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【央视新闻客户端】

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 NPUKurnal 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
，位于 Maleoon 955 GPU 右侧的 5 核 CPU 集群中，LinXi-Big 大核配备了独立的 3MB 二级缓存 ，2 个 LinXi-Small 中核分别配备了 256KB 的缓存
，2 个 LinXi-Small 小核则配备了 2MB 的共享二级缓存，这 5 个 CPU 核心还拥有共享的 8MB 三级缓存 。位于 Maleoon 955 GPU 下方的拥有 4 个 LinXi-Mid 中核的 CPU 集群 ，则配备了共享的 8MB 二级缓存
。在 NPU 方面
，4 个芬奇架构的 NPU 核心，每个核心均拥有独立的 1MB 缓存。Kirin ISP 专用的双核 CPU ，也配备了 512KB 的二级缓存；DSP/Display 计算单元
，配备了 512KB 缓存；巴龙 5G 基带也配备了 2304KB 缓存 。此外，麒麟 9050 Pro 还配备了 12MB 的 SLC 系统缓存 ，整个 SoC 的计算单元都能够进行调用
。其中，各个计算单元内部的 Cache 是解决局部 、高频
、低延迟数据访问；12MB SLC 则承担更高一级的系统级数据共享；外部的 LPDDR 负责更大规模的数据存取。需要指出的是
，在 SoC 当中，计算单元和存储单元之间存在大量、高频 、低延迟的数据交换 ，如果能够缩短互连距离
，那么将能够大幅降低 RC 延迟
、动态功耗和布线资源占用，因此将计算单元和存储单元进行垂直集成价值更高 。但是 ，麒麟 9050 Pro 的 SRAM Die 并不是一个简单的大容量共享 Cache 层
，而是为 CPU、GPU 、NPU 等计算单元配备了紧密耦合的独立多级 Cache，并与 SLC 一起纳入了这个垂直缓存体系当中。逻辑 Die 上的各个计算单元和 SRAM Die 上的缓存之间 ，实际上构成了一组跨硅层的逻辑 - 存储垂直耦合关系
，这比单纯的计算 Die 与 DRAM 进行 3D 堆叠更加复杂
。此外，SRAM Die 上还有安全核心和 NPU Controller ，周围还分布着多个 PCIe、LPDDR PHY
、CSI、DSI 、USB PHY
、RF 等相关单元。小结：虽然麒麟 9050 Pro 通过 " 逻辑折叠 " 设计将逻辑 Die 和 SRAM Die 垂直整合
，确实在带宽、时延 、功耗和晶体管密度等方面带来了显著收益，但是这并非没有代价 。一方面 ，两颗 Die 若要稳定协同工作，必须依赖高精度晶圆减薄
、混合键合（Hybrid Bonding）以及极高精度的对准与互连工艺
。另一方面
，传统单 Die 设计中，若 Die 出现损坏 ，通常只影响一颗 Die；而在 Logic Die + SRAM Die + Bonding 的架构下
，任一环节出现问题，都可能拖累最终封装良率 ，甚至导致两颗 Die 同时报废。因此
，麒麟 9050 Pro 的 " 逻辑折叠 " 方案在换取性能与能效提升的同时，也对制造工艺、键合精度和良率控制提出了更高要求 。 - 浪客剑

DeepSeek Harness 新增 Claude Code Mods 兼容层后 ，崔添翼在知乎发了长文回答
。他直接回应了「抄作业」的争议
，否认了是被迫或模仿别人才做开放可扩展的。「开源是我们的初心，不是被迫开源的 。」用户原本就可以通过 Claude Code 、Codex 使用 DeepSeek 模型
。再做一个相似的产品 ，能带来什么体验的提升？崔添翼依旧把答案放在了「一切皆插件」
，DSH 这个核心理念公布后，官方第一次给出了更具体的解释前几天 Mods 发布时 ，崔添翼曾祝贺 Claude Code 团队，称这是一次理念上的汇合。这次兼容
，则用来检验 DSH 的插件架构能否容纳对方的扩展能力 。目前仍是实验性功能，不能保证完全兼容
。对用户来说 ，软件可以按自己的需要改变
，是最容易感知的好处。DSH 的「创造模式」已经允许 Agent 编写
、安装插件，扩展自身的能力和界面 。崔添翼希望通过训练模型 ，让产品能够：「按用户的所需所想而改变」
，乃至于「言出法随」。经常重复的操作、习惯查看的信息，都有机会通过插件固定下来
。用户提出需求之后 ，可以直接参与修改产品
，不必等开发团队把它排进更新计划。到了企业，插件承载的是行业经验 。不同行业有自己的系统和流程
。崔添翼希望企业及帮助企业落地 AI 的团队 ，能把这些经验和基础设施连接沉淀为插件
，减少重复开发。一个项目做完，部分成果还能用到下一个项目里 。已经有开发者用行业插件搭建 DSH「AI 工作台」
。这些插件通常没有公开开源 ，DeepSeek 支持这种做法。企业可以采用开放框架，同时保留自己的业务实现 。行业团队有机会围绕开源 Harness
，建立自己的产品和生意
。崔添翼还想把插件用于「Agent 自进化」。他的设想是，让 Agent 在运行中通过插件改变自己的工作方式 ，最终提高智能上限 。工程上
，需要完善热插拔 、热重载；模型也需要新的训练，学会怎样修改自己的 Harness
。崔添翼认为 ，只有做创新的事情才是真正『推进 AGI』的事情。「DeepSeek 的目标是实现 AGI
，DeepSeek Harness 组的目标就是从 Harness 的角度推进 AGI 。」在 APPSO 看来，有一个无法回避的问题：企业会用插件固定业务流程 ，Agent 也可能通过插件调整执行方式。它们共用一套架构
，需要不同的修改权限
。「一切皆插件」给了 Agent 改变自身的可能，接下来如何分配这种修改权 ，会影响它能获得多大的自主性。但就像崔添翼说的
，前方的路还很长，AGI 还远未终局 。