手机芯片的CPU、GPU究竟是什么？只有华为麒麟说清楚了

5G时代，藏在手机背后的芯片以前所未有的高曝光量，走进了我们的视野，但对于很多人来讲依然神秘。近日，华为麒麟官方发布了《看懂芯片原来这么简单》系列漫画，生动形象地解释了芯片相关的技术和术语，接下来一起看看吧！

（图片来源：华为麒麟）

集成电路：现代芯片的基础

手机运行时，需要各种各样的功能部件共同支持，其中，核心的运算工作如指令解析、数据处理等，都需要基于复杂的集成电路（集成电容、电阻等电路元器件的功能电路）之上，而芯片可以认为是穿了“外套”的集成电路。

（图片来源：华为麒麟）

那么集成电路有什么好处呢？在电影《模仿游戏》中，卷福扮演的图灵在破解英格玛密码时，使用的巨型机器就被认为是最早的计算机，远大于人体的体积使其仅能服务于军事等高精尖领域。而集成电路的诞生，让电子元件向着微小型、低功耗的方向迈进了一大步，因此能够进一步赋能到更小的PC、手机等电子设备上。在2019年IFA发布会上，华为消费者业务CEO余承东就为我们展示了最新一代旗舰芯片——麒麟990系列，指甲盖大小的面积却成为手机很多功能实现的核心技术载体。

（图片来自网络）

虽然有了集成电路，芯片得以广泛地应用在电子设备中，但随着技术的发展，电子设备的功能也越来越丰富，尤其进入5G时代，需要芯片以更强的能力应对5G时代的海量数据，一般而言，芯片能力与集成度成正比，而更高的集成度则需要更领先的芯片工艺加持。

（图片来源：华为麒麟）

据悉，华为麒麟990 5G采用7nm+ EUV，也就是目前业界最先进的工艺制程，率先集成5G Modem，有103亿晶体管，是目前晶体管数最多、功能最完整、复杂度最高的5G SoC。

CPU、GPU是何方神圣？在手机中起什么作用？

虽然麒麟990 5G只有指甲盖的大小，但还不是手机中的最小的单元，芯片中还集成了各种各样的功能模块，如CPU、GPU、ISP、NPU等等，它们各自负责不同的领域，但又协力完成一系列的需求，今天我们先看下CPU和GPU这两个关键角色。

（图片来源：Anandtech官网）

CPU（Central Processing Unit）是中央处理器，负责解释指令，处理数据，以及向其他模组发号施令，在芯片中承担着“中央”指挥统领的角色，因此，CPU也被称为芯片的大脑，从用户的日常上网聊天到游戏开黑，CPU都发挥了非常重要的作用。

（图片来源：华为麒麟）

CPU方面，麒麟990 5G采用2个超大核+2个大核+4个小核的三档能效架构，针对重载场景（如游戏）以及轻载场景（上网聊天等）能够合理分工，有效提高CPU性能和能效。

（图片来源：华为麒麟）

而GPU（Graphics Processing Unit）则是图形处理单元，用于管理图形相关的运算，如高清视频解码、游戏画面加载等有关画面和色彩的工作，因此GPU可以被看作是芯片中的画家，3G时代以来，手机画面越来越丰富，从贪吃蛇的无彩色系到王者荣耀的丰富画质的质变，离不开GPU的功劳。

（图片来源：华为麒麟）

（图片来源：华为麒麟）

在GPU方面，麒麟990 5G搭载16核Mali-G76 GPU，16核超高配置能完成更多复杂的图像计算处理，为消费者带来更畅快的操作体验。

（图片来源：华为麒麟）

基于领先的技术优势，麒麟990 5G在上市几个月的时间里，就已经收获了来自中国移动、Linley Group、Anandtech等业界权威机构和媒体的权威认证，为消费者带来 领先的使用体验，目前，搭载麒麟990系列的手机包括华为Mate 30系列、荣耀V30系列以及nova6系列，感兴趣的朋友们可以亲自上手体验。

第一期连载漫画就到这里啦，期待后续的解读还能为我们带来更丰富的芯片知识。

GPU是什么？有多大的用处？

想必大家最近都听说了GPU的断供的事件，但很多人却不知道GPU是什么？有多大的用处？下面就一起来了解一下吧。

GPU简介：

GPU是Graphics Processing Unit的简写，是现代显卡中非常重要的一个部分，其中文名为图形处理器又称显示核心，视觉处理器，显示芯片，是一种专门在个人电脑，工作站，游戏站和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，对系统输入的视频信息进行构建和渲染，用来储存将要显示的图形信息以及保存图形运算的中间数据，是一个高度并行化的多线程，多核心处理器。

GPU工作原理

简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L（Transform and Lighting，多边形转换与光源处理）的显示芯片，这是因为T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，也可以称为“几何处理”。

一个好的T&L单元，可以提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓的软件T&L)，由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，因此在实际运算的时候性能会大打折扣，常常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。

即使CPU的工作频率超过 1GHz或更高，对它的帮助也不大，由于这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。

GPU计算能力强劲

GPU的逻辑架构决定了它的计算能力比CPU更加强悍。比如：现在主流的intel i7处理器的浮点计算能力是主流的英伟达GPU处理器浮点计算能力的1/12。

GPU设计者将更多的晶体管用作执行单元，而不是像CPU那样用作复杂的控制单元和缓存。实际上，CPU芯片空间的5%是ALU，而GPU空间的40%是ALU。

GPU有什么用处

科学研究中的 GPU

GPU 计算彻底改变了科学家可以用比以前少得多的预算来做的事情。数据挖掘，计算机在大量数据中寻找有趣的模式，获得原本会在噪音中丢失的洞察力。

Folding@Home等项目使用用户捐赠的家庭 GPU 处理时间来处理癌症等严重问题。GPU 对于过去需要数年才能完成的各种科学和工程模拟以及在大型超级计算机上租用数百万美元的时间非常有用。

人工智能中的 GPU

GPU 在某些类型的人工智能工作中也很出色。GPU 上的机器学习 (ML)比 CPU 快得多，并且最新的 GPU 模型内置了更专业的机器学习硬件。

在现实世界中如何使用 GPU 来推进 AI 应用程序的一个实际例子是自动驾驶汽车的出现。据特斯拉称，他们的 Autopilot 软件需要 70,000 个 GPU 小时来“训练”神经网络，使其具备驾驶车辆的技能。在 CPU 上做同样的工作将过于昂贵和耗时。

加密货币挖矿中的 GPU

GPU 在破解密码难题方面也非常出色，这就是它们在加密货币挖掘中变得流行的原因。尽管 GPU 挖掘加密货币的速度不如 ASIC（专用集成电路），但它们具有通用性的明显优势。ASIC 通常只能挖掘一种特定类型或一小组加密货币，而不能挖掘其他任何东西。

可以看出来GPU的作用还是非常多的，不仅在科学研究中具有很大的用处，并且在人工智能的应用中也非常出色，因此只有拥有自己研发的高端GPU，强化自身实力才是硬道理。

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