OPPO的造芯计划叫马里亚纳，第一款芯片叫马里亚纳 MariSilicon X，而马里亚纳海沟是地球上水最深的地方。如果说MariSilicon X是OPPO探索地球最深海沟第一缕光，那么这道光带来的是更高清，更省电，所见即所得。
OPPO的这款马里亚纳 MariSilicon X芯片并不是单纯的ISP，而是一个ISP AI加速器的NPU，用OPPO的话说，就是MariLumi影像处理单元 MariNeuro AI计算单元。“4K 20bit RAW AI Ultra HDR”的影像能力第一次被带到了移动设备上。
那么这款MariSilicon X芯片涉及到哪些技术细节呢？
DSA
我们知道，传统的芯片设计和使用遵循着一种自上而下的模式，这有点类似于软件开发里的瀑布模型，也就是芯片公司提供现成的芯片，然后芯片的使用者再开发各种软件去做适配。这样的模式就有很多问题，最主要的就是芯片设计和使用这两个环节的脱钩。芯片的设计者不知道使用者具体要用在什么地方，也不知道使用者的具体需求，只能尽量设计通用性强的结构，而这样势必会牺牲芯片在具体应用场景里的性能、功耗和面积。
另一方面，芯片的使用者也不知道芯片具体的设计细节，也只能根据有限的文档资料去使用芯片，这样也势必很难充分发挥芯片的最大能力，使用体验非常糟糕。
所以现在的芯片设计就开始慢慢流行起 DSA。它的本质思路其实很简单，就是根据实际的具体需求，去指定芯片的设计方案，然后确定架构、微架构、编程方法、软硬件系统等等一系列内容。在芯片的迭代过程中，使用领域专用架构的芯片可以让硬件架构和软件算法同步更新，这就从根本上解决了前面说的瀑布模型里设计和使用脱节的问题。
这种DSA架构设计是现代芯片设计的一个非常主流的趋势。2017年三月，图灵奖获得者David Patterson和John Hennessy在其“体系结构的黄金年代”主题演讲中，提出了DSA架构。CPU的性能提升走向终结，需要针对特定场景有针对性的定制加速，而DSA则是切实可行的解决方案。DSA是在定制ASIC的基础上回调，使其具有一定的软件可编程灵活性。
DSA架构的第一个经典案例是谷歌的TPU。TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）是Google定制开发的ASIC芯片，用于加速机器学习工作负载。谷歌在2013年进行的一项预测分析显示，人们每天使用语音识别DNN进行语音搜索三分钟，这将使数据中心的计算需求增加一倍，而使用传统的CPU成本非常昂贵。因此，谷歌启动了一个高优先级项目，即TPU项目，以快速生成用于推理的自研ASIC。目标是将GPU的性价比提高10倍。感兴趣的朋友可以参阅我19年写的文章《解密AI芯片的加速原理》。
4K hdr AI智慧夜景视频
MariSilicon X采用了台积电6纳米工艺进行制造，int8峰值算力达到每秒18万亿次。特别是在影像领域，这样的AI算力可以支持4K 30帧的HDR智慧夜景视频。另外，这颗芯片做到了20比特的位宽，也就是可以提供20位UltraHDR的超高动态范围。这是什么概念呢，也就是用手机拍摄的画面可以同时记录最亮的部分和最暗的部分，这两者可以相差100万倍，但同时能保持这两部分的细节。
无损RAW计算
传统的图形图像的处理链路大致可以分成RAW、RGB和YUV三个域，原先大部分ISP处理都在YUV域，但这个时候的图像已经是经过SoC压缩和处理的内容，可能已经损失了很大部分的信息。
但通过这颗芯片的算力加持，就可以直接在RAW域对原生无损内容进行处理，从而提供更高的AI计算灵活性。
这样做其实就是把原来在SoC里低效处理的内容，转移到了这颗NPU里进行高效、实时的硬件加速处理。不仅如此，它还直接获取传感器的RAW数据，避免了数据的压缩和信息损失。再加上前面说的20位带宽融合，这几个方面整合起来就可以把图像信息带来8.6dB的SNR提升。另外根据OPPO的数据，MariSilicon X芯片可以对最高93.75%的信息折损进行补偿和还原，从而实现等效大底的感光能力。在NPU里实现的AI降噪算法，还可以让画面更加纯净。两者结合，就能提供高动态、高清晰度的影像。
OPPO未来会自研SoC吗？
正如前面所讲，传统芯片设计开发流程已经无法满足产品商的需求，出于开发成本和IP功能需求的考虑，现在更多还是自研XPU的阶段（很大程度上取决于DSA架构的出现），但是否需要自研SoC完全是平行的两条逻辑线，这一点可以参考特斯拉的历程。
据说OPPO的马里亚纳 X明年在Find X系列中应用，不知道实际表现如何，你会买吗？
