[原创] 华为海思的处理器研发逻辑

2019-01-09 14:00:07 来源: 半导体行业观察


昨天,华为又刷屏了,原因就是其千呼万唤的Arm服务器芯片终于正式与大家见面了。


作为中国大陆半导体界的第一宠儿,华为海思的动向始终是热度最高的。在过去的一年里,关于Arm服务器芯片的兴衰一直是业界的一个热点话题,而华为也被紧紧地绑定在了这个话题当中,使得热度翻倍。


之所以如此,是因为业界一直在热议的海思Hi16xx服务器处理芯片,正是基于Arm架构的,Hi16xx是海思内部的研发代号,而其最终版本是Hi1620,这也正是昨天华为正式发布的产品——鲲鹏920。实际上,华为之前就有过基于Arm架构的服务器芯片,如基于Cortex-A57的32核产品,只不过并没有大规模推广,


处理器一个都不能少


海思设计的芯片覆盖范围还是很广泛的,包括无线网络、固定网络、数字媒体等领域,但最受关注、热度高的莫过于处理器芯片了,包括手机处理器SoC、服务器芯片,以及AI芯片。


论技术难度和进入门槛,手机用处理器显然是最低的,且其市场规模可观,量大可带来不菲的经济效益,这在华为身上有淋漓尽致的体现:该公司2018财年营收超过了1000亿美元,其中手机收入就占50%左右,而华为的所有手机中,采用自家麒麟系列处理器的,占比也超过了50%,可见,华为在手机处理器高投入产出比方面,实现了教科书般的操作,当然,这也不是一时之功,而是多年坚持、投入的结果。


显然,相对于手机SOC而言,做服务器芯片的难度和门槛就高得多了,而且是做非X86架构的芯片,在当今的服务器市场,X86系处理器的市场占比超过90%,要想在这样稳固的生态当中夺食,谈何容易!而国内外一批Arm系的厂商正在试图改变这一让很多服务器应用商感到无奈的局面,因为它们在X86系面前几乎毫无议价能力,有的甚至被任意宰割。


华为在Arm服务器芯片研发方面也是积累了多年,弯路自然是难以避免的,初期推出的一些芯片显然不尽如人意,比如基于Cortex-A57架构的32核产品。


在经过多年的研发和市场经验积累后,此次华为终于推出了鲲鹏920。这款芯片有64个内核,主频2.6GHz,是基于ARMv8指令集研发的高性能服务器处理器,采用台积电7nm制程工艺,号称是最强Arm服务器芯片,比业界标准性能高出25%。据悉,鲲鹏920的大部分性能提升来自优化的分支预测算法、增加的OP运算和改进的内存子系统架构。




据华为董事会董事、战略Marketing总裁徐文伟介绍,在SPECint基准测试中,鲲鹏920得分超过930分,比行业基准高出近25%,同时功耗降低30%。


基于鲲鹏920,华为推出了三款泰山(ThaiShan)系列服务器,包括TaiShan 22080、Thaishan 5280/5290、ThaiShan X6000,分别面向均衡服务器、存储服务器及高密度服务器市场,主要应用于大数据、分布式存储、Arm原生应用等场景。


推出鲲鹏920后,华为要做的、也是最为关键的,就是生态建设和培育,因为在强大的X86系生态面前,要想拿到客户订单,绝对不是只靠一两款处理器芯片和两三款服务器产品就可以的,行业组织和平台的渗透与建设、相关硬件和软件的协同等等都非常重要,同时也是最难做的。不过Arm系服务器厂商有可以依仗的,那就是市场有这个需求,需要打破垄断,因为垄断到了一定程度,就会出现转机。


可以说,手机处理器和服务器芯片都属于传统业务了,当然其技术和架构也在随着市场需求发展而迭代。与它们相比,人工智能(AI)处理器显然是新生事物,虽然AI概念本身多年前就已被提出,但真正应用于市场,并做出相应的处理器,也就是最近几年的事情。


在AI方面,华为也是不甘人后,2018年10月,该公司推出了两款自研AI芯片:基于达芬奇架构,首批推出7nm的昇腾910(Ascend 910)以及12nm的昇腾310。华为称昇腾910作为单芯片计算密度最大的AI新品,算力远高于Google研发的TPU V3、NVIDIA V100显卡,半精度(FP16)运算能力为256TFLOPS,整数精度(INT8)512TOPS,支持128通道全高清视频解码(H.264/265),最大功耗350W。




昇腾310芯片的最大功耗仅为8W,主打极致高效计算低功耗AI芯片。半精度(FP16)运算能力8TFLOPS,整数精度(INT8)16TOPS,支持16通道全高清视频解码(H.264/265)。主要适用智能手机、智能设备等低功耗产品上。这可能意味着未来华为麒麟处理器的NPU将会全面转向自研,不再需要向寒武纪公司购买IP内核集成。据悉,这两款AI芯片和大规模分布式训练系统都将在今年第二季度推出。


自主可控真的很难,但必须做


在手机处理器方面,从2009年,海思推出第一款面向公开市场的K3处理器开始,一直到2018年推出麒麟980,华为海思花了10年的时间,仅麒麟980项目研发耗资就超过3亿美元,其在2015年立项,包括联合台积电进行7nm工艺研究、定制特殊基础单元和构建高可靠性IP、SoC工程化验证,最终定型、量产,前后投入36多个月,1000多名半导体设计与工艺专家,5000多块工程验证开发板。


另外,在手机处理器研发方面,华为海思与三星、苹果有所不同,后两者设计芯片的重点是应用处理器,而海思则更看重核心技术——基带的研发。因为基带芯片是联系电信设备与手机的纽带,而目前市场上虽然半导体IP很多,但要想买到手机基带IP事比登天,要买也只能从高通那里买现成的基带芯片,可见其研发难度之高,苹果与高通的官司,相争的核心点就是基带。而要自己搞研发、创新,就需要大量的投入,特别是基础性芯片研究。


2014年,华为的研发投入比A股400家企业的总和还多。2017年,华为研发费用高达897亿人民币,大大超过苹果和高通。过去10年,华为投入的研发费用超过3940亿元,位居世界科技公司前列。


2012年,任正非曾有一次内部讲话:芯片可能暂时没有用,但还是要继续做下去。一旦公司出现战略性漏洞,我们不是几百亿美金的损失,而是几千亿美金的损失。我们公司积累了这么多财富,这些财富可能就是因为那一个点,让别人卡住,最后死掉。这是公司的战略旗帜,不能动摇。


虽然华为自主研发的决心很强,投入很大,而且其在国内属于顶尖水平,但在很多方面依然很难实现自主可控,特别是在手机处理器和服务器芯片方面。


以2017年引爆市场的麒麟970为例,其狠心的8核CPU、12核GPU还是躲不开Arm这样的IP大佬,这在国家之间的贸易争端,以及意识形态和政治力的作用下,对于Arm的依赖使得产业风险难以避免。


而Arm服务器芯片对于Arm的依存度更高,也是一把双刃剑。


由于手机处理器和服务器属于传统产业,生态已经形成,非常牢固,这方面,Arm服务器芯片最为典型:即使被X86占到了90%多的市场份额,要与其争食的依然是我们不能自主可控的Arm,可见生态优势是多么的重要。这方面,后来者有先天缺陷,不可避免。


而要想打造自己的生态,主要希望还是在新生的产品和应用上,典型代表就是人工智能,这也正是华为的攻坚重点。其推出的昇腾910和昇腾310,就是采用自主研发的全新架构——达芬奇。对此,当时的华为轮值董事长徐直军表示,之所以不再基于之前的芯片架构,而是做一个全新的架构,是因为目前市场上没有任何架构可以实现全场景覆盖。华为的昇腾系列则可以实现全覆盖。华为需要覆盖从云、到边缘、到端到物联网端,需要全新的架构,创造力的架构。


据悉,华为还会在AI芯片研发上继续投入更多精力,在2019年,还会发布昇腾系列三款AI芯片,并且开始提供AI云服务。


结语


综上,华为的处理器研发逻辑就是:以门槛较低的手机处理器为切入点,不断积累研发和市场经验,逐步过渡到服务器领域,以及新兴应用(目前是AI),不断向更高端芯片进军。


在自主可控方面,在传统产业,如手机和服务器,在已有生态牢固的情况下,更多地从市场角度考虑,先能够站住脚,然后徐图之,争取逐步加大自主可控比例。而在新兴应用领域,则力图尽早构建属于自己的架构和生态,在产业发展前期就争取占领先机,从而在核心竞争力方面,摆脱对外界的依赖。


文/半导体行业观察 张健




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