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OPPO|算力超苹果A15！OPPO首款自研芯片发布：四大核心问题揭秘( 二 )



OPPO|算力超苹果A15！OPPO首款自研芯片发布：四大核心问题揭秘
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资料显示，仅仅是为了完成将RGBW影像技术写入传感器硬件这一操作，OPPO就在近3年的时间内投入了300位影像工程师以及亿元级别的成本，积累了87项技术专利 。
随着手机影像技术的发展，由于智能手机的内部空间的限制，单纯依靠提升图像传感器尺寸及其他光学单元的性能，来提升拍摄的影像效果已经遇到了瓶颈，于是通过AI算法来对拍摄效果进行优化的“计算影像”就成为了新的方向 。
所以，OPPO并未选择跟小米、vivo一样自研ISP芯片，而是结合了过去在图像传感器定制、摄像头模组定制、镜头定制方面的技术积累，更进一步选择了难度更高的影像NPU 。因为OPPO认为，未来计算影像将主导整个影像新的技术发展，传统ISP解决不了的暗光视频等需要AI才能解决的难题，影像NPU完全有机会给出一个更好的解答 。
但是，通用的手机SoC当中的包括NPU在内的各类计算单元通常都只是针对通用的AI影像算法进行优化，而手机厂商的自研AI影像算法与通用SoC芯片之间很难做到相互的完全开放、完全的紧密耦合，这也使得通用SoC芯片无法发挥出手机厂商自研AI影像算法的最大能力 。
为此，姜波展示了一组实际测试数据 。以OPPO目前在Find X3 Pro上商用落地的OPPO AI降噪算法为例，虽然Find X3 Pro搭载的是高通的旗舰芯片骁龙888，其内部也拥有独立的NPU，结合高通第六代AI引擎，整体AI算力高达26 TOPS，但是在跑OPPO自研的AI降噪算法时，最多可以跑2fps(帧/秒)，而且功耗也接近了1.7W 。
这也意味着该AI降噪算法只能运用到拍照降噪上，不能运用到视频降噪上 。因为，视频最少需要30fps的帧率，要基于OPPO的自研AI降噪算法在骁龙888平台上做到30fps的降噪，就需要将算力提升到现有算力的15倍，即使骁龙888的算力可以继续提升，但是这也意味着功耗也将达到1.7W的很多倍，显然这对于智能手机来说是难以接受的 。
另一方面，比如OPPO还与索尼有合作定制图像传感器，而定制化的图像传感器也需要手机SoC的紧密配合才能发挥出最大的效果，而手机SoC的开发周期非常长，而定制图像传感器的开发周期则相对较短，这也使得双方很难实现很好的配合 。
“所以，OPPO为了能够充分发挥定制图像传感器以及自研AI影像算法的能力，选择从一颗影像专用NPU入手，希望通过AI的方式去解决一些还没有被解决的手机影像问题 。同时，也只有通过影像专用NPU，才能解决目前ISP和通用算力不足难题，这才是未来影像发展的主流方向 。”姜波说道 。
三、为什么采用成本高昂的6nm工艺？
作为OPPO的首款自研芯片，MariSilicon X一开始的定位就比较高端，采用的是目前领先的台积电6nm制程工艺 。这对于初入自研芯片领域的OPPO来说可谓是极具挑战的 。
首先，越先进的制程工艺，往往意味着设计的难度越高，可以用到的第三方的成熟IP也就越少 。
其次，越先进的制程工艺的芯片开发，往往也需要更多的研发投入，同时在流片和制造成本上也是非常的高 。
根据几年前国外Semiengingeering网站曾发布过一篇工艺和芯片开发费用的文章显示，28nm节点的芯片开发成本约为5130万美元；16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；5nm节点，开发芯片的费用将达到5.42亿美元；3nm的开发费用有可能超过10亿美元 。
考虑到这是数年前的数据，再加上MariSilicon X并不是一款SoC芯片，在设计开发上没有那么的复杂，其开发费用可能并没有那么高，但估计也需要到1亿美元以上级别 。

OPPO|算力超苹果A15！OPPO首款自研芯片发布：四大核心问题揭秘
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另外，对于先进制程的芯片来说，越先进的制程工艺，其流片和制造的成本也就越高 。有消息显示，6nm芯片的一次流片费用就高达1500万美元 。
所以，我们也可以看到，不论是小米澎湃C1还是vivo V1都没有选择6nm工艺，而是采用了成熟的12nm工艺 。
那么为什么OPPO 的MariSilicon X还是选择了6nm工艺？
对此，OPPO芯片产品高级总监姜波在接受芯智讯采访时也表示，OPPO在最开始评估采用何种工艺制程时确实评估过12nm制程的可能性：如果做一颗12nm的芯片，不仅可选择的基础IP更多，资源的可获取性（比如一些接口IP）也更好，而且整个产品的开发周期也要短很多 。
但是，12nm工艺很难达到OPPO预期的在终端层面的极致性能和功耗要求，所以最终选择了6nm工艺，实现了同级最好的能效比，也得以在RAW域能够实现复杂AI算法的处理 。


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