華為麒麟970國內發布，這些AI應用是否會變革智能手機？
9月25日上午，華為在北京召開了麒麟970的媒體溝通會，這也是麒麟970在國內的首次亮相。和本月初在德國IFA電子展的首秀相比，在這一次的國內溝通會上，華為公布了麒麟970更多的技術細節和具體應用。
作為一款為手機設計的系統級芯片（SystemOnChip，即SoC），麒麟970自然包含了常規的手機SoC該有的部件，比如CPU、GPU、ISP、DSP、通訊基帶，但和同類產品相比，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
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。
華為表示，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GeekBench4等跑分軟件的得分上看，麒麟960的分數和高通驍龍835、三星Exynos8895基本處于同一水準，明顯強于聯發科HelioX30。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。
華為表示，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）。
實際的表現也印證了我們的猜測，根據現場的介紹，麒麟970的Mali-G72最高主頻為700MHz，相比麒麟960的900MHz（部分場景下會飆到1000MHz左右）有明顯的下降，這種「多核+低頻」的策略讓麒麟970在性能有一定提升的同時，功耗得以大幅度降低。
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LTECat.12/13的Balong750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。
在麒麟970上，華為海思更進一步，直接大跨步到了下行LTECat.18（上行最高Cat.13），最高下載速度飆到了1.2Gbps，也就是比之前業界最快、驍龍835和Exynos8895「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），任意一張卡都可以使用VoLTE通話。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、Exynos8895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。
ISP、DSP、Codec、協處理器
ISP的全稱是ImageSignalProcessor（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。另外，針對目前很火的人像拍攝，麒麟970的ISP進行針對性的優化，可以根據不同膚色、帽子、眼睛、口罩、遮擋、側臉等多種復雜的人臉場景進行優化，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Mate10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（integratedsecureelement）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HelioX30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。根據華為提供的數據，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，KUKA機器人示教器維修，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。作為對比，蘋果的A11Bionic芯片有43億個晶體管，高通驍龍835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，機器人維修，但在內部部件眾多的、各家產品架構甚至內部組件都不太一樣（比如A11Bionic沒有集成通訊基帶和專門的NPU）的移動SoC中，我們是無法簡單地用晶體管數量來判斷性能的。
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-networkProcessingUnit，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1.92TFLOP，差不多是麒麟960的3倍（0.6TFLOP左右）。
在月初德國柏林的發布會上，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）。