集成電路英語:integrated circuit,縮寫作 IC;或稱微電路(microcircuit)、微芯片(microchip)、晶片/芯片(chip)在電子學中是一種將電路(主要包括半導體設備,也包括被動組件等)小型化的方式,并時常制造在半導體晶圓表面上。

 

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中國芯片公司排名一:海思

由華為集成電路設計中心演變而來的海思半導體,是華為主要的芯片研發中心。目前華為眾多的手機、平板電腦的芯片,都是搭載其研制的麒麟芯片,而且,華為目前的筆記本電腦也開始使用自己的CPU了。當然海思還有巴龍芯片、昇騰芯片、鯤鵬芯片。

 

雖然華為在芯片領域多次遭受美國的封鎖,但是華為依舊活的精彩??偟膩碚f,目前華為的海思是綜合實力最強的。

 

中國芯片公司排名二:清華紫光

清華紫光是30年前清華大學創辦的一家校辦企業起步,如今已成為中國最大的綜合性集成電路企業,也是全球第三大手機芯片企業,擁有世界先進的集成電路研制技術。

 

中國芯片公司排名三:豪威科技

豪威科技簡稱OV,是一家專注于電子影像處理的芯片技術企業。提供簡單、完備的影像傳感器及復雜的影像處理電路和主機視頻接口集成到單芯片上的解決方案。

 

主要的技術是以手機和平板的照相處理為主,在國內擁有一定的地位。

 

中國芯片公司排名四:中興微電子

是中興旗下的芯片研制企業,成立于2003年,主要服務于中興內部。主要涉及監控芯片和路由器等領域,擁有很多的技術專利。不過中興卻是中國最大的通訊設備制造企業,前段時間中興已經宣布可以量產7nm芯片,這對于華為來說是個好消息,因為它可以與華為合作,不用再受他國的指示了,同時,中興也不用受到美國的干擾了。而且,中興宣布將在2020年實現5nm芯片的量產。希望他越來越輝煌吧。

 

中國芯片公司排名五:中電華大

中電華大的成立于2002年。是專業從事智能卡和WIFI芯片設計的綜合性IC設計企業,主要涉及筆記本電腦,數字電視和多媒體網關、機頂盒、工業控制等設備。

 

中國芯片公司排名六:長電科技

長電科技成立于1972年,總部在江蘇。主要著力于半導體芯片及集成電路封裝,從事分立器件,集成電路封裝的研制。

 

中國芯片公司排名七:中芯國際

中芯國際是中國內地規模最大、技術最先進的集成電路芯片制造企業。成立于2000年,主要是根據客戶本身或第三者的集成電路設計為客戶制造集成電路芯片。

 

雖然目前中芯國際無法替華為量產芯片,但是作為國內數一數二的芯片制造商,還是要祝福他。

 

中國芯片公司排名八:中環半導體

中環半導體成立于1999年,總部在天津,前身是1969年組建的天津市第三半導體器件廠。

 

主要業務是高壓器件、功率集成電路、單晶硅和拋光片。形成了具有產品特征和行業屬性強關聯的多元化經營。很強勢。

 

中國芯片公司排名九:納思達

納思達是全球最大的打印耗材制造商之一立足中國,全球性經營。

 

作為國內掌握通用耗材芯片技術的企業之一,已經占有全球兼容墨盒芯片市場的80%以上。

 

中國芯片公司排名十:南瑞智芯

北京南瑞智芯微電子科技是國家電網公司全資產公司,專注于智能電網安全、集成電路設計和鐵路設備安全的高技術產業公司。

 

自成立之初,以專業的技術、優質的服務,為產品客戶提供最優質的產品體驗。

 

AI智能芯片的崛起史

對于AI芯片可以理解為面向AI應用的處理器芯片,它屬于AI和處理器芯片兩大領域的結合。當前隨著人工智能的蓬勃發展,AI芯片已經成為了最炙手可熱的投資領域,除了Intel、Nvidia、ARM這些老牌的芯片廠商外,Google、Facebook、微軟這樣的互聯網公司也進軍AI芯片市場。

 

AI應用中通常包括基于深度神經網絡的各類算法,以及圖像識別、視頻檢索、語音識別、聲紋檢測、搜索引擎優化、自動駕駛等任務,其中最關鍵的能力是“訓練”和“推理”,而“訓練”是從海量的數據中完成特征的學習,這需要極高的計算性能和較高的精度。為了支持AI的計算性能和精度,理想的AI芯片需要具備高度并行的處理能力,支持各種數據類型的浮點計算,以及用于存儲海量數據的存儲器帶寬。

 

目前適合AI的處理器有GPU(graphicsprocessingunit)、FPGA(field-programmablegatearray)、DSP(digitalsignalprocessing)和ASIC(applicationspecificintegratedcircuits)等,業界各大廠商他們結合自身的特點推出了不同的方案,目前主要有兩種設計思路:利用已有的GPU、FPGA、DSP、多核處理器等芯片實現;設計專用的ASIC芯片實現。這也成為了爭論的焦點——哪個AI芯片方案是最佳的選擇?

 

GPU是圖形處理器,它的核數遠超過CPU,由多核組成的大規模并行計算架構專用于同時處理多重任務。深度神經網絡的訓練過程中計算量極大,而且數據和運算是高度并行的,GPU具備進行海量數據并行運算的能力并且為浮點矢量運算配備了大量計算資源,與深度學習的需求不謀而合,因此最先被引入運行深度學習算法,成為高性能計算領域的主力芯片之一。Intel雖然也有GPU,但主要為集成顯卡使用。Nvidia一直在獨立顯卡領域具有絕對優勢,因此Nvidia的GPU是目前應用最廣的通用AI硬件計算平臺,在人工智能領域無疑已占據足夠的優勢。

 

Nvidia依靠自己在AI領域建立的優勢,開發出CUDA平臺,提供了cuDNN、NCCL、cuBLAS等諸多SDK為合作伙伴提供開發工具,逐步讓眾多合作伙伴熟悉這種生態,進一步鞏固它在AI領域的領導地位。Nvidia的芯片應用十分普遍,現在所有的AI軟件庫都支持使用CUDA加速,包括谷歌的Tensorflow,Facebook的Caffe,亞馬遜的MXNet等。當然Nvidia的GPU在復雜程序邏輯控制上仍然存在劣勢,需要使用高性能CPU配合來構成完整的AI系統。為了彌補自己在CPU方面的弱勢,在2019年宣布其用于超級計算機的加速平臺將對ARM架構CPU支持,計劃利用其芯片與使用ARM架構的CPU協作打造應用人工智能的超級計算機。

 

ASIC是一種為專用目的而定制設計的芯片,在大規模量產的情況下相比于FPGA性能更強、體積更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等優點。近年來越來越多的公司開始采用ASIC芯片進行深度學習算法加速,其中最為突出的是Google為機器學習定制的專用處理器芯片TPU(TensorProcessorUnit),它支持256×256個矩陣乘法單元、非線性神經元計算單元等模塊,專為Google的深度學習框架TensorFlow而設計。

 

TPU受到業界的關注是從Google的AlphaGo大顯神威后開始,最新一代AlphaGoZero已經將CPU結合GPU搭建方案升級為了TPU。在2018年GoogleI/O開發者大會上正式發布了TPU3.0,其性能宣稱比去年的TUP2.0提升8倍之多,達到每秒1000萬億次浮點計算,比同時期的GPU或CPU平均提速15~30倍,能效比提升30~80倍。

 

FPGA其實也是一種定制芯片,在靈活度方面,它介于CPU、GPU等通用處理器和專用集成電路ASIC之間,它不像專用集成電路ASIC那樣由芯片廠商固化編程,而是在硬件固定的前提下,允許設計者靈活使用軟件進行編程,因此它的開發周期比ASIC短,不過相對于批量出貨ASIC,單個FPGA的成本會更高。在性能方面,FPGA與GPU相比,具備更強的計算能力和更低的功耗。以FPGA方案為代表的廠商主要有Intel和Xilinx。

 

Intel已經錯失了移動設備的崛起,不想再錯過對AI芯片領域的布局。為了增強在AI芯片領域的競爭力,2015年12月Intel斥資167億美元收購了Altera公司,這是Intel有史以來金額最大的一次收購,意味著Intel希望實現CPU和FPGA深層次結合來布局AI芯片市場。2017年Intel又收購Mobileye,希望通過整合AI算法以獲得關鍵的優勢。2018年,Intel宣布收購芯片制造商eASIC,提高FPGA速度,降低FPGA成本和能耗需求。Intel通過霸氣的購買將自己提升到AI芯片“玩家”的前列。當前Intel有兩套FPGA的戰略:打造CPU+FPGA混合器件,讓FPGA與處理器協同工作;基于ArriaFPGA或StratixFPGA打造可編程加速卡。微軟在2018年的Build大會上公布的ProjectBrainwave深度學習加速平臺,就是基于IntelArriaFPGA和StratixFPGA芯片所打造的。

 

Xilinx是FPGA芯片技術的開創者,從2011年起,Xilinx提出全編程的理念,作為FPGA行業長期的霸主,Xilinx擁有超過2萬家下游客戶,其中亞馬遜AWS、以及中國的BAT云服務巨頭都推出了專門的云端FPGA實例來支持AI應用。2018年Xilinx重磅推出全新一代AI芯片架構ACAP,重磅推出全新一代AI芯片架構ACAP,以及采用ACAP架構的首款代號為Everest的AI芯片,將正面“宣戰”Intel和Nvidia。同年Xilinx收購國內三大AI芯片獨角獸之一的北京深鑒科技有限公司,該公司主攻終端人工智能,所采用基于FPGA來設計深度學習的加速器架構,可以靈活擴展用于服務器端和嵌入式端。

 

另外DSP芯片主要用于處理視覺系統如圖像、視頻等方面的任務,在自動駕駛、安防監控、無人機和移動終端等領域最為常見。眾核處理器采用將多個處理核心整合在一起的處理器架構,主要面向高性能計算領域,作為CPU的協處理器存在,比如IBMCELL、KalrayMPPA和IntelXeonPhi都是典型的眾核處理器。