华为要求芯片产能移至中国,并暂缓新供应商验证

发布时间:2020-06-12 00:00
作者:
来源:国际电子商情
阅读量:1665

面对美方穷追不舍的禁令攻势,华为扩大本土化供应商队伍的布局节奏持续加快。据日经中文网消息显示,华为已经对供应商提出新的要求,希望芯片封装测试、芯片印刷基板供应商的相关生产在今年底以前完成大部分国产化,以增加供应链掌握力。

与此同时,华为目前已经暂停验证新的供应商,除非他们愿意增加中国境内的产能或者配合在中国生产。这意味着华为未来的供应链策略是实现完全本土化。

众所周知,目前半导体的前段制造工序大都分散在欧、日、韩和台湾地区。由于最新一轮的美国禁令以及全球经济放缓,欧、日、韩等供货商对于在中国扩增产能可能会产生迟疑,随意转移的可能性不大。但是华为一直希望封装测试等芯片加工的最后一道工序,以及后续的PCB制造可以尽量移至中国,这是相对可行的。

其中一名消息来源表示,华为未来的供应链策略就是要本土化,以有中国产能的供货商为首要的策略伙伴。对此,华为方暂无正面回应。

“这是本土科技企业的福音!”一位业内人士表示,“国内的相关企业应以此为契机,与华为、华为供应链积极开展合作,推进完整本土化产业链的发展,不让核心技术再次被卡脖子!”

当然也有相对消极的声音。一位业内朋友表示,主要供应链放在中国不仅可以提高自己的抗风险能力,还可以增加国内的就业岗位,这是利好多方的。但由于中美贸易依旧不明朗,美系厂商介于政治压力下能否顺利与华为展开合作,又是另外一个命题了。

更值得一提的是,针对“美国白宫对华为的封杀升级”,6月9日华为官方在推特上连发两则推文与美方“硬刚”!

第一则推文称:"美国的贸易保护主义将伤害美国公司。华为不会消失,公司在研发方面的支出约占总收入的15%——这几乎是爱立信与诺基亚总和的两倍——并(华为)将找到替代美国厂商并增加研发投资的方法,以确保更广泛的IP覆盖范围。”

第二条推文则讽刺了美国在5G科技的落后:“是否需要证据表明民族主义在科技行业不起作用?5G技术的80%的专利由6家公司拥有——(其中)华为是领先者,只有1家是美国公司。所以?尽管(美方)为削减华为供应链做出了努力,但美国将继续为IP支付费用。"


(备注:文章来源于网络,信息仅供参考,不代表本网站观点,如有侵权请联系删除!)

在线留言询价

相关阅读
美国技术占据30%,韩芯片制造企业坐立难安
  在美国修改直接产品规则之后,全球供应商面向华为供货的压力越来越大。据消息人士表示,中美科技战再起,也使韩国芯片制造商的疑虑再度升高。  报道称,尽管三星电子、SK 海力士的核心事业是存储芯片,尚未被纳入美方真针对华为的新禁令,但韩国芯片行业的芯片制程,从设计、制造到封装,都依赖美国的技术,使得这些公司深感担忧。  消息人士指出,韩国的存储芯片事业短期内不会受美国新禁令直接冲击,但不确定性持续升高,这将使韩国企业坐立难安,长期来说可能产生负面影响。  根据韩国贸易协会(KITA)的数据,去年韩国芯片设备最大进口国是日本,规模达 3296 亿美元;其次为美国,达 3202 亿美元;排名第三的是荷兰,金额达 1745 亿美元。  韩国官员指出,简单来说,无论是存储或非存储芯片,美国技术约占韩国芯片生产的 30%,虽然占比依产品种类有所不同,但整体来说,整套制程中不可能舍弃美国技术。  此外,据台湾经济日报报道,华为正试图说服三星及台积电,能为其打造采用非美系设备的先进制程生产线,且二大晶圆厂都已收到这项要求,积极规划,甚至传出三星已有一条 7nm 采用非美系设备的产线,正为华为旗下海思试产。  不过半导体设备商认为,即使三星和台积电有能力打造非美系的芯片产线,此时也不敢躁进承接华为旗下海思的订单。  供应链透露,因应美方对华为新出口禁令,台积电承接华为旗下海思大单,已自本月起增产 5 纳米芯片给海思,目标赶在美方提出的 120 天宽限期内出货完毕。不过,台积电因 5 月 15 日后停接海思新单,先前为海思筹备每月高达 2 万片的 5 纳米产能,如何在宽限期结束后转移至其他客户,考验台积电接单能力。
2020-05-27 00:00 阅读量:2094
第一个把AI芯片带进手机的华为 今年算力要飞?
看似高深的人工智能(AI)技术,其实已经“润物细无声”地深入大众生活,仅你手中一部华为Mate20手机,就可以实现人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等AI功能。这背后,依仗的是手机算力的大幅提升。其中小小一枚一分钱硬币大小的华为麒麟980手机芯片,就集成了69亿个晶体管,具备每秒钟完成万亿次级运算的能力。你可能想不到,如今自己手中任何普通智能手机的算力,甚至比美国航空航天局1969年登月计划中最先进计算机还高出几百上千万倍乃至更高。数据、算力和算法,驱动着人工智能的第三次浪潮。其中,算力正是重要的基石。手机端的芯片算力几年间已经发展到如此惊人,用于云端的AI芯片需要处理自动驾驶等复杂场景的海量数据,又需要多强大的算力呢? OpenAI近期发布的研究显示,仅2012年以来,人们对于算力的需求增长六年就超过 30万倍,平均每年增长10倍,远远超过了摩尔定律的发展速度,因为深度学习神经网络需要对张量(可以简化理解为矩阵)进行大规模并行计算,颠覆了传统的浮点计算,对算力的需求正在出现指数级的爆炸式增长。例如原来1个时钟单元只能计算1次浮点计算,现在可以通过新的算子同时对N*N的矩阵计算,如果N=10,那就是同时计算了100次,计算次数较原来增长了100倍,新算子带来了对新芯片的强大算力诉求。如果说2019年最受舆论关注的ICT和智能终端厂商是华为,那么其去年10月以来一直“犹抱琵琶半遮面”的业界算力最高AI处理器——Ascend(昇腾)910芯片,则是人工智能圈本年度最期待的AI芯片。面对 AI 算力需求的爆发式增长,这几年华为在做些什么?率先将专用NPU AI芯片引入手机人工智能发展中,我国在数据方面具备优势,但在算法与算力方面仍待发展,尤其是芯片与硬件代表的算力方面。算法科学家、工程师和应用厂商面临着AI算力稀缺和昂贵问题,大大抬高了算法研究和创新门槛,阻碍着AI的全行业普及和应用。正因如此,尽管AI芯片在金钱、时间和人力各方面的研发成本高昂,但在AI商业赛道上,各厂商都在打造各自的芯片体系,其中多为聚焦于某一应用或某一场景的互联网和芯片厂商,也不乏ICT大厂。国内厂商中,华为在AI芯片的布局堪称“经典”。在AlphaGo一战成名之前,绝大多国人就已经完成了从功能手机到第一代智能手机的换代,不断增长的手机系统自带功能特性和第三方应用,刷新着用户的体验。无论是AI功能还是场景化AI服务,都需要手机完成复杂深度学习算法模型运算,计算密集复杂,计算需求巨大,实时性非常挑战;同时运行环境受限,功耗、内存、存储空间非常挑战,因此强大的算力是必须的。如何将人工智能引入到手机终端,是彼时苹果、华为在内的手机厂商都在努力攻破的问题。2017年9月的柏林电子消费展上,华为正式向发布全球首款移动端AI芯片麒麟970,一个月后发布了搭载麒麟970的旗舰手机Mate 10。麒麟970是全球首款内置了独立神经网络处理单元(即NPU)的人工智能芯片。华为第一个将NPU引入手机芯片,在此之后,苹果、三星等厂商纷纷跟进,到今天,AI手机已成为众多手机厂商的旗舰配置。麒麟970内置NPU性能大幅优于CPU、GPU和DSP这些通用计算单元。同时相比CPU获得了约50倍能效和25倍性能优势。这意味着,麒麟970芯片可以用更少的能耗更快地完成AI计算任务。  在NPU的加持下,手机功能也会变得更加强大。例如使用语音功能时,AI会对当前语境和内容进行细致的分析,从而实现高准确率的识别体验,将语音识别的成功率提升到更高的级别。这样一来,以智能助手为主语音功能就得以替代传统的手工输入,扮演更重要的角色,或许以后大街上见不到边玩边走“低头族”,而是更多人对着手机“自言自语”了。在用户十分关心的拍照方面,AI的出现同样为喜欢手机摄影的用户带来不少福利。麒麟970搭载双通道ISP图像信号处理器,在动态影像捕捉和低光拍照上有很大的提升。双摄镜头+双ISP软硬件优化、再配合人工智能的计算机视觉分析,便能自动分析画面内的物体,并选择当前最佳的拍照模式,甚至可以进行物体追踪对焦和预测用户拍照时机,提供前所未有的拍照体验。麒麟970的推出,成为传统智能手机和未来AI手机的重要分水岭,AI手机的发展也从单纯的算法优化进入了硬件能力的真·人工智能比拼阶段。2018年8月,同样是在柏林电子消费展上,华为又发布了全球首款7nm人工智能手机芯片——麒麟980。1纳米等于1毫微米(即十亿分之一米),约为10个原子的长度。一根头发丝直径约为0.1毫米,而7nm相当于头发丝的万分之一,在不到1平方厘米的麒麟980内部有高达69亿个晶体管。从芯片工艺上看,7nm相当于70个原子直径,逼近了硅基半导体工艺的物理极限,麒麟980实现了在针尖上翩翩起舞。华为消费者业务CEO余承东表示,麒麟980的7nm工艺是由超过1000多名半导体工程师组成的团队历时3年时间、经历超过5000多次的工程验证精心打磨的成果。相对于麒麟970来说,麒麟980全面升级。以图像识别速度为例,麒麟970可达到约2005张每分钟,而麒麟980在移动端双NPU强大算力加持下,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。随之而来的,是人脸识别、语音助手、AI拍照,及各类智能美拍P图等APP在手机上的全面升级。同时,面对更海量的用户,麒麟710让更多消费者享受到人工智能的乐趣。到了2019年,华为推出麒麟810芯片,这是华为第二款7nm工艺的手机芯片,也是华为首款自研达芬奇架构NPU的手机芯片,这意味着更多海量用户享受到专用NPU带来的旗舰级的AI体验。至此,华为完成第一轮在手机端的AI芯片布局(麒麟970、麒麟980、麒麟710、麒麟810),手机产业也正式走入了AI时代。“达芬奇”构建端边云算力大爆发基础AI赛道比拼,影响的绝不仅是手机端,边缘侧、云侧的硬件算力、数据算法等元素无一不处于白热化的竞赛之中,几乎每天都有新的论文、新的产品问世。如果说华为在芯片上的持续投入属“居安思危”,显示的是其远见与决心。那么,华为在人工智能领域的野心则更为宏大,这一次,华为不仅要覆盖 云、边、端各种场景,还要形成从应用使能到系统到芯片的闭环。2018年10月,华为在其全联接大会上首次提出全栈全场景 AI 解决方案,华为轮值董事长徐直军表示,“全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。全栈是技术功能视角,是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。”其中,全栈AI的基础,是一系列基于统一的达芬奇架构的AI芯片——从IoT到终端(如麒麟芯片的NPU)、到边缘侧再到云。在会上,徐直军还宣布,“外界一直在传华为在开发AI芯片,我要告诉大家,这是事实,我们今天发布两颗AI芯片:华为昇腾(Ascend)910和310。”此言一出,立刻在国内外人工智能圈子惊起波澜——华为终于祭出了大招。达芬奇架构针对AI运算特征而设计,以高性能3D Cube计算引擎为基础,实现了算力和能效的大幅提升。从云、边缘、端独立的和协同的AI实际需求出发,从极致低功耗,到极致大算力的AI场景,为云、边、端之间的算法协同、迁移、部署、升级和运维,提供了统一架构底层核心支撑,大大降低了人工智能算法开发和迭代的门槛,降低企业人工智能部署和商用成本。目前,昇腾(Ascend)芯片家族中的昇腾310已经落地商用。基于昇腾310,华为陆续发布了包括Atlas 200、Atlas 300、Atlas 500、Atlas 800等产品,已被广泛应用于安防、金融、医疗、交通、电力、汽车等行业,涉及摄像机、无人机、机器人、智能小站、MDC(Mobile Data Center)等产品形态。并提供基于昇腾310的AI云服务,比如华为云图像分析类服务、OCR服务、视频智能分析服务等超过50款API已经基于昇腾310,日均调用量超过1亿次。另有大量企业客户正在借助昇腾310芯片自己开发算法服务。随着昇腾310相关产品大规模上市,外界对昇腾910的期待更盛。毕竟,去年10月,徐直军在会上公布,“昇腾910是计算密度最大的单芯片,最大功耗为350W,半精度为(FP 16)256 Tera FLOPS,比英伟达 V100的125 Tera FLOPS还要高出近1倍。若集齐1024个昇腾910,将会出现迄今为止全球最大的AI计算集群,性能也将达到256个P,不管多复杂的模型都能轻松训练。”简单来说就是,昇腾910是业界算力最高的AI处理器,相同功耗情况下,它的算力是业界芯片的2倍,最强CPU的50倍。全栈全场景AI逐步落地除了昇腾系列芯片外,华为提出的全栈AI,还包括支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore,芯片算子库和高度自动化算子开发工具——CANN,提供全流程服务(ModelArts)、分层API和预集成方案的应用使能。其中,在2019年已经落地实现商用的,除了昇腾310,还有其面向用户和开发者的门户——华为云ModelArts。作为一站式AI开发平台,ModelArts可以提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。2019年5月,在斯坦福大学DAWNBench榜单,华为云ModelArts获得图像识别训练第一,ImageNet-1k数据集上用128块V100 GPU训练ResNet-50模型仅需要2分43秒,而在2017年10月,斯坦福DAWN的训练时间是13天10小时41分钟。斯坦福大学DAWNBench榜单几乎聚集了国内外领先AI厂商,ModelArts如果由强大的昇腾910加持,是否能进一步刷新世界纪录?若再采用1024个昇腾910的全球最大AI计算集群,又将出现什么样的成绩?从端侧到边缘侧再到云侧,从底层硬件到深度学习框架再到上层应用使能,华为的全栈全场景AI战略正在逐步落地。在一年前关于AI的豪言中,哪些是华为下一步将要向市场兑现的呢?我们拭目以待。
2019-08-23 00:00 阅读量:2260
  • 一周热料
  • 紧缺物料秒杀
型号 品牌 询价
CDZVT2R20B ROHM Semiconductor
MC33074DR2G onsemi
TL431ACLPR Texas Instruments
BD71847AMWV-E2 ROHM Semiconductor
RB751G-40T2R ROHM Semiconductor
型号 品牌 抢购
IPZ40N04S5L4R8ATMA1 Infineon Technologies
ESR03EZPJ151 ROHM Semiconductor
STM32F429IGT6 STMicroelectronics
BU33JA2MNVX-CTL ROHM Semiconductor
TPS63050YFFR Texas Instruments
BP3621 ROHM Semiconductor
热门标签
ROHM
Aavid
Averlogic
开发板
SUSUMU
NXP
PCB
传感器
半导体
相关百科
关于我们
AMEYA360微信服务号 AMEYA360微信服务号
AMEYA360商城(www.ameya360.com)上线于2011年,现 有超过3500家优质供应商,收录600万种产品型号数据,100 多万种元器件库存可供选购,产品覆盖MCU+存储器+电源芯 片+IGBT+MOS管+运放+射频蓝牙+传感器+电阻电容电感+ 连接器等多个领域,平台主营业务涵盖电子元器件现货销售、 BOM配单及提供产品配套资料等,为广大客户提供一站式购 销服务。