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麒麟960的光鲜并非参数那么简单,华为背后都隐藏了哪些大心思?

时间:09-25 来源:半导体行业观察 点击:

960的GPU也是仅仅逊于苹果A10的旗舰SoC。

其实华为采用G71, 除了为了提升GPU性能外,对于未来的布局也是一个很重要的出发点。华为相关人员透露,Kirin 960的使用周期会比较长,而在接下来的一段时间内,VR等应用会快速崛起,而G71在VR方面也有很强劲的支持,这就让华为在这波竞争中不落下风。

从ARM官方文档看来,G71支持120Hz的刷新频率和4K分辨率,这对于VR来说是非常重要的。同时G71针对新一代Vulkan接口做了优化,这对于提升新一代设备的游戏性能非常重要。所以说华为在Kirin 960 GPU方面的表现,不逊于其他潜在的任何竞争对手。

UFS 2.1:让速度更快

在谈UFS之前,我们先要说一下另一个概念--eMMC。

话说在UFS出来之前,eMMC内嵌式存储在移动设备端拥有不能动摇的地位,这种由MMCA协会所订立的内嵌式存储标准规格,主要是针对手机产品为主,简化存储的设计,采用多芯片封装(MCP)将NAND Flash芯片和控芯片包成一颗芯片,可以省去元器件占用电路板的面积,加快产品上市时间。在刚推出那几年,eMMC保持极高的增长率,但发展到emmc 5.1以后,受限于其使用的8位并行界面的特性,emmc的潜力已经基本到顶了。

在这个时候,UFS横空出世。而华为也在Kirin 960支持了UFS2.1。这对华为麒麟来说是非常有意义的。至于原因,我会在后面说明。

回到UFS2.1上面来。

2011年电子设备工程联合委员会(简称JEDEC)发布了第一代通用闪存存储(Universal Flash Storage,简称UFS)标准,即UFS 2.0的前身。希望能够替代eMMC,可惜事与愿违,第一代的UFS并不受欢迎,因为相对于不断更新换代的eMMC它似乎并没有什么优势。

UFS 2.0的闪存规格则采用了新的标准,它使用的是串行界面,很像PATA、SATA的转换。并且它支持全双工运行,可同时读写操作,还支持指令队列。相比之下,eMMC是半双工,读写必须分开执行,指令也是打包的,在速度上就已经是略逊一筹了。而且UFS芯片不仅传输速度快,功耗也要比eMMC 5.0低一半,可以说是日后旗舰手机闪存的理想搭配。

从上图看到,UFS的速度较之eMMC也的确有明显的优势。2013年9月,JEDEC发布了UFS 2.0的新一代闪存存储标准,UFS 2.0闪存读写速度理论上可以达到1400MB/s,高通骁龙820和三星猎户座8890用的都是只是支持UFS2.0闪存。

在今年三月, JEDEC又发布了UFS 2.1。它是UFS 2.0的迭代版,对早期的版本进行了部分改进,进一步强化它的优势。相较于之前的版本,UFS2.1多了几项功能,其中包括了提供在线式加密运作以提升安全性,并以更好的主机控制界面流程和错误处理机制优化储存设备的存取效能,而在线式加密功能使用主机端可用资源来执行加密,让所有资料路径都受到保护并降低系统成本等特点。

当中最重要的一点是其数据读取速度将飙至1.5G/s,也就是目前UFS 2.0的两倍。Kirin 950对其的支持,在未来的高清视频拍摄等方面相信能给华为即将发布的mate 9加持。而在实际的测试中,Kirin 960在和现有的旗舰芯片相比,也是很具竞争力的。

在这一节开头,我说到Kirin 960支持UFS2.1是很有意义的,但没有解析原因,在这里我说明一下。这其实也是华为麒麟的一段"黑历史"。在Kirin 950之前,在其他竞争对手都支持eMMC 5.0或者UFS的时候,华为还在使用eMMC 4.5,读取速度的落后,让消费者一直很介怀。但这从Kirin 950之后就改变了,在Kirin 960方面,华为更是跑在了其他竞争对手的前面。

Vulkan:首次商用释放运算能力的新标准

坦白说,在今天之前,我对Vulkan的了解是一知半解的。只知道它是类似OpenGL和DirectX12的绘图API,不一样的是Vulkan是目前看来唯一一个跨越全平台的API。

华为的Fellow艾伟也表示,在过去二十年的接口发展历程,也正是多得Vulkan的出现,才真正释放了GPU的性能。根据艾伟的观点,以前的图像渲染,GPU的使用率是不够高的,而Vulkan的出现,能够降低驱动过载,减少CPU工作负载,让使其有余力承担额外的运算或是渲染工作,同时也能充分发挥多核CPU/GPU的并行计算能力。这是有别于OpenGL的的Driver的方式。

艾伟表示,这个基于Android Nougat版本的Vulkan解决方案,使8核GPU的性能得以充分释放。

而Vulkan的开发团队负责人Neil Trevett也表示,Vulkan可以使开发者通过硬件抽象层充分挖掘GPU的能力。透过这一层,你可以把GPU视为有一个内部充斥着大量交换机和表盘的大型机器。这个API就是可调整这些交换机的函数工具。它能关注GPU的运行,确保所有的交换机和表盘能够正确渲染呈现在屏幕上。"

还是回到

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