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影像|官宣NPU芯片：OPPO马里亚纳首秀 | 赛道Hyper( 二 )

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行业原有基于通用SoC平台迭代计算影像性能的技术能力 ， 已无法继续提升 。 目前 ， 以通用Soc芯片匹配自研算法 ， 想达成提升影像终极体验目标 ， 障碍难以克服 。
比如 ， 定制化的Sensor ， 有时需要与通用SoC做相应配合 。 这里遇到的第一个挑战 ， 就是通用Soc和Sensor研发周期不匹配 ， 要达成两者平衡 ， 非常困难 。
其次 ， 若用现成的Sensor搭配通用SoC平台做链路处理优化增强 ， 意味着研发要做大幅度调整 ， 成本也会相应更高 ， 即存在难度大、成本高、周期长和效果差的问题 。
“通用SoC芯片性能无法满足AI对计算影像算力和能效的需求 ， 只有通过自研专用NPU芯片（定制化）解决 。 因此我们首款芯片选择了影像NPU 。 ”OPPO芯片产品高级总监姜波对华尔街见闻说 ， “MariSilicon X补足了OPPO影像计算单元性能的最后短板 。 ”
姜波 ， 在2019年加入OPPO担任芯片产品高级总监之前 ， 曾在高通中国担任首个智能手机SoC产品经理 。 OPPO是姜波第一个加盟的国内终端厂商 。
从多家智能手机终端厂商提升影像旗舰体验的做法和效果看 ， 真正要满足消费者对影像质量的无限追求 ， 必须打通影像链路（Pipeline）的垂直整合 ， 也就是要做到对整个影像链路各环节（自研算法+定制Sensor+优化通用平台）的自主控制 。
业界做到影像链路垂直整合的厂商寥寥无几 。 那么问题来了 ， 什么是影像链路垂直整合？
简单来说 ， 所谓影像链路 ， 即物理世界的信息 ， 从摄像头进 ， 经过处理器 ， 再到显示端出视频或照片的整个链路 。 在此过程中 ， 涉及算法、Sensor、摄像头模组、Lens、NPU和SoC等软件、光学和处理器部件 。
华尔街见闻了解到 ， 通过MariSilicon X处理器 ， OPPO自研算法与OPPO自研芯片可相互开放并达成深度耦合 。 两者的关系是自研核心算法通过NPU（定制传感器） ， 可最大化提升通用SoC影像性能（优化通用平台） ， 最终提升用户体验 ， 即OPPO能达成影像链路垂直整合 。
姜波认为 ， “所有厂商在未来都必将面对影像全链路垂直整合的难题 。 ”
6nm和自研IP带来何种体验
据OPPO研究院院长刘畅透露 ， MariSilicon X采用6nm制程工艺 ， 由台积电代工 。 2019年 ， 台积电宣布推出EUV技术的N6（6nm）制程工艺 ， 与采用DUV的N7（7nm）相比 ， N6提高了18%的逻辑密度 ， 但性能和功耗不变 。
根据台积电技术规划 ， 从今年第四季度开始 ， 台积电将用N6取代48%-50%的N7产能 。
为什么选择6nm？
“我们在做芯片开发前 ， 通过频繁的仿真发现 ， 即便通过自研的MariNeuro和MariLumi的IP ， 用12nm制程工艺 ， 也很难达到终端能耗比极致要求 。 因此我们只能选择6nm 。 ”姜波说 ， “6nm是台积电首个主流采用EUV工艺的制程 。 通过它 ， 我们非常好地支撑了同级最好的能效比 ， 包括RAW域复杂算法处理 。 ”

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