手机的芯片算力

Ⅰ 麒麟970，骁龙835，A11芯片哪一款更强

麒麟970芯片很不错。
作为华为旗舰手机的新一代芯片，麒麟970拥有极速联接、智慧算力、高清视听、长效续航等优势。麒麟970采用了最新的TSMC 10nm工艺，在指甲大小的芯片上，集成了55亿个晶体管，其中包含8核CPU、12核GPU、双ISP、1.2Gbps 高速LTE Cat18 Modem以及创新的HiAI移动计算架构。麒麟970的AI运算能力，相比四个Cortex-A73核心有大约25倍性能和50倍能效的优势，可以大幅提升手机在图像识别、语音交互、智能拍照等方面的能力，让手机“更懂你”。

Ⅱ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(2)手机的芯片算力扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

Ⅲ iPhone 11用了最新的A13仿生芯片，仿生芯片和普通芯片有何不同

首先说明，苹果的仿生芯片也就是AI芯片，AI芯片就是模仿人脑神经元结构设计的类脑芯片，这大概是苹果给自己的芯片起名为仿生芯片的原因，但是华为的也是AI芯片啊，高通的也是啊。

记住，都是AI芯片，只是苹果起的名字听起好像更牛掰那么一点儿！

所有的AI芯片都是FPGA芯片，使用者通过烧入 FPGA 配置文件，来重新定义门电路以及存储器之间的连线，然后用硬件语言对硬件电路进行设计。

每完成一次烧录，芯片内部的硬件电路就有了确定连接方式，也就具有了一定的功能。

通俗点说，AI芯片也就是你需要它有什么功能、它就能有什么功能的一种芯片。

再比如，小米手机ai在拍照时会根据不同的拍照对象而自动设置不同的拍照模式，这些都是芯片根据使用者使用习惯智能计算得出的结果。

ai芯片最终会随着使用时间的增加变得更聪明，更好的服务我们。而普通芯片却不会！

Ⅳ 听说吉利星越L用上了高通骁龙8155芯片，这个芯片实力有多强谁能具体解答一下。

说到车规级芯片，相信不少朋友的第一反应都是特斯拉，包括我也是。因为作为很早就开始走汽车智能化路线的企业，特斯拉的辅助驾驶系统、车辆数据处理等等，都需要高规格的车机芯片提供强力的算力支持，如今特斯拉车型搭载的HW3.0芯片，一秒之内可以计算144万次，这已经是一个非常恐怖的数据了。
但车规级芯片，也不得不提高通，高通可以说是芯片行业的老大哥。在手机领域，高通骁龙芯片就占据了半壁江山。而在汽车领域，高通也推出了第三代车规级芯片8155，根据官方公布的数据来看，高通骁龙8155芯片算力能够达到360万次/秒，比特斯拉HW3.0芯片高2.5倍，另外GPU渲染能力比特斯拉HW3.0芯片高了4.6倍，不得不说高通骁龙8155芯片是真的厉害。
比较幸运的是，目前国内一些车型已经搭载了这枚芯片，其中包括吉利星越L。基于这枚芯片的强大算力，亿咖通科技为星越L添加了很多突破性的交互功能，比如完全无需唤醒的主驾极客模式，就是依托8155芯片的强大算力，在后台持续监听并进行语义分析来实现的。此外，星越L还拥有强大的离线语音功能、多屏联动功能、副驾屏独立音频功能等，这些也都是依托8155算力来实现的。实际的车机交互表现很亮眼，操作起来非常舒服。

Ⅳ 骁龙855，华为980，苹果A12谁的Ai性能最强谁是第二强

我们先来看看高通骁龙855

以7nm制程为坚实基础，先进IP设计就是钢铁骨架，它决定整座建筑能有多高。今年6月，ARM发布了新一代具有顶级性能的CPU和GPU架构——定制Cortex A76、Mali-G76。不到3个月间隔，华为就率先实现将这两项IP设计实现商用。麒麟980在全球首次实现基于Cortex-A76的开发商用，最高主频可达2.6GHz，与上一代相比单核性能提升75%，能效提升58%，为智能手机注入笔记本电脑级性能。麒麟980率先在手机芯片上集成双核NPU，实现业界最高端侧AI算力，实现每分钟图像识别4500张，识别速度相比上一代提升120%，远高于业界同期水平；多人姿态估计实时帧率高达30 fps，能够实时绘制出人体的关节和线条。通信性能向来是华为手机的传统优势，麒麟980更进一步在全球率先支持LTE Cat.21，支持业界最快的下行1.4Gbps速率，更灵活的应对全球不同运营商的频段组合。

Ⅵ 国产的骄傲！华为手机的麒麟芯片到底有多强

集成 5G modem、支持独立和非独立组网、算力提升同时功耗降低......

在 2019 德国柏林国际电子消费展（IFA）上，华为消费者业务 CEO 余承东向全球推出了全新旗舰麒麟990 系列手机 SoC 平台，包括麒麟990 和麒麟990 5G。余承东称：“这是世界上性能最强的 5G SoC，也是业界首个、当今唯一一个旗舰级别的 5G 手机 SoC。”

尽管上一代麒麟980、苹果 A12 等芯片也采用了 7nm 工艺，但并未采用 EUV 光刻机，麒麟990 5G 则是抢到了 7nm EUV 工艺的先发位置。相比现在主流的 DUV 光刻机技术，EUV 能给硅片刻下更小的沟道，芯片上得以集成更多的晶体管。

因此原本两个芯片现在集成到了一起，晶体管的数量一下暴增至 103 亿个，麒麟990 5G 芯片的尺寸却与上一代指甲盖大小的麒麟980 无异。作为对比，上一代 980 的晶体管数量仅为 69 亿个，苹果最新的 A12X 集成了 100 亿个，却并未应用到手机设备上。麒麟990 5G 的晶体管数量与复杂程度均达到了目前业界之最。

为什么要做内置 5G 基带？好比两个人在同一办公室工作，总比在分开办公室的效率高，手机芯片同理。从能耗上来说，内置基带可以提升芯片效率，降低功耗的发热，同时提升手机内部空间的使用率。

华为表示，在 Sub-6GHz 频段下，麒麟990 5G 的下行峰值速率达到了 2.3Gbps，上行峰值速度达到了 1.25Gbps。这对于芯片的效率有着很高的要求，如果单纯地增加晶体管数量而不是提升工艺，是无法很好解决问题的。

虽然三星在发布 Exynos 980 SoC 芯片时称，在 Sub-6GHz 频段下，最高下行速率可达 2.55Gbps，最高上行速率达 1.28Gbps。速率看起来高于麒麟990，艾伟对此表示：“三星给出的上下行速率是不符合 5G 标准下的理论计算最大值的，他们怎么算出来的只有自己知道。”

业内首款 16 核 Mali-G76 GPU

回到手机 SoC 的核心，CPU 和 GPU。麒麟990 的 CPU 和 GPU 依旧采用了 Cortex A76 和 Mali-G76。

CPU 是“2+2+4”共 8 核的三档能效架构，其中麒麟990 5G的具体组合为两个大核（Cortex A76 [email protected]），两个中核（Cortex-A76 [email protected]），以及四个小核（[email protected]），能效分别提升 12%、35% 和 15%。

与高通旗舰芯片相比，麒麟990 5G 的单核性能高 10%，多核性能高 9%。

而在 GPU 上，麒麟990 则是将其升级为 16 核，性能提升 6%，能效提升 20%。大大增加了麒麟990 的图像处理能力。以至于余承东在发布会上直言：“友商发布了一款 PPT 芯片，他们的 GPU（Mali-G77）只有 5 核。”

同时麒麟990 为重载游戏设计了智能缓存技术，根据华为介绍，这一技术能够有效提升 GPU、CPU 和内存之间的通信效率，从而将带宽需求减少 15%，内存功耗降低 12%。在现场，华为专门用吃鸡手游做了一个演示，麒麟990 与高通骁龙855 作对比，在两者保持满帧 60 帧时，前者的功耗约为 3.2W，而后者略高，为 3.8W。

至于为何没有使用今年 ARM 公布的新一代 A77 CPU 和 G77 GPU，艾伟回答道：“其实在麒麟970 发布的时候，我们就已经在准备麒麟990 的技术了。从时间节点来看，赶不上今年 ARM 的应用。CPU 和 GPU 的提升并不大，对于华为来说，我们更关心 SoC 芯片在功耗上的表现，这是一个要综合权衡的事。”

自研达芬奇 NPU 架构，瞄准 AI

AI 性能是麒麟990 的重头戏。近两年我们可以明显看到，华为在 NPU 方面的发力。

自去年华为自研的达芬奇架构落地，华为已经将它的应用从云端 AI 芯片转移到了手机终端芯片麒麟810 上。前两代麒麟980 和麒麟970 均采用了寒武纪的 IP NPU。

此次麒麟990 5G 是第一款采用达芬奇架构 NPU 的旗舰级 SoC，也第一次采用了两个大核 NPU+一个微核 NPU 的架构设计。麒麟990 则是一个大核 NPU+一个微核 NPU 设计。与业界其它旗舰级 SoC，麒麟990 独特地加上了微核设计。

这样的设计有什么好处？华为表示，在手机日常使用中，有的应用对于 AI 算力要求并不高，而微核的功耗也低，用它来处理可以减小功耗。艾伟举了一个例子，当设备休眠的时候，会有低功耗的微核工作，以探测外界的变化，等到真正有大型任务的时候，再交由大核进行处理。这种使用场景常见于语音唤醒、人脸解锁等任务。

大核与微核的功耗相差了 24 倍，因此在使用了这种设计之后，可以让 AI 的运算更省电，一天的耗电量还不到 5%。

AI 的另一个实际应用被华为看得很重：实时 AI 识别能力。这个能力我们之前在搭载了麒麟980 的 Mate 20 Pro 上就能看到，独有的 AI 摄像能实时识别人像，并对其进行留色处理。

得益于全新的架构模式，麒麟990 5G 相比 980 有了更高的 AI 算力，前者支持 300 多个算子，比 980 多了近 100 个。从现场演示的视频来看，麒麟990 能够针对视频中的人、不同物体进行识别并切割，从而给整个画面替换背景，甚至单独对某一对象进行删除、放大和缩小等处理。

数据再好也要考虑落地

说了那么多麒麟990 很多方面的提升，也要让你看见落到实处的应用。

华为引领了近两年的手机拍照潮流，固然也不会落下手机拍照性能的提升。

麒麟990 5G 采用了自研 ISP（图像传感处理器）5.0 版本，并全球首发了手机端 BM3D（Block-Matching and 3D filtering）专业图像降噪技术，同时搭载了双域联合视频降噪技术。

据余承东介绍，ISP 5.0 的吞吐率提升 15%，能效提升 15%。而 BM3D 此前主要被应用于单反相机，从未被应用在手机上，它能有效提高手机在暗光条件下的拍摄能力，照片降噪能力提升30%，暗光场景噪点更少。

另一边，华为数十年通信行业经验也让他们对于 5G 应用有着更实际的思考。

在 5G 商用初期，基站覆盖范围不够广，会造成信号弱、功耗大和移动场景下 5G 速率不稳定的情况。华为针对这三个挑战进行了优化。

例如在信号弱的场景，麒麟990 5G 推出了智能上行分流设计，在视频直播、短视频上传等应用场景同时使用 5G 和 4G 网络，上传速率可提升 5.8 倍。

还有一个值得注意的是，为什么麒麟990 有 4G 和 5G 两个版本？艾伟专门对此进行了回复：“在中国能够大规模地应用 5G，而在其它很多国家和地区，不一定能够用上 5G 服务。”华为充分考虑了市场需求而推出产品。

从麒麟990 的整体升级来看，其主要发力点在于 AI 和图像。这与 5G 的特性是相吻合的。当网络承载能力提升，手机端侧的处理能力必须提高到相应水平，否则无法高效工作，更无法与其它物联网设备进行协作。

Ⅶ 芯片总算力2.5与10哪个好

取决于芯片搭载在什么机型上。
手机端搭载的AI芯片，主要应用只有一个：AI-ISP。AI-ISP的使用远不限于暗光，但暗光是目前AI-ISP与传统ISP相差最显著的场景。
评估Al芯片算力的常见单位是OPS，意为每秒执行的操作（operation）数量。TOPS中的T代表10 的12次方，而OPS并不能反应操作，例如计算位宽如何需要额外注明。
不同于CPU和GPU等通用处理器，在单个时钟周期下的可执行操作数量很低;Al芯片通过设计特殊的计算单元，实现了超高的操作数量。

Ⅷ 手机CPU的运算能力是怎样计算的，比如联发科的MT6589和 MSM8260A Pro双核处理器哪

首先看牌子了，不同厂家的CPU工作能力不一样就和因特尔和AMD一样

骁龙MSM8260A Pro是高通首款基于Kirat 架构的双核芯片，该架构也是目前高通性能最强的

在安兔兔上测试，这个芯片在小米2A上的运行能力非常强，跑分测试18000+

MT6589是联发科目前最现金的量产芯片，联发科在整个CPU厂商中处于一个中下水平

该芯片基于amr指令集的A7架构的四核芯片，在安兔兔上测试 该芯片的能力为16000+

综上，MSM8260A Pro无论是省点，还是性能，都要强于联发科MTK6589

Ⅸ 芯片算力tops是什么意思

TOPS，处理器运算能力单位。TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。

Ⅹ vivo首款自研影像芯片有多厉害

据说vivo这颗影像芯片，是vivo历时24个月，投入超过300人研发团队完成的首颗自研专业影像芯片。

在如今的手机影像现状，算力是限制其发展的新瓶颈。例如在拍摄视频时，对处理能力的要求呈现指数式增长；随着厂商提供的影像系统越来越先进，对分辨率、画面的渲染效果提出了越来越高的要求。因此，在巨大的算力鸿沟面前，定制化芯片配合高速处理优化的算法，是移动影像突破的新趋势，这也是vivo应对行业现状做出的一次巨大尝试。

目前手机使用的ISP（图像处理器）都是芯片内置的，也就是“公版货”，可调教的空间十分有限，而对比vivo自研的专业影像芯片V1，可以粗略地理解为类似于电脑中的核心显卡，进步到了独立显卡的过程，手机的影像系统能够更高效地去处理、运算大量复杂的图像信息，且带来更低的功耗，让用户的影像体验得到全面提升。

夜景模式的实力非常能看出一台手机影像系统的功底，这一次的vivoX70Pro+，在得到V1芯片的强力加持之后，便在夜景模式中大展拳脚。首先是V1芯片针对高速数据处理的优化设计，让极其复杂的多个计算成像算法，在低功耗下并发实时处理。最直观的感受就是在夜景拍摄的过程中，拍照预览界面，就能够获得接近成片效果的能力。

在V1芯片的助力下，夜景模式基本可以实现实时预览成片。在V1芯片超高算力的的帮助下，在夜景模式实现了手动调节曝光功能，让你在自主选择深夜的质感。此外，V1芯片还提升了vivoX70Pro+在拍摄夜景时的成像速度。

在暗光环境中，vivoX70Pro+拍摄视频也不再被光线所限制。在V1芯片的协助下，主芯片可以在低光录像时，以低功耗运行FHD60帧的MEMC去噪和插帧，这极大的辅助并强化了主芯片在夜景下的影像效果，提升在夜景视频下的创作空间，配合主芯片ISP原有的降噪功能，实现二次提亮二次降噪。