联发科2023年做了什么?这些旗舰芯片让发哥冲上高端
2023年,大环境波诡云谲,科技圈浪潮依然奔涌不停。
大模型打开AI新世界,Vision Pro引领空间计算,智能电车超越油车,拼多多“新王”已立,智能手机狂卷创新,新硬件层出不穷,鸿蒙系统加速壮大,AI芯片驱动万物……2023年,科技产业发生了太多重大事件。
“雷科技·年度”专题火热上线,其中“2023请回答”系列将系统梳理科技产业2023年值得记录的公司、产品、技术与人物,“2024瞭望台”系列将前瞻“剧透”科技产业2024年值得期待的产品与技术,持续输出精品内容,致敬创新、记录时代,思考过去方能启迪未来,欢迎订阅关注。
被视作复苏一年的2023,终于让手机行业看到了一丝希望,市场整体销量的下滑趋势得以减缓。不过,智能手机行业仍然持续承受高压,这份压力也进一步传递到手机芯片厂商身上。借助5G浪潮乘势崛起的联发科,已成为手机芯片市场上的一股重要力量。
过去一年,联发科进一步巩固自己的旗舰战略,增强了在旗舰市场上的声量。同时,联发科在技术层面上的布局也有了成果,在游戏、通信、连接等各个领域逐步构筑起自己的护城河。2023,对打破原有的舒适区、上探更高端芯片市场的联发科来说是极为关键的一年。
激战旗舰市场,天玑芯片轮番登场
近年联发科首款真正意义上的手机旗舰芯片是2021年发布的天玑9000,在参数规格方面有了和高通掰手腕的实力。2023年,联发科发布了两款旗舰芯片,分别为5月亮相的天玑9200+和11月亮相的天玑9300。
天玑9200+自然是2022年年末发布的天玑9200的升级版,CPU部分,它由1个Cortex-X3核心+3个Cortex-A715核心+4个Cortex-A510核心组成。其中,X3核心主频从3.05GHz提升到了 3.35GHz,A715核心主频从2.85GHz提升到了3GHz,A510核心主频从1.8GHz提升到了2GHz。GPU方面,它搭载了Immortalis-G715,峰值频率提升了 17%。
(图源:联发科)
更高的频率,带来了更强的极限性能。最直观的,联发科给出的数据显示,相比天玑9200,天玑9200+ GeekBench单核性能提升了10%、多核性能提升了5%。很明显,天玑9200+推出后的作用之一,就是对抗高通阵营的骁龙8 Gen 2。
2023年,各品牌发布的天玑9200+机型有iQOO Neo8 Pro、Redmi K60至尊版、vivo X90s。尽管数量方面仍然无法和高通阵营抗衡,但天玑9200+得以真正触达旗舰用户群体。
当然,联发科2023年的年度旗舰还得是11月发布的天玑9300。天玑9300大胆采用了4+4的全大核CPU架构,具体包含1颗3.25GHz的Cortex-X4+3颗2.85GHz的Cortex-X4+4颗2.0GHz的A720核心。GPU部分,天玑9300采用了12 核Immortalis-720,频率为1300MHz。
(图源:联发科)
天玑9300的参数规格很强,跑分成绩也非常出众。在雷科技的评测中,搭载天玑9300的vivo X100在安兔兔中跑出了217万分,比搭载天玑9200+的Redmi K60至尊版高了50多万分。目前,天玑9300机型还只有vivo X100、vivo X100 Pro这两款机型,和骁龙8 Gen 3机型数量有一定差距。不过,天玑9300作为年底发布的旗舰芯片,它的相应机型将于2024年大规模出现。
(图源:雷科技)
稳住基本盘,联发科重塑天玑产品线
除了旗舰芯片之外,联发科的手机芯片出货大头还是集中在中端、低端以及入门市场上,联发科每年都会发布大量不同定位的手机芯片产品。
2023年,联发科发布的中低端芯片数量相对较少,二月份带来了一款天玑7200。天玑7200用了与天玑9200相同的台积电第二代4nm制程,不过规格还是差得比较多的,它的CPU由2个主频2.8GHz的A715核心和6个A510核心组成,GPU则为Mali-610。天玑7200后续还衍生出了天玑7200-Ultra版本,用在了Redmi Note 13 Pro+上。天玑7200的定位是中端芯片,面向2000元价位段的产品。
(图源:联发科)
另外,天玑之前的芯片阵容有天玑1000、天玑900、天玑800、天玑700等多个产品系列。2023年,联发科把它们重新梳理了一番。比如,天玑700升级为天玑6020、天玑810升级为天玑6080、天玑930升级为天玑7020、天玑1080升级为天玑7050、天玑1100升级为天玑8020、天玑1200升级为天玑8050。
改名完成后,天玑不同数字系列的定位变得更清晰一些:数字9系列主打高端旗舰市场,8系列主打次旗舰市场,7系列主打中端市场,6系列主要面向入门市场。
实际上,中低端芯片是联发科手机市场的基本盘,扮演着重要的作用。Counterpoint数据显示,2023年Q2,全球智能手机芯片市场上,联发科以30%的份额排名第一,手机芯片出货冠军的头衔联发科已经连续保持了三年。
(图源:Counterpoint)
在小雷看来,联发科能长期保持手机芯片市场份额第一,离不开它在中低端芯片上的给力表现。面对中低端市场,联发科打造了大量甜点级的芯片产品,即用相对不错的性能表现和周边配置来满足用户最主流的需求。而且,这部分市场,天玑芯片有较明显的价格优势,因此会获得手机厂商的青睐。
技术布局初见成效,天玑要做芯片生态
如今手机芯片的集成度越来越高,担负的任务越来越重。除去最传统的CPU和GPU部分,手机SoC往往还集成了AI计算单元、ISP影像处理器、基带芯片等等。另外,手机行业内卷的压力也来到芯片厂商头上,联发科这些芯片供应商,还需要针对用户使用场景,来提供各种解决方案,以提升芯片平台的竞争力,这就需要在游戏、AI、影像等各个领域进行技术布局。
2023年,联发科的技术成果在不断进化。游戏方面,天玑9300支持移动端的硬件光追技术。联发科的游戏技术已经成功落地,天玑9300在业内首发支持《暗区突围》60FPS光线追踪,《仙剑世界》光追版也将是天玑9300首发。
(图源:联发科)
AI方面,2023年的最热技术自然还是大模型。而在AI方面的多年布局,则让联发科芯片在这方面颇具优势。一直以来,天玑芯片都有配备独立AI计算单元,比如天玑9300集成了APU 790、天玑8300集成了APU 780。而且,联发科年底发布的这两款芯片,还针对AI场景,做了大量技术支持。比如,天玑9300通过内存优化等技术,让其可以支持最高330亿参数的大模型。同时,天玑芯片强劲的AI性能,让它们能够应用于生成式AI场景,满足端侧AI的各种需求。
(图源:联发科)
联发科在芯片技术上的不断投入,说明它并不只是芯片供应商,还要打造自己的芯片生态。通过能够针对性解决用户需求的技术方案,降低开发成本的工具、平台,联发科将能拉拢更多合作伙伴,当生态蔚然成形时,天玑芯片会拥有更强的优势。
写在最后
在手机芯片市场上,联发科称得上是一位老牌玩家。早在功能机时代,联发科就有着极强的存在感。不过,在过去很长一段时间里,联发科都扎根于下沉市场。但最近几年,情况发生了变化。联发科的天玑芯片凭借着出色的综合实力,在中低端市场不断攻城略地,做到了行业第一。
与此同时,联发科向高端和旗舰市场发起了冲击。过去的2023年,我们能看到联发科在旗舰芯片上的努力,并在年底大考交上了天玑9300这份考卷。从硬件规格到跑分成绩,再到技术成果,天玑9300的整体表现都达到了顶级旗舰的水平。当然,天玑9300的真实实力,还要在2024年的旗舰市场上完全展现出来。
作为普通用户,我们欣然见到旗舰手机芯片市场出现更多玩家,让竞争更充分。同时,我们也期待联发科2024年在旗舰芯片之外,能带来更多甜点级的、出货量更大的中端芯片,毕竟,它们面向的是体量更大的受众群体。
DeepMind推出芯片领域AlphaGo,几小时搞定设计,已被联发科采用
一直以来,计算机芯片是驱动 AI 发展的重要基础。现在,AI 也能够加速和优化芯片的设计了。
近日,谷歌 DeepMind 公布了一项名为 AlphaChip 的强化学习方法,可以大幅加速和优化芯片布局设计过程。而且,已被谷歌、联发科等公司采用,该方法的实用性得到了广泛验证。
DeepMind 在博客中写道:“AlphaChip 是首批用于解决实际工程问题的强化学习方法之一。
它可以在数小时内生成超越人类设计或同等水平的芯片布局,而无需耗费数周或数月的人力,其布局已应用于数据中心、手机等产品中的芯片。”
实际上,DeepMind 早在 2020 和 2021 年就分别发布了相关的论文,介绍了这种强化学习方法。
此次公布的是一篇 Nature 论文附录,揭示了更详细的技术细节,以及该方法在过去几年对芯片设计领域的积极影响。
图 | 谷歌数据中心内的 Cloud TPU v5p AI 加速器超级计算机(来源:DeepMind)
设计芯片布局并非易事。
计算机芯片的结构复杂,它由很多互相连接的功能模块组成,这其中又包含了多层电路元件。而且,这些组件之间还通过极其精细的导线相互连接。
此外,还必须同时满足很多复杂且相互交织的设计限制。
从 AlphaChip 的工作原理来看,其与谷歌的 AI 系统 AlphaGo 与 AlphaZero 等类似。
它将芯片布局设计视为一种游戏,从空白的网格开始,逐一放置电路元件,直至完成所有元件的布局。
遵循强化学习的理念,这个系统将基于最终布局的质量得到奖励。
AlphaChip 通过一种新颖的“基于边缘”的图神经网络,学习互连芯片组件之间的关系。并且,在不同芯片上进行泛化,使其设计能力随着每次布局而不断提升。
AlphaChip 在效率和性能上的表现,均优于传统芯片设计方法。
一般来说,设计一个复杂芯片(如图形处理器)的布局需要耗时约 24 个月,而较简单的芯片也需要数月时间,这意味着巨大的人力和资金成本。
相比之下,AlphaChip 能在几小时内完成芯片布局设计,并且其设计在功耗和性能方面往往优于人工设计。
自 2020 年起,谷歌开始在其张量处理单元(TPU,Tensor Processing Unit)芯片设计中应用 AlphaChip 技术。
TPU 是谷歌专为 AI 加速而设计的定制芯片,为多个生成式 AI 系统提供支持,包括:Gemini 大型语言模型、Imagen 图像生成器和 Veo 视频生成器等。
AlphaChip 在每一代 TPU 的设计中都发挥了重要作用,包括最新的第六代 Trillium 芯片,并不断提高芯片性能并加快设计周期。
图 | AlphaChip 设计的芯片块在三代谷歌 TPU 中的数量(来源:DeepMind)
据 DeepMind 介绍,为了设计 TPU 布局,AlphaChip 首先在前几代的芯片块上进行预训练。例如,片上和芯片间网络块、内存控制器和数据传输缓冲区。
之后,他们会在当前的 TPU 块上运行 AlphaChip,尝试生成高质量的布局。
与以往方法不同之处在于,AlphaChip 在完成芯片布局任务时,会随着任务增多而变得更好和更快。
除了设计专用 AI 加速器外,AlphaChip 还被用于设计谷歌 Axion 处理器(基于 ARM 架构的通用数据中心中央处理器)等其他类型的芯片。
并且,其他公司也开始采用和改进 AlphaChip 技术。
例如,芯片设计公司联发科对 AlphaChip 的应用进行扩展,用于加速开发其最先进的芯片,包括用于三星手机的 Dimensity 旗舰 5G 芯片。它还同时改善了芯片的功耗、性能和面积。
图 | AlphaChip 在三代谷歌 TPU 中平均减少的线长(来源:DeepMind)
AlphaChip 引发了基于 AI 在芯片设计领域的研究热潮。研究人员正在探索将这一技术扩展到芯片设计的其他关键阶段,如逻辑综合、Macro 选择和时序优化等。
目前,虽然新思(Synopsys)和楷登电子(Cadence)等公司已经提供了一些 AI 辅助芯片设计工具,但这些工具通常价格昂贵。
谷歌希望通过开源 AlphaChip,来普及 AI 辅助芯片设计方法。
尽管 AlphaChip 展现出了巨大的潜力,但值得注意的是,目前谷歌和联发科等公司仍然只在有限的芯片模块中使用 AlphaChip,大部分设计工作仍由人类开发者完成。
但不可忽视的是,AlphaChip 的学习速度远远超过人类专家,这意味着,它的表现将随着时间的推移而迅速提升。
展望未来,谷歌相信“AlphaChip 有潜力优化芯片设计周期的每个阶段,从计算机架构到制造的各个环节”。
这可能会彻底改变定制硬件的芯片设计,包括智能手机、医疗设备、农业传感器等日常设备中的芯片。
这一技术的广泛应用可能会对整个科技行业产生深远影响,推动从消费电子到大规模计算基础设施等各个领域的进步。
参考资料:
https://deepmind.google/discover/blog/how-alphachip-transformed-computer-chip-design/
https://www.tomshardware.com/tech-industry/google-unveils-alphachip-ai-assisted-chip-design-technology-chip-layout-as-a-game-for-a-computer
运营/排版:何晨龙
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