关于华为海思的处理器研发逻辑分析介绍

昨天，华为又刷屏了，原因就是其千呼万唤的Arm服务器芯片终于正式与大家见面了。

作为中国大陆半导体界的第一宠儿，华为海思的动向始终是热度最高的。在过去的一年里，关于Arm服务器芯片的兴衰一直是业界的一个热点话题，而华为也被紧紧地绑定在了这个话题当中，使得热度翻倍。

之所以如此，是因为业界一直在热议的海思Hi16xx服务器处理芯片，正是基于Arm架构的，Hi16xx是海思内部的研发代号，而其最终版本是Hi1620，这也正是昨天华为正式发布的产品——鲲鹏920。实际上，华为之前就有过基于Arm架构的服务器芯片，如基于Cortex-A57的32核产品，只不过并没有大规模推广，

处理器一个都不能少

海思设计的芯片覆盖范围还是很广泛的，包括无线网络、固定网络、数字媒体等领域，但最受关注、热度高的莫过于处理器芯片了，包括手机处理器SoC、服务器芯片，以及AI芯片。

论技术难度和进入门槛，手机用处理器显然是最低的，且其市场规模可观，量大可带来不菲的经济效益，这在华为身上有淋漓尽致的体现：该公司2018财年营收超过了1000亿美元，其中手机收入就占50%左右，而华为的所有手机中，采用自家麒麟系列处理器的，占比也超过了50%，可见，华为在手机处理器高投入产出比方面，实现了教科书般的操作，当然，这也不是一时之功，而是多年坚持、投入的结果。

显然，相对于手机SOC而言，做服务器芯片的难度和门槛就高得多了，而且是做非X86架构的芯片，在当今的服务器市场，X86系处理器的市场占比超过90%，要想在这样稳固的生态当中夺食，谈何容易！而国内外一批Arm系的厂商正在试图改变这一让很多服务器应用商感到无奈的局面，因为它们在X86系面前几乎毫无议价能力，有的甚至被任意宰割。

华为在Arm服务器芯片研发方面也是积累了多年，弯路自然是难以避免的，初期推出的一些芯片显然不尽如人意，比如基于Cortex-A57架构的32核产品。

在经过多年的研发和市场经验积累后，此次华为终于推出了鲲鹏920。这款芯片有64个内核，主频2.6GHz，是基于ARMv8指令集研发的高性能服务器处理器，采用台积电7nm制程工艺，号称是最强Arm服务器芯片，比业界标准性能高出25%。据悉，鲲鹏920的大部分性能提升来自优化的分支预测算法、增加的OP运算和改进的内存子系统架构。

据华为董事会董事、战略Marketing总裁徐文伟介绍，在SPECint基准测试中，鲲鹏920得分超过930分，比行业基准高出近25%，同时功耗降低30%。

基于鲲鹏920，华为推出了三款泰山（ThaiShan）系列服务器，包括TaiShan 22080、Thaishan 5280/5290、ThaiShan X6000，分别面向均衡服务器、存储服务器及高密度服务器市场，主要应用于大数据、分布式存储、Arm原生应用等场景。

推出鲲鹏920后，华为要做的、也是最为关键的，就是生态建设和培育，因为在强大的X86系生态面前，要想拿到客户订单，绝对不是只靠一两款处理器芯片和两三款服务器产品就可以的，行业组织和平台的渗透与建设、相关硬件和软件的协同等等都非常重要，同时也是最难做的。不过Arm系服务器厂商有可以依仗的，那就是市场有这个需求，需要打破垄断，因为垄断到了一定程度，就会出现转机。

可以说，手机处理器和服务器芯片都属于传统业务了，当然其技术和架构也在随着市场需求发展而迭代。与它们相比，人工智能（AI）处理器显然是新生事物，虽然AI概念本身多年前就已被提出，但真正应用于市场，并做出相应的处理器，也就是最近几年的事情。

在AI方面，华为也是不甘人后，2018年10月，该公司推出了两款自研AI芯片：基于达芬奇架构，首批推出7nm的昇腾910（Ascend 910）以及12nm的昇腾310。华为称昇腾910作为单芯片计算密度最大的AI新品，算力远高于Google研发的TPU V3、NVIDIA V100显卡，半精度（FP16）运算能力为256TFLOPS，整数精度（INT8）512TOPS，支持128通道全高清视频解码（H.264/265），最大功耗350W。

昇腾310芯片的最大功耗仅为8W，主打极致高效计算低功耗AI芯片。半精度（FP16）运算能力8TFLOPS，整数精度（INT8）16TOPS，支持16通道全高清视频解码（H.264/265）。主要适用智能手机、智能设备等低功耗产品上。这可能意味着未来华为麒麟处理器的NPU将会全面转向自研，不再需要向寒武纪公司购买IP内核集成。据悉，这两款AI芯片和大规模分布式训练系统都将在今年第二季度推出。

自主可控真的很难，但必须做

在手机处理器方面，从2009年，海思推出第一款面向公开市场的K3处理器开始，一直到2018年推出麒麟980，华为海思花了10年的时间，仅麒麟980项目研发耗资就超过3亿美元，其在2015年立项，包括联合台积电进行7nm工艺研究、定制特殊基础单元和构建高可靠性IP、SoC工程化验证，最终定型、量产，前后投入36多个月，1000多名半导体设计与工艺专家，5000多块工程验证开发板。

另外，在手机处理器研发方面，华为海思与三星、苹果有所不同，后两者设计芯片的重点是应用处理器，而海思则更看重核心技术——基带的研发。因为基带芯片是联系电信设备与手机的纽带，而目前市场上虽然半导体IP很多，但要想买到手机基带IP事比登天，要买也只能从高通那里买现成的基带芯片，可见其研发难度之高，苹果与高通的官司，相争的核心点就是基带。而要自己搞研发、创新，就需要大量的投入，特别是基础性芯片研究。

2014年，华为的研发投入比A股400家企业的总和还多。2017年，华为研发费用高达897亿人民币，大大超过苹果和高通。过去10年，华为投入的研发费用超过3940亿元，位居世界科技公司前列。

2012年，任正非曾有一次内部讲话：芯片可能暂时没有用，但还是要继续做下去。一旦公司出现战略性漏洞，我们不是几百亿美金的损失，而是几千亿美金的损失。我们公司积累了这么多财富，这些财富可能就是因为那一个点，让别人卡住，最后死掉。这是公司的战略旗帜，不能动摇。

虽然华为自主研发的决心很强，投入很大，而且其在国内属于顶尖水平，但在很多方面依然很难实现自主可控，特别是在手机处理器和服务器芯片方面。

以2017年引爆市场的麒麟970为例，其狠心的8核CPU、12核GPU还是躲不开Arm这样的IP大佬，这在国家之间的贸易争端，以及意识形态和政治力的作用下，对于Arm的依赖使得产业风险难以避免。

而Arm服务器芯片对于Arm的依存度更高，也是一把双刃剑。

由于手机处理器和服务器属于传统产业，生态已经形成，非常牢固，这方面，Arm服务器芯片最为典型：即使被X86占到了90%多的市场份额，要与其争食的依然是我们不能自主可控的Arm，可见生态优势是多么的重要。这方面，后来者有先天缺陷，不可避免。

而要想打造自己的生态，主要希望还是在新生的产品和应用上，典型代表就是人工智能，这也正是华为的攻坚重点。其推出的昇腾910和昇腾310，就是采用自主研发的全新架构——达芬奇。对此，当时的华为轮值董事长徐直军表示，之所以不再基于之前的芯片架构，而是做一个全新的架构，是因为目前市场上没有任何架构可以实现全场景覆盖。华为的昇腾系列则可以实现全覆盖。华为需要覆盖从云、到边缘、到端到物联网端，需要全新的架构，创造力的架构。

据悉，华为还会在AI芯片研发上继续投入更多精力，在2019年，还会发布昇腾系列三款AI芯片，并且开始提供AI云服务。

结语

综上，华为的处理器研发逻辑就是：以门槛较低的手机处理器为切入点，不断积累研发和市场经验，逐步过渡到服务器领域，以及新兴应用（目前是AI），不断向更高端芯片进军。

在自主可控方面，在传统产业，如手机和服务器，在已有生态牢固的情况下，更多地从市场角度考虑，先能够站住脚，然后徐图之，争取逐步加大自主可控比例。而在新兴应用领域，则力图尽早构建属于自己的架构和生态，在产业发展前期就争取占领先机，从而在核心竞争力方面，摆脱对外界的依赖。