集成电路英语:integrated circuit,缩写作 IC;或称微电路(microcircuit)、微芯片(microchip)、晶片/芯片(chip)在电子学中是一种将电路(主要包括半导体设备,也包括被动组件等)小型化的方式,并时常制造在半导体晶圆表面上。

 

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中国芯片公司排名一:海思

由华为集成电路设计中心演变而来的海思半导体,是华为主要的芯片研发中心。目前华为众多的手机、平板电脑的芯片,都是搭载其研制的麒麟芯片,而且,华为目前的笔记本电脑也开始使用自己的CPU了。当然海思还有巴龙芯片、昇腾芯片、鲲鹏芯片。

 

虽然华为在芯片领域多次遭受美国的封锁,但是华为依旧活的精彩。总的来说,目前华为的海思是综合实力最强的。

 

中国芯片公司排名二:清华紫光

清华紫光是30年前清华大学创办的一家校办企业起步,如今已成为中国最大的综合性集成电路企业,也是全球第三大手机芯片企业,拥有世界先进的集成电路研制技术。

 

中国芯片公司排名三:豪威科技

豪威科技简称OV,是一家专注于电子影像处理的芯片技术企业。提供简单、完备的影像传感器及复杂的影像处理电路和主机视频接口集成到单芯片上的解决方案。

 

主要的技术是以手机和平板的照相处理为主,在国内拥有一定的地位。

 

中国芯片公司排名四:中兴微电子

是中兴旗下的芯片研制企业,成立于2003年,主要服务于中兴内部。主要涉及监控芯片和路由器等领域,拥有很多的技术专利。不过中兴却是中国最大的通讯设备制造企业,前段时间中兴已经宣布可以量产7nm芯片,这对于华为来说是个好消息,因为它可以与华为合作,不用再受他国的指示了,同时,中兴也不用受到美国的干扰了。而且,中兴宣布将在2020年实现5nm芯片的量产。希望他越来越辉煌吧。

 

中国芯片公司排名五:中电华大

中电华大的成立于2002年。是专业从事智能卡和WIFI芯片设计的综合性IC设计企业,主要涉及笔记本电脑,数字电视和多媒体网关、机顶盒、工业控制等设备。

 

中国芯片公司排名六:长电科技

长电科技成立于1972年,总部在江苏。主要着力于半导体芯片及集成电路封装,从事分立器件,集成电路封装的研制。

 

中国芯片公司排名七:中芯国际

中芯国际是中国内地规模最大、技术最先进的集成电路芯片制造企业。成立于2000年,主要是根据客户本身或第三者的集成电路设计为客户制造集成电路芯片。

 

虽然目前中芯国际无法替华为量产芯片,但是作为国内数一数二的芯片制造商,还是要祝福他。

 

中国芯片公司排名八:中环半导体

中环半导体成立于1999年,总部在天津,前身是1969年组建的天津市第三半导体器件厂。

 

主要业务是高压器件、功率集成电路、单晶硅和抛光片。形成了具有产品特征和行业属性强关联的多元化经营。很强势。

 

中国芯片公司排名九:纳思达

纳思达是全球最大的打印耗材制造商之一立足中国,全球性经营。

 

作为国内掌握通用耗材芯片技术的企业之一,已经占有全球兼容墨盒芯片市场的80%以上。

 

中国芯片公司排名十:南瑞智芯

北京南瑞智芯微电子科技是国家电网公司全资产公司,专注于智能电网安全、集成电路设计和铁路设备安全的高技术产业公司。

 

自成立之初,以专业的技术、优质的服务,为产品客户提供最优质的产品体验。

 

AI智能芯片的崛起史

对于AI芯片可以理解为面向AI应用的处理器芯片,它属于AI和处理器芯片两大领域的结合。当前随着人工智能的蓬勃发展,AI芯片已经成为了最炙手可热的投资领域,除了Intel、Nvidia、ARM这些老牌的芯片厂商外,Google、Facebook、微软这样的互联网公司也进军AI芯片市场。

 

AI应用中通常包括基于深度神经网络的各类算法,以及图像识别、视频检索、语音识别、声纹检测、搜索引擎优化、自动驾驶等任务,其中最关键的能力是“训练”和“推理”,而“训练”是从海量的数据中完成特征的学习,这需要极高的计算性能和较高的精度。为了支持AI的计算性能和精度,理想的AI芯片需要具备高度并行的处理能力,支持各种数据类型的浮点计算,以及用于存储海量数据的存储器带宽。

 

目前适合AI的处理器有GPU(graphicsprocessingunit)、FPGA(field-programmablegatearray)、DSP(digitalsignalprocessing)和ASIC(applicationspecificintegratedcircuits)等,业界各大厂商他们结合自身的特点推出了不同的方案,目前主要有两种设计思路:利用已有的GPU、FPGA、DSP、多核处理器等芯片实现;设计专用的ASIC芯片实现。这也成为了争论的焦点——哪个AI芯片方案是最佳的选择?

 

GPU是图形处理器,它的核数远超过CPU,由多核组成的大规模并行计算架构专用于同时处理多重任务。深度神经网络的训练过程中计算量极大,而且数据和运算是高度并行的,GPU具备进行海量数据并行运算的能力并且为浮点矢量运算配备了大量计算资源,与深度学习的需求不谋而合,因此最先被引入运行深度学习算法,成为高性能计算领域的主力芯片之一。Intel虽然也有GPU,但主要为集成显卡使用。Nvidia一直在独立显卡领域具有绝对优势,因此Nvidia的GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台,在人工智能领域无疑已占据足够的优势。

 

Nvidia依靠自己在AI领域建立的优势,开发出CUDA平台,提供了cuDNN、NCCL、cuBLAS等诸多SDK为合作伙伴提供开发工具,逐步让众多合作伙伴熟悉这种生态,进一步巩固它在AI领域的领导地位。Nvidia的芯片应用十分普遍,现在所有的AI软件库都支持使用CUDA加速,包括谷歌的Tensorflow,Facebook的Caffe,亚马逊的MXNet等。当然Nvidia的GPU在复杂程序逻辑控制上仍然存在劣势,需要使用高性能CPU配合来构成完整的AI系统。为了弥补自己在CPU方面的弱势,在2019年宣布其用于超级计算机的加速平台将对ARM架构CPU支持,计划利用其芯片与使用ARM架构的CPU协作打造应用人工智能的超级计算机。

 

ASIC是一种为专用目的而定制设计的芯片,在大规模量产的情况下相比于FPGA性能更强、体积更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等优点。近年来越来越多的公司开始采用ASIC芯片进行深度学习算法加速,其中最为突出的是Google为机器学习定制的专用处理器芯片TPU(TensorProcessorUnit),它支持256×256个矩阵乘法单元、非线性神经元计算单元等模块,专为Google的深度学习框架TensorFlow而设计。

 

TPU受到业界的关注是从Google的AlphaGo大显神威后开始,最新一代AlphaGoZero已经将CPU结合GPU搭建方案升级为了TPU。在2018年GoogleI/O开发者大会上正式发布了TPU3.0,其性能宣称比去年的TUP2.0提升8倍之多,达到每秒1000万亿次浮点计算,比同时期的GPU或CPU平均提速15~30倍,能效比提升30~80倍。

 

FPGA其实也是一种定制芯片,在灵活度方面,它介于CPU、GPU等通用处理器和专用集成电路ASIC之间,它不像专用集成电路ASIC那样由芯片厂商固化编程,而是在硬件固定的前提下,允许设计者灵活使用软件进行编程,因此它的开发周期比ASIC短,不过相对于批量出货ASIC,单个FPGA的成本会更高。在性能方面,FPGA与GPU相比,具备更强的计算能力和更低的功耗。以FPGA方案为代表的厂商主要有Intel和Xilinx。

 

Intel已经错失了移动设备的崛起,不想再错过对AI芯片领域的布局。为了增强在AI芯片领域的竞争力,2015年12月Intel斥资167亿美元收购了Altera公司,这是Intel有史以来金额最大的一次收购,意味着Intel希望实现CPU和FPGA深层次结合来布局AI芯片市场。2017年Intel又收购Mobileye,希望通过整合AI算法以获得关键的优势。2018年,Intel宣布收购芯片制造商eASIC,提高FPGA速度,降低FPGA成本和能耗需求。Intel通过霸气的购买将自己提升到AI芯片“玩家”的前列。当前Intel有两套FPGA的战略:打造CPU+FPGA混合器件,让FPGA与处理器协同工作;基于ArriaFPGA或StratixFPGA打造可编程加速卡。微软在2018年的Build大会上公布的ProjectBrainwave深度学习加速平台,就是基于IntelArriaFPGA和StratixFPGA芯片所打造的。

 

Xilinx是FPGA芯片技术的开创者,从2011年起,Xilinx提出全编程的理念,作为FPGA行业长期的霸主,Xilinx拥有超过2万家下游客户,其中亚马逊AWS、以及中国的BAT云服务巨头都推出了专门的云端FPGA实例来支持AI应用。2018年Xilinx重磅推出全新一代AI芯片架构ACAP,重磅推出全新一代AI芯片架构ACAP,以及采用ACAP架构的首款代号为Everest的AI芯片,将正面“宣战”Intel和Nvidia。同年Xilinx收购国内三大AI芯片独角兽之一的北京深鉴科技有限公司,该公司主攻终端人工智能,所采用基于FPGA来设计深度学习的加速器架构,可以灵活扩展用于服务器端和嵌入式端。

 

另外DSP芯片主要用于处理视觉系统如图像、视频等方面的任务,在自动驾驶、安防监控、无人机和移动终端等领域最为常见。众核处理器采用将多个处理核心整合在一起的处理器架构,主要面向高性能计算领域,作为CPU的协处理器存在,比如IBMCELL、KalrayMPPA和IntelXeonPhi都是典型的众核处理器。