雷锋网消息，不久前外媒ChipRebel刚刚发布了华为Mate 20手机的拆解，并公布了麒麟980处理器的，让我们有了一窥这款让华为表示“稳了”的处理器，并首次看到Arm全新Cortex A76 CPU和全新Mali G76 GPU的真容。
当高通和三星在2016年下半年发布骁龙835和Exynos 8895这两款使用10nm LPE工艺的产品时，麒麟960却只能选择台积电16nm FFC工艺，这种劣势显著的体现在芯片的能耗比方面。
麒麟970虽然缩小了制造工艺方面的差距，但由于其设计周期较早，错过了Arm当时最新的Cortex A75架构，只能基于Cortex A73架构设计，而推出较晚的骁龙845则全面基于Cortex A75和Cortex A55改进。
在这次的麒麟980，华为终于再次集齐了最先进的制造工艺和最新的架构设计，从这方面来看，麒麟980背负着比麒麟970和麒麟960更大的期望和历史任务，有望复制甚至超越几年前麒麟950的成功。
虽然华为在此前公布麒麟980时表示其核心面积小于100mm，但实际上麒麟980的硅片尺寸要比官宣还有要小得多，仅为74.13mm。在CPU、GPU、NPU及内存等全面升级的情况下，麒麟980相比去年麒麟970的96.72mm小了30％，可说是相当惊人了。
此次华为充分利用了Arm的新DSU集群及异步CPU配置，将麒麟980中Cortex A76架构的高性能CPU集群细分为两组，高频率的一组运行在2.6GHz频率上，另一组Cortex A76 CPU的运行频率为1.92GHz（这应该是一个很好的能效比平衡点），各自运行在不同的频率和电压上，可根据不同使用场景灵活调用，有效提升实际使用时的能效比。
缓存方面，所有Cortex A76都带有推荐的512KB L2缓存配置，而A55则采用128KB缓存。在雷锋网此前分析Cortex A76的文章中曾提到过，在最新的DynamIQ群集配置中，L2缓存是每个CPU核心独占的。DSU中的L3缓存则为4MB共享式设计，容量为骁龙845和麒麟970的两倍。
SoC的存储子系统对其性能表现至关重要，麒麟970便在这方面吃了一些亏，它在高频率下运行时似乎有些问题，这使得华为不得不在默认情况下选择降低其设备的频率，导致了一些性能下降，尤其是在对内存延迟敏感的工作负载中。
与麒麟970相比，麒麟980的内存延迟得到了显着改善。测试中使用的是完全随机延迟，包括TLB未命中等在内的所有可能的惩罚，但是这仍然是一个重要的性能指标。
Cortex A76架构的独占L2缓存延迟非常出色，只有4ns，不到麒麟970中Cortex A73共享L2缓存延迟的一半。而4MB共享L3缓存确实与CPU核心异步运行，在测试中可以看到明显的延迟惩罚，但仍然在合理范围内。
对比安卓阵营的几款SoC，麒麟980的L3缓存看起来略慢于骁龙845，可能是由于华为略微降低了L3缓存的运行频率；Exynos 9810的缓存延迟最大，虽然在内存延迟方面略有优势，但这是以很大的功耗代价冲击高频率换来的，当核心运行在合理的频率上时，Exynos 9810的优势会丧失殆尽。
（PS：苹果A12处理器在缓存和内存延迟方面都遥遥领先，在所有指标和深度上都展示了巨大的优势，让安卓阵营的所有SoC都相形见绌。）
华为在发布会上表示，麒麟980相比麒麟970可获得75%的性能提升，能耗比则比麒麟970提高58％。演讲中的PPT脚注显示其能效数据基于Dhrystone，而Dhrystone非常专注于考验CPU核心，相对在内存等其他方面不会给SoC带来太大的压力。
下图显示了完成测试中的电能消耗量及平均功耗，左边的条形表示消耗的能量，以J（焦耳）为单位，条形越短代表耗能越少，相应的平台的效率越高；右边的条代表性能分数，条形越长代表性能越强。
测试成绩出人意料，麒麟980的SPEC2006性能达到了麒麟970的2倍，不过依然只有苹果A12的57%~62%；且在CPU的能耗比方面，麒麟980相比麒麟970只提升了28%，这导致虽然其功耗只有苹果A12的59%~62%，但实际消耗的能量却几乎与苹果A12相同。
全新Cortex A76架构和麒麟980的内存子系统耗电量更大，SPECint测试中平均达到2.14W，SPECfp测试中达到2.65W，比麒麟970的1.38W和1.72W有显著增加。从这方面来看，Arm的新架构是在以线性的方式提升功耗和性能，包括骁龙845的Cortex A75。
当然，只要控制好性能和功耗的关系，这样的提升方式并不能说是消极的。麒麟980的CPU性能是苹果A12的57%~62%，功耗是苹果A12的59%~62%，二者处理相同任务消耗的能量基本相同，这有什么不对的呢？相比之下Exynos 9810是个典型的反例，在冲击高频时付出了极大的功耗代价，却没有表现出与之相匹配的性能提升，能效比极差。
在SPECint2006测试中，麒麟980或者说Cortex A76表现出了相当均衡的各方面性能，在403.gcc测试项中的成绩相比麒麟970提高了2.67倍。456.hmmer和464.h264ref是SPECint2006测试中两个最强的后端绑定测试，Cortex A76也展示了与其时钟频率及乱序4发射前端相符的分数。在这一测试中，骁龙845的内存延迟表现不太好，因为它的L4系统缓存块在规格上确实有一点缺陷。
在SPECfp2006的结果中，麒麟980同样展现出了大幅度的进步。总而言之，麒麟980在所有测试中都有着全面改进，在性能和能耗方面的表现都非常出色。麒麟980以及Arm的Cortex A76都兑现了他们的承诺，甚至超过了此前人们根据官方消息所做的预测。
当然，麒麟980还无法与苹果的A12甚至是A11相提并论，而且这种情况很可能在接下来的几代中不会发生太大变化，至少在安卓阵营的处理器厂商设计出更好、更健壮的内存子系统之前都会是这样。
GPU的性能和能耗比一直是麒麟960和麒麟970的一大痛点，而麒麟980是世界上第一款使用了Arm全新Mali G76 GPU的SoC，华为表示麒麟980的GPU性能相比麒麟970提升46％，能耗比则大幅提升178%。后一个数字尤其引起了一些关注，因为在这个行业中你看不到这样的增长。
在GFXBench测试最新的Aztec Ruins Vulkan场景中，高质量模式下，Mate 20和Mate 20 Pro的性能表现都比较奇特：峰值性能并不是特别好，但持续性能几乎与峰值性能相同。而在普通质量模式下，Mate 20 Pro则表现出比Mate 20更高的性能。
在GFXBench测试的曼哈顿3.1场景中，麒麟980的峰值性能和持续性能也均有可观的提升。与Aztec Ruins Vulkan场景相比，Mate 20和Mate 20 Pro在曼哈顿3.1场景中的峰值性能和持续性能表现出了正常的差异，性能与大多数骁龙845设备相当。
遗憾的是，麒麟980的能耗比与华为官方数据及此前的预测相差较大，其性能表现正常，但功耗比此前预测的3.5瓦要高出1W，最终麒麟980的能耗比相比麒麟970提高了100％。
虽然外媒Anandtech称这仍然是相当大的代际改进，且表示此前华为官宣的178％能耗比提升可能是指麒麟980在与麒麟970相同的性能上的比较，不过麒麟970本身的GPU性能和能耗比表现就比较差，7nm工艺下的麒麟980在GPU性能提升45%、能耗比提升100%后，居然仍小幅落后于10nm工艺下的骁龙845，这不得不说是让跌眼镜的。
而在T-Rex中，麒麟980相比麒麟970的峰值性能提升幅度要小得多，不知道这里的瓶颈究竟是什么。麒麟980在Mate 20 Pro上的持续性能提升了50%，但在Mate 20上出现了严重的限制。T-Rex在现代SoC上的帧速率非常高，因此在许多方面都会受到CPU的制约。
同样，麒麟980在T-Rex场景中的能耗比相比麒麟970大幅提升，不过与在Aztec Ruins Vulkan和曼哈顿3.1场景测试一样，大幅提升的基础是麒麟970的能耗比是在太差，麒麟980也只不过是提升到了相对正常的水平，依然不及骁龙835、骁龙845和Exynos 9810，更遑论苹果A12。
在去年1月测试麒麟970的NPU性能时，可选的测试软件只有鲁大师的AI测试，但它不支持华为的HiAI API，相关运算均依靠CPU实现进行处理。不幸的是，到了麒麟980和Mate 20上依然如此。
“AI-Benchmark”是由瑞士ETH苏黎世计算机视觉实验室的Andrey Ignatov开发的新基准测试程序，也是第一个广泛使用Android 8.1新NNAPI，而不依赖于每个SoC供应商自己的SDK工具和API的基准测试程序。AI-Benchmark应该能够更好地准确地表示从使用NNAPI的应用程序所预期的最终NN性能。
需要记住的一点是，NNAPI不仅仅是一些能够在NPU上运行神经网络模型的通用转换层，而且API和SoC供应商的底层驱动程序必须能够支持公开的函数，并且能够在IP块上运行它。这里的区别在于，使用NNAPI尚未支持的特性（必须退回到CPU上运算）的模型和能够硬件加速并对量化的INT8或FP16数据进行操作的模型。还有一些模型依赖于FP32数据，这里同样依赖于底层驱动程序，它可以在CPU上运行，也可以在GPU上运行。
前三个CPU测试项使用了NNAPI尚未支持的函数的模型，影响性能的仅仅是CPU性能以及性能响应时间，这意味着DVFS和调度器响应等机制可能对结果产生巨大影响，比如Galaxy S9上的表现就要明显优于同为Exynos 9810处理器的Note9。
尽管如此，将麒麟970与麒麟980进行对比，依然能够展示Cortex A76的性能，以及华为的DVFS /调度器可能的改进。
接下来的测试项基于8位整数量化的NN模型。不幸的是，华为手机的NNAPI驱动程序似乎仍未提供硬件加速，这些测试没有使用麒麟处理器上的NPU，测试结果展示的依然是CPU性能，华为表示计划在未来版本的驱动中修正这个问题。
在使用骁龙845的设备中，一加6和Pixel 3在性能上遥遥领先，甚至相比同为骁龙845的Galaxy S9+也是如此，原因是这两款手机都使用了高通公司最新更新的NNAPI驱动程序，该驱动程序与Android 9/P BSP一起发布，可通过HVX DSP加速NN应用。
接下来的FP16测试项终于启用了麒麟处理器的NPU，并且在新老两代处理器上都取得了领先的成绩。在这里麒麟980的双核NPU终于得以体现，Mate 20展现出了巨大的领先优势。不过一加6似乎在其NNAPI驱动程序中出现了一些非常奇怪的问题，使得它的性能比其他平台差一个数量级，不知道这项测试是跑在了其CPU上还是GPU上。
总体而言，AI-Benchmark至少验证了华为对NPU性能的一些宣传，不过从这些测试结果中得出的真正结论是，大多数具有NNAPI驱动程序的设备目前本身尚不成熟且功能仍然非常有限，与苹果如今的CoreML生态系统相比相差甚远。
麒麟980的CPU性能表现应该在很大程度上可以代表下一代骁龙8150的情况，高通或许会在CPU频率上稍稍提升一些，但最大的问题在于内存子系统方。
