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1 # 暴走通訊
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2 # 閒來說機
兩者的理念已經出現分歧,這絕不僅僅是寒武紀的npu無法滿足華為未來5G應用場景的問題。事實上,華為的供應商大多數都是與華為一起成長的,如京東方,其提供的柔性曲面屏以及最好的螢幕都是直供華為。但是寒武紀則不然,不肯為華為專門開發獨佔NPU,並且不斷招商引資,尤其是引入了同為競爭對手的聯想等企業,可以說與華為的理念已經是背道而馳。
當今手機發展同質化嚴重,如果沒有自己的獨門絕技,很難與友商拉開差距。例如華為與索尼之間的目前就有2款獨佔CMOS,可以說是索尼目前最好的感測器,不過只能為華為所用。
對寒武紀來說,依附於華為生存只能是權宜之計,陳天石有著更為遠大的目標。不過有意思的是,寒武紀在應用於華為手機之前可以說名氣不顯,隨著華為麒麟970的巨大成功,寒武紀也聲名鵲起。但是緊接著華為與寒武紀之間的分歧也越來越多,華為是一個控制慾比較強的公司,換句話說就是危機意識比較強。如果不能確保寒武紀最新的成果為己所用,華為寧可自己重新佈局,事實上,華為的自研NPU也早就開始佈局,在之前釋出的昇騰910(Ascend 910)與昇騰310(Ascend 310)中,自研達芬奇架構的NPU就已經閃亮登場。
華為的董事徐直軍曾說過,華為需要覆蓋從雲、到邊緣、到端到物聯網端,需要全新的架構,創造力的架構。寒武紀也很好,但無法支援我們的全場景。
華為首席架構師黨文栓介紹說,Ascend 晶片採用統一達芬奇架構:可擴充套件計算、可擴充套件記憶體、可擴充套件片上互聯。因此,這是全球首個覆蓋全場景的智慧晶片系列。
但從這些話來看,似乎是寒武紀的研發不能滿足華為的需求,華為才不得已自研,但是事實上,華為與寒武紀的合作從一開始就是離心離德的,對於寒武紀公司來說,想要發展壯大,必然不可能只呆在華為的背影裡,不斷招商引資也是正常的商業行為。前期寒武紀的NPU技術領先,華為獨具慧眼挑中寒武紀,兩者各取所需。合作伊始,雙方彼此是心知肚明的,一個要技術,一個要市場,兩者一拍即合,也算是一樁美事。現在,華為得到了想要的,自立門戶不再與寒武紀合作,也不必因此就對寒武紀有什麼特殊的看法。
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3 # 先森數碼
華為可以自研架構了?這是從海思麒麟810問世後帶來最勁爆的新聞。一經瞭解,原來是自研NPU達芬奇架構,那之前高階旗艦的寒武紀去哪裡了呢?
我們先來回顧一下這件事情的始末。在6月21日,華為正式釋出了新的中端手機Nova5系列,但最大的亮點是海思麒麟誕生了一款新的處理器——麒麟810,這是一塊具有劃時代意義的處理器。這不僅是第四款7nm工藝的晶片,而且還是華為首款自研NPU架構的處理器。
合作關係貌合神離
麒麟810自研的NPU架構叫達芬奇,而之前華為的第一代人工智慧(AI)處理器是海思麒麟970,搭載了寒武紀NPU 1A,980更是搭載了寒武紀的雙核NPU,他們都採用了(中科院系)寒武紀的晶片IP方案(NPU)。所以很多人在說到華為的AI時都覺得這是寒武紀的功勞,弱化的華為的存在感。
從970開始,華為就對NPU的出處沒有明顯的提及,多次提到這是HiAI的功效,弱化了寒武紀NPU的名詞,在980時代更難看到有“寒武紀”的宣傳,釋出會上直接說是華為NPU,連PPT都是是kirin NPU,這樣的方式自然也引起寒武紀的不滿,在祝賀信中也之初這款晶片也有我們的功率,NPU是寒武紀的。所以兩家的關係並沒有外界想象的那麼甜蜜。
寒武紀達不到華為的要求
有訊息稱華為之所以不標識NPU的出處的原因除了沒有多大必要外(就跟螢幕供應商也不公佈一樣),最大的原因還是寒武紀的晶片達不到華為的要求,另外華為這樣的高科技公司不想把AI的功勞歸功於寒武紀,所以華為在全聯接大會上,公佈了自己的AI發展戰略,這不僅意味著華為與寒武紀的合作終止,兩家以後還會成為競爭對手。
5G發展
AI人工智慧是華為一直在推的一項效能,在5G來臨後會引來爆發,海思處理器想要實現更好的效能,那麼就必須自研,NPU的架構相比起CPU和GPU來說要簡單得多,為了能夠更好的適配調教,在以後的發展上能統一思想,快速進步,那海思麒麟整個晶片整合就必須內部完成。看看蘋果A12仿生晶片搭載英特爾基帶的囧境就知道一體化的設計有多重要。
試想一下,寒武紀在後面的NPU與華為的理念、結構起了衝突,那該聽誰的。另外華為作為一家極具憂患意識的企業,在幾年前就開始佈局晶片備胎計劃,那麼自研NPU架構也不足為奇了。總不能把自己的命脈交給別的企業。
自研的達芬奇NPU架構只是華為創新路上的一個小插曲,其目標不單單是一個AI,最起碼現在的ARM公版授權就是海思麒麟最想更換替代的,只是目前時機還沒有成熟而已。
麒麟810最大的亮點在於搭載全新華為達芬奇架構NPU。此前,華為麒麟970和麒麟980處理器都採用寒武紀的NPU,此次則採用了自研NPU。
回覆列表
大公司只要願意投入,做起來並不是那麼費力;
2,AI晶片創業公司要挖好自己的護城河。
NPU相比CPU,GPU來說,用途單一,架構簡單,只好弄清楚know how,就很容易做出來一套晶片。國內這麼多做AI晶片的創業公司,很多都是產業界搞AI那幫人出來創立的,從研發到流片,一年多就能出成果。一方面AI很熱,一方面,也是泥沙俱下。經過兩三代迭代之後,就看出來差距了。大公司有資金,能挖掘到人力,做出來NPU本就是順理成章的事情。蘋果,高通是如此,華為也是如此。