旗舰手机Mate 10
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华为公布麒麟970芯片规格 将搭载于旗舰手机Mate 10
编者按：华为新旗舰手机Mate 10与Mate 10 Pro的发表日期已确定为10月中旬，这两款手机将搭载全球首颗搭载独立神经网路处理单元(NPU)的麒麟970芯片，利用人工智能增强用户体验，并采用全新的显示技术。
　　新旗舰手机Mate 10与Mate 10 Pro的发表日期已确定为10月中旬，这两款手机将搭载全球首颗搭载独立神经网路处理单元(NPU)的芯片，利用人工智能增强用户体验，并采用全新的显示技术。本文引用地址：　　根据AnandTech报导，将以渐进方式发展AI技术，初始步骤为透过物体识别协助设定最佳相机拍摄场景，AI可以加速这个流程并节省功耗。表示，开发AI硬件最大的问题不在于硬件本身，而是使用该硬件的软件。　　搭载的NPU为独角兽公司寒武纪科技IP授权的处理器，其与ARM核心授权不同的地方在于ARM对于设计变更限制十分严格，基本上必须使用ARM的芯片平面图和暂存器传输级(RTL)设计，而寒武纪与华为之间的协议比较类似合作关系，共同研发与调整性能，直到交由台积电以10纳米制程生产。　　这个IP是可扩充的，但目前只限用于华为的装置。NPU内部配置基于多个矩阵乘法运算单元，与Google的TPU和NVIDIA Volta的Tensor Core类似，Google专为神经网路训练设计的第一代TPU使用单一256x256的矩阵乘法单元，执行重度工作负载，第二代TPU则转换为2个128x128矩阵乘法单元。NVIDIA的Volta芯片V100则搭载640个Tensor Core，每个核心可执行4x4矩阵运算;则使用3x3矩阵，但不清楚数量有多少。　　此外，Google TPU使用8位元整数数学运算器，NPU则和NVIDIA的Tensor Core一样使用16位元浮点矩阵。华为表示，NPU是针对推论设计，FP16能容纳更多不同的框架和训练演算法。　　规格方面，NPU的芯片面积不到100平方公厘，每平方公厘的电晶体密度为5,500万，是超微(AMD)Ryzen CPU的1倍。NPU拥有自己的电源区块(power domain)，可同时是频率和电源闸极。功耗方面，识别1,000张图像约损耗4,000mAh电池的0.19%，在0.25W和0.67W之间波动。　　华为表示，将在2018年第1季初发布麒麟970开发版和平台供其他工程师和应用程式开发人员使用，支持TensorFlow和TensorFlow Lite，以及Caffe和Caffe2深度学习框架。　　Mate 10手机屏幕最高可支持4K、4G双卡，使用下载速度最高可达1.2 Gbps的Cat 18 LTE数据芯片，可以在两个SIM卡上处理VoLTE语音通话服务，并使用新的i7感测器控制中心。
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麒麟970并肩骁龙835：华为Mate 10性能强悍
麒麟970并肩骁龙835，华为Mate 10性能强悍。华为Mate 10手机首发搭载了麒麟970，规格相当彪悍，华为Mate 10安兔兔跑分曝光，总成绩达到了172305分，麒麟970果然不凡，与搭载骁龙835的旗舰手机跑分平分秋色。一起了解下麒麟970最新消息。
麒麟970并肩骁龙835，华为Mate 10性能强悍。华为Mate 10首发搭载了麒麟970，规格相当彪悍，Mate 10安兔兔跑分曝光，总成绩达到了172305分，麒麟970果然不凡，与搭载骁龙835的旗舰手机跑分平分秋色。一起了解下麒麟970最新消息。麒麟970采用台积电最新10nm工艺制造，集成55亿晶体管，CPU部分和麒麟960类似，搭载了四核心A73 2.36GHz、四核心A53 1.8GHz，号称能效提升20％，PU部分则全球首发商用12核心的Mali-G72，号称性能提升20％，能效提升50％。
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