行业资讯

  • Home
  • 麒麟9050 Pro拆解:两颗Die“折叠”,当一颗用!

麒麟9050 Pro拆解:两颗Die“折叠”,当一颗用!

2026-10-05 1561

近日,半导体分析机构 Kurnal Insights 发布了华为麒麟9050 Pro(Hisilicon Hi36E0)芯片裸片照片(Die Shot),展示了这款基于华为“韬定律”逻辑折叠(LogicFolding)技术的全新SoC的内部结构。 逻辑Die+SARM Die折叠设计 Kurnal Insights公布的华为麒麟9050 Pro芯片的裸片照片显示,其并未采用传统的将计算单元与SRAM在同一个2D Die结构上的设计,而且分成了两个Die,即一颗计算Die(CPU/GPU/NPU/ISP/DSP等计算单元都在这个裸片上)与一颗SRAM Die(SRAM/Cache都在这个裸片上)通过“逻辑折叠”技术键合而成,这种方法缩短了信号链路,并利低至微米级间距的垂直互连,使两个Die在功能上作为一个单片单元运行。 据华为半导体业务负责人何庭波此前披露的论文阐述,所谓“逻辑折叠”,并非传统意义上的芯片堆叠:传统堆叠是将现成模块在封装层面连接,而逻辑折叠是将原本在平面上展开的完整逻辑系统,放到三维空间中重新设计、重新布线、重新定义时序,其不仅提升了芯片密度和性能,还优化了芯片的信号链路和电气链路,降低了功耗和时延。 从Kurnal公布的两个裸片的标注图来看,这两颗裸片尺寸均为11.13mm × 10.84mm,面积均为120.65mm²,虽然单个裸片的面积甚至略小于前代麒麟9030S的122mm²,但由于是两个裸片“逻辑折叠”而成,因此其整体的晶体管密度得到了大幅提升。 据爆料人@Taog_1575透露,麒麟9050 Pro的计算Die采用N+3工艺,SRAM Die则采用N+2工艺,这样的工艺组合,在麒麟芯片当中尚属首次。 根据华为半导体业务部总裁何庭波此前公布的论文数据显示,麒麟9050 Pro的晶体管密度达到每平方毫米2.38亿颗,较麒麟9030 Pro的每平方毫米约1.55亿颗晶体管提升了55%。不过,华为最新发布会披露的数据显示,如果只看计算Die的逻辑单元晶体管密度,则提升了约28%。 此外,麒麟9050 Pro通过创新的逻辑折叠架构,压缩关键路径时延,能将新芯片时钟缓冲器的数量降低55%,关键路径时延也减少30%。与此同时,麒麟9050 Pro还实现了500万个信号传输键合,跨Die传输带宽高达125TB/秒,这也助力了信号传输时延的降低。 根据华为官方的数据,麒麟9050 Pro相比上代麒麟9030 Pro的CPU多核性能提升了23%;该芯片还集成了一颗超低功耗微核,息屏显示、消息推送等低负载场景由微核运行,有效降低待机功耗;GPU图形渲染性能提升了40%;NPU性能提升了140%,可以在端侧运行30B MOE 大模型;集成的第十代ISP,可以将长焦清晰度提升34%;通信方面,集成了全新的巴龙基带,支持超5.5G通信。 计算Die:9核CPU+6核GPU+4核NPU Kurnal公布的计算Die的标注图来看,麒麟9050 Pro的逻辑计算单元全部集中在这一层。 其中,左上方的区域是Maleoon 955 GPU,拥有6个GPU核心,主频为1056MHz,占据了相当大的裸片面积。 Maleoon 955 GPU的下方和右侧则是LinXi CPU区域。在具体CPU架构方面,麒麟9050 Pro搭载自研灵犀9核16线程CPU,采用1+6+2架构,包含一个主频3.1GHz的LinXi-Big大核和6个主频2.2GHz的LinXi-Mid中核和2个1.75GHz LinXi-Small小核。 需要指出的是,从裸片照片来看,麒麟9050 Pro的CPU分拆成了不同位置的两个独立的集群:一个集群位于Maleoon 955 GPU右侧,拥有1个LinXi-Big大核+2个LinXi-Mid大核+2个LinXi-Small小核;另一个集群位于Maleoon 955 GPU下方,拥有4个LinXi-Mid中核。 计算Die右侧是面积相当大的Kirin ISP,并且该ISP还配备了专用的双核CPU核心;计算Die的下方中央是四核心的达芬奇(Da Vinci)NPU,左下方是DSP/Dispaly单元,右下方是巴龙(Balong)5G基带。 此外,计算Die内部还分布着多个Cach Controller,边缘还分布着多个Memory Controller和I/O Controller & Buffer等模块。 SRAM Die: 与计算Die垂直耦合的有源多级缓存层 Kurnal公布的SRAM Die标注图显示,这一层并不是一片简单的“缓存仓库”,而是与计算Die高度对应的有源存储层。 其中,麒麟9050 Pro的六个Maleoon 955 GPU,不仅每个核心都配备了独立的一级缓存,同时还有4MB的共享二级缓存。 在CPU缓存方面,

about image

发表评论