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華為5G手機Mate30:搭載全球首款旗艦5G SoC芯片 19日發布

麒麟990 5G是華為推出的全球首款旗艦5G SoC,是業內最小的5G手機芯片方案,基于業界最先進的7nm+EUV工藝制程,首次將5G Modem集成到SoC芯片中,面積更小,功耗更低;
   華為消費者業務CEO余承東在2019德國柏林消費電子展(IFA)上發表“Rethink Evolution”主題演講,面向全球推出華為最新一代旗艦芯片麒麟990系列,包括麒麟990和麒麟990 5G兩款芯片。其中,麒麟990 5G是全球首款旗艦5G SoC芯片,在5G商用元年率先為廣大消費者提供卓越的5G聯接體驗。同時,為滿足5G時代用戶對卓越體驗的追求,麒麟990 5G在性能與能效、AI智慧算力及ISP拍攝能力等方面進行全方位升級,打造手機體驗新標桿。麒麟990系列芯片將在華為Mate30系列首發搭載。該款產品將于9月19日在德國慕尼黑全球發布。

華為5G手機Mate30
  麒麟990 5G是華為推出的全球首款旗艦5G SoC,是業內最小的5G手機芯片方案,基于業界最先進的7nm+EUV工藝制程,首次將5G Modem集成到SoC芯片中,面積更小,功耗更低;率先支持NSA/SA雙架構和TDD/FDD全頻段,充分應對不同網絡、不同組網方式下對手機芯片的硬件需求,是業界首個全網通5G SoC。基于巴龍5000卓越的5G聯接能力,麒麟990 5G在Sub-6GHz頻段下實現領先的2.3Gbps峰值下載速率,上行峰值速率達1.25Gbps,帶來業界最佳5G體驗。
 
  麒麟990 5G是首款采用達芬奇架構NPU的旗艦級SoC,創新設計NPU大核+NPU微核架構,NPU大核針對大算力場景實現卓越性能與能效,業界首發NPU微核賦能超低功耗應用,充分發揮全新NPU架構的智慧算力。CPU方面,麒麟990采用2個大核+2個中核+4個小核的三檔能效架構,最高主頻可達2.86GHz。GPU搭載16核Mali-G76,全新系統級Smart Cache實現智能分流,有效節省帶寬,降低功耗。游戲方面,麒麟990 5G升級Kirin Gaming+2.0,實現硬件基礎與解決方案的高效協作,帶來業界頂級的游戲體驗。拍照方面,麒麟990 5G采用全新ISP 5.0,首次在手機芯片上實現BM3D(Block-Matching and 3D filtering)單反級硬件降噪技術,暗光場景拍照更加明亮清晰;全球首發雙域聯合視頻降噪技術,視頻噪聲處理更精準,視頻拍攝無懼暗光場景;基于AI分割的實時視頻后處理渲染技術,視頻畫面逐幀調節色彩,讓手機視頻呈現電影質感。HiAI開放架構2.0再度升級,框架和算子兼容性達到業界最高水平,算子數高達300+,支持業界所有主流框架模型對接,為開發者提供更強大完備的工具鏈,賦能AI應用開發。
 
  全球首款旗艦5G SoC芯片,快人一步體驗5G通信聯接
 
  進入5G商用元年,終端和網絡加速成熟,手機用戶對5G的需求逐步增長。與此同時,5G直播、5G云游戲等應用開始出現,這些大流量業務都對移動聯接的速度和質量提出更高要求,用戶也希望體驗更快、更高清的5G體驗。作為5G的領航者,華為率先推出全球首款旗艦5G SoC芯片麒麟990 5G,為廣大消費者帶來業界領先的5G體驗。
 
  1)業界首個5G SoC,挑戰芯片設計極限
 
  不同于業界采用的4G SoC+5G Modem模式,麒麟990 5G采用業界最先進的7nm+EUV工藝制程,首次將5G Modem集成到SoC上,板級面積相比業界其他方案小36%,在一顆指甲大小的芯片上集成了103億晶體管,是目前晶體管數最多、功能最完整、復雜度最高的5G SoC。
 
  麒麟芯片早在2014年就開始EUV技術的儲備,聯合產業界合作伙伴共同研發并促進EUV技術成熟。為了讓最新的EUV工藝能夠帶給消費者穩定可靠的高品質體驗,麒麟990 5G在實現高性能和高能效的基礎上,進行了大量關鍵技術驗證,為手機用戶提供最可靠的技術保障。
 
  2)業界領先5G速率和能效,提供5G極速體驗
 
  麒麟990 5G支持領先的5G速率,在Sub-6GHz頻段下實現2.3Gbps峰值下載速率,1.25Gbps上行峰值速率。率先支持5G雙卡,一卡5G上網的同時,另一卡可接聽VoLTE高清語音通話,實現業界最佳5G雙卡體驗。此外,麒麟990 5G實現業界最佳5G能效,相比傳統的4G SoC+5G Modem的解決方案,功耗表現優20%,帶來更長效持久的5G體驗。
 
  5G商用初期,由于網絡覆蓋不完善,5G還面臨著弱信號場景聯接不穩定、功耗較高、高速移動場景聯接體驗不佳等挑戰,影響用戶的上網體驗。基于在5G領域的技術積累,麒麟990 5G全面升級5G通信實力。在5G信號較弱的場景下,麒麟990 5G推出智能上行分流設計,在視頻直播、短視頻上傳等應用場景同時使用5G和4G網絡,上傳速率提升5.8倍,優化5G上行體驗;為解決5G帶來的功耗問題,麒麟990 5G率先支持BWP(Bandwidth Part)技術,在5G大帶寬條件下實現帶寬資源的靈活切換,與業界主流旗艦芯片相比,5G功耗表現優44%,帶來更長效的5G體驗;面向高速移動場景,麒麟990 5G支持基于機器學習的自適應接收機,實現更精準的信道測量,下行速率提升19%,實現穩定的5G聯接。
 
  3)業界首個5G全網通SoC,持續引領5G行業發展方向
 
  除了提供增強的個人移動體驗之外,5G還肩負著改變社會的重要使命,驅動移動通信與各行各業相結合,構建萬物互聯的智能世界。5G時代,組網方式有SA(獨立組網)和NSA(非獨立組網)兩種選擇,但NSA只實現了超高帶寬,只有SA才能更好地實現低時延和海量連接。而低時延和海量連接,正是整個行業實現數字化、智能化的必然需求。近日,工信部也表示自2020年1月1日起,申請入網的5G終端需要同時支持獨立組網和非獨立組網(SA和NSA)。綜合來看,NSA是5G初期的過渡方案,成熟的5G解決方案必須具備同時支持SA和NSA的能力。
 
  華為從2009年起開始致力于5G的研究和開發,經過多年努力,已經具備從5G核心網到基站,到5G手機、5G CPE和5G Modem都同時支持SA和NSA的端到端解決方案。此次發布的麒麟990 5G也是業界首個全網通5G SoC,率先同步支持SA/NSA 5G雙模組網,全面推進5G產業發展,引領5G技術方向;率先支持TDD/FDD全頻段,適用于所有5G網絡頻段需求,助力運營商更快部署5G網絡,盡早為消費者帶來更成熟的5G體驗。
 
  創新設計NPU雙大核+NPU微核架構,5G時代打造AI算力強者
 
  在端側AI的發展歷程中,麒麟芯片始終引領著產業方向。2017年,麒麟970在業內首次采用獨立NPU神經網絡處理單元,開創端側人工智能的行業先河。2018年,麒麟980搭載雙核NPU實現領先的AI算力,帶來AI人像留色、卡路里識別等一系列創新AI體驗。2019年,全新高端系列麒麟810更是首次采用華為自研達芬奇架構NPU,打破端側AI性能紀錄。
 
  在AI+5G的全新賽道,麒麟990 5G將再度引領AI潮流。麒麟990 5G是首款采用華為自研達芬奇架構NPU的旗艦級芯片,創新設計NPU雙大核+NPU微核計算架構,NPU大核展現卓越性能與能效,微核NPU實現超低功耗。達芬奇架構是華為在2018年推出的全新自研AI計算架構,基于其靈活可裁剪的特性,華為面向全場景推出昇騰(Ascend)系列芯片,可用于小到幾十毫瓦,大到幾百瓦的訓練場景,橫跨全場景提供最優算力,而此次麒麟990 5G搭載的正是面向智能手機場景的Ascend Lite和Ascend Tiny。
 
  在雙大核NPU(Ascend Lite*2)加持下,麒麟990 5G實現業界最強AI算力,與業界其他旗艦AI芯片相比,性能優勢高達6倍,能效優勢高達8倍,持續刷新端側AI的算力高點。無論是在業界典型的中載神經網絡模型ResNet50(用于檢測、分割和識別),還是在移動端更流行的輕載神經網絡模型MobilenetV1(用于分類、檢測、嵌入和分割)下,麒麟990 5G的FP16和int8性能和能效均達到業界最佳水平。業界首發NPU微核(Ascend Tiny)賦能超低功耗應用,在人臉識別的應用場景下,NPU微核比大核能效最高可提升24倍,讓AI運算更省電。
 
  基于麒麟990 5G的AI強勁算力,過去很多受限于功耗和算力的應用都將成為可能。麒麟990 5G使能AI多人實時換背景,通過先進的AI多實例分割技術,能夠將視頻畫面中的每一個人物主體單獨識別出來,實現多人物視頻拍攝替換背景,甚至可以選擇畫面中需要保留的人物,讓視頻應用充滿更多想象。AI視頻超分能夠基于麒麟990 5G的AI智慧,還原老舊設備拍攝的視頻畫質,畫面瞬間達到高清質感。未來,麒麟990 5G強大的AI算力和豐富的開放能力,將進一步賦能AI應用,結合5G高速率、低時延、廣聯接的特征,探索更多智慧應用。
 
  頂級性能和能效打造業界標桿,助力5G時代體驗加速
 
  5G時代到來,用戶除了追求更快的移動通信體驗,還對手機的日常體驗及運行速度提出更高要求。麒麟990 5G在性能和能效方面實現跨越式升級,結合7nm+EUV工藝帶來的能效提升,實現5G時代更快更流暢的使用體驗。
 
  CPU方面,麒麟990 5G采用2個大核(基于Cortex-A76開發)+2個中核(基于Cortex-A76開發)+4個小核(Cortex-A55)的三檔能效架構,最高主頻可達2.86GHz,與業界主流旗艦芯片相比,單核性能高10%,多核性能高9%。能效方面針對不同大小的核精細調校,大核能效優12%,中核能效優35%,小核能效優15%,帶來更快的手機應用打開速度,日常使用體驗更加流暢。
 
  GPU方面,麒麟芯片始終追求更好的用戶體驗。針對GPU在運行重載游戲、播放高清視頻等高負載場景下容易出現的發熱、掉幀、卡頓等問題,麒麟990 5G搭載16核Mali-G76 GPU,與業界主流旗艦芯片相比,圖形處理性能高6%,能效優20%,實現業界領先的性能與能效。全新系統級Smart Cache分流,支持智能分配DDR數據,在重載游戲等大帶寬場景下帶寬較上一代最高可節省15%,功耗可降低12%,進一步提升GPU能效。
 
  針對游戲場景,麒麟990 5G推出Kirin Gaming+2.0,基于性能、能效強大的CPU、GPU與DDR芯片,Kirin Gaming+2.0推出高性能、高能效、高畫質游戲解決方案,實現業界頂級游戲體驗。Kirin Gaming+2.0的核心技術是全新升級的AI調頻調度技術,在CPU、DDR系統調頻調度中全新引入GPU融合調度,并加入游戲關聯線程優化技術,動態感知性能瓶頸。不僅如此,Kirin Gaming+通過對100萬幀以上的游戲畫面大數據進行學習,建立了精準的Kirin Gaming+游戲性能功耗模型,將性能功耗調度細化到游戲每一幀畫面中,游戲幀率穩定60幀,每幀負載調頻準確性提升30%。同時,麒麟990 5G支持HDR 10特效,游戲畫質更高清,游戲體驗更加真實沉浸。
 
  全新升級ISP 5.0,用“芯”記錄美好生活
 
  如今,視頻已經成為一種全新的生活記錄方式,隨手拍攝并剪輯短視頻、Vlog分享自己的生活是每個社交達人的必備技能,用戶也越來越關心手機視頻的拍攝效果,追求和手機修圖一樣簡單又智能的視頻處理能力。麒麟990 5G采用全新ISP 5.0,吞吐率提升15%,能效提升15%,全面優化視頻處理能力。
 
  在夜晚、光線較弱的暗光環境下,視頻拍攝出現的噪點非常影響成像質量。從噪聲類型來說,視頻拍攝中出現的主要是時域噪聲和空域噪聲。其中,時域噪聲是前后幀畫面播放隨時間變化產生的噪聲,空域降噪是每一幀視頻畫面原本存在的固有噪聲。業界在視頻降噪方面大多采用單一的時域降噪,主要消除時間維度帶來的噪聲。此次,麒麟990 5G全球首發雙域聯合視頻降噪技術,針對視頻中的高頻、中頻、低頻噪聲混合的場景,增加頻域降噪過程,重點針對噪聲進行精準分離處理,視頻降噪能力提升20%,暗光環境下拍攝的視頻更加清晰。首次在手機芯片上實現基于AI分割的實時視頻后處理渲染技術,對每一幀視頻畫面色彩精心調色,讓手機視頻也能擁有電影調色質感。
 
  同時,手機在暗光場景下的拍照能力也始終是用戶關注的焦點。麒麟990 5G首次在手機芯片上實現BM3D(Block-Matching and 3D filtering)單反級硬件降噪技術,首次將單反級的圖像處理能力應用在手機上,照片降噪能力提升30%,暗光場景噪點更少,讓手機大片越夜越美麗。
 
  基于ISP的能力升級,麒麟990 5G支持全新炫酷Face AR。通過從攝像頭捕獲的人臉圖像數據和基于NPU運行的神經網絡算法,Face AR能夠對人臉進行建模、實時跟蹤、表情捕獲,并且可以進一步分析出人臉信息背后的諸如心率、呼吸率等健康數據,提供圍繞人臉的豐富的AR增強現實體驗,探索AR應用的更多可能。
 
  HiAI 2.0持續賦能AI應用開發,探索AI+5G無限可能
 
  隨著AI+5G時代的到來,輕量化、免安裝、跨平臺和更多的交互體驗將成為未來應用的發展趨勢,這也要求手機芯片具備5G芯端云一體化的AI能力,以及大數據、平臺化等更多創新技術集群。基于華為推出的全新達芬奇架構NPU和HiAI Foundation芯片能力開放,麒麟平臺將持續為開發者提供更強大的端側算力,充分激發端側AI的運算潛能。此次,麒麟990 5G也將為HiAI 2.0開放平臺注入新的能量,助力開放能力進一步升級——支持300+算子,業界最多;提供完備的IDE工具,Android Studio插件,支持代碼自動生成,提高開發效率;提供達芬奇架構IR開放,支持業界主流框架對接,實現更加完備的兼容性,讓算法開發者保持原有的開發習慣,在HiAI平臺上自動獲取加速能力,為開發者提供更強大的工具鏈,探索AI+5G應用的無限可能。
 
  作為5G和AI時代的引領者,華為將充分發揮麒麟平臺的創新技術優勢,面向開發者全面開放芯片能力,讓更多開發者加入到全場景、智慧化的新應用的開發隊列中來,共同促進應用產業的繁榮發展。
華為5G手機Mate30:搭載全球首款旗艦5G SoC芯片
  此外,與麒麟990 5G一起亮相的麒麟990,同樣在性能、能效、AI及拍照方面實現重磅升級,為現階段更廣泛的4G手機用戶提供更卓越的使用體驗。
 
  注:
 
  麒麟990 5G&麒麟990的規格不等同于所搭載的手機的規格。
 
  所有數據和測試結果均來自內部實驗室測試。最終結果可能會因環境不同而不同。
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