《国内十大芯片设计公司最新排名》

  • 来源专题:集成电路
  • 编译者: shenxiang
  • 发布时间:2018-11-02
  • 国内知名集成电路分析机构芯谋研究昨晚发表了2018上半年中国集成电路设计产业研究报告。报告中表示,在需求强劲、供给充足和汇率变动的综合影响下,2018年中国IC设计产业的总营收将超过280亿美元,增速将超过25%。在他们看来,这些成就主要来自于两个方面的的贡献:

    一是众多新型应用场景带动IC设计需求增长,叠加国产替代芯片的巨大需求。 受到中兴禁运制裁事件、中美贸易关税高企的双重威胁,国产替代进口芯片的巨大需求。当然,国产替代并非一朝一夕的事,首先需要验证产品性能,确保稳定供货的前提下才能大批量采用,因此首先受益的是简单、易替换的分立器件和小芯片,更多的需求将在未来2~3年内体现。

    另一方面,晶圆制造厂的产能供应也将在2019年释放,为设计企业的产能提供保障。 2016年开始的全国新建、扩建产能将在2019年释放,且大多数产能都是面向成熟工艺的,这将有效缓解最近两年晶圆代工产能紧张的局面,有利于更多中小设计企业以及初创企业获得晶圆制造厂的支持,IC设计企业出现黑马的可能性增加。

    芯谋研究进一步指出,对中国集成电路产业而言,机遇与挑战并存。因为 中美贸易战可能引起全球经济走弱会给中国IC设计产业带来最大风险,进而导致芯片需求减小。 芯谋研究表示,对企业来说, 一方面应该完善技术服务,让客户更加顺利的选用和替换原来的进口产品;另一方面要积极拓宽和确保自身的供应链,加强质量管控,确保技术带来营收增长。

    与此同时,芯谋研究还给出了一个2018中国十大集成电路设计企业的榜单。

相关报告
  • 《盘点2019年全球十大AI芯片》

    • 来源专题:集成电路
    • 编译者:shenxiang
    • 发布时间:2019-12-25
    • 人工智能 浪潮的推动下,AI相关产业的商用场景正逐步大规模落地,基于AI技术的三大支柱:“算法+大数据+计算能力”智能应用已成为计算机最主要的负载之一。我国在用户数据方面拥有数量的先天优势,但面对有限的规模、结构固定、能耗受限的硬件制约下,如何用AI芯片处理海量的并不断演进的深度学习算法呢?跟随OFweek编辑一起来看看各大科技巨头们研发的AI芯片吧。(排名按首字母顺序排列) 1.含光800 2019年的杭州云栖大会上,达摩院院长张建锋现场展示了这款全球最强的 AI芯片——含光800。在业界标准的 ResNet-50 测试中,含光 800 推理性能达到 78563 IPS,比目前业界最好的 AI 芯片性能高 4 倍;能效比500 IPS/W,一个含光800的算力相当于10个GPU。 目前,含光800已经实现了大规模应用于阿里巴巴集团内多个场景,例如视频图像识别/分类/搜索、城市大脑等,未来还可应用于医疗影像、自动驾驶等领域。以杭州城市大脑实时处理1000路视频为例,过去使用GPU需要40块,延时为300ms,单路视频功耗2.8W;使用含光800仅需4块,延时150ms,单路视频功耗1W。 2.Graphcore IPU 总部位于英国布里斯托的Graphcore公司日前推出了一款称为智能处理单元(IPU)的新型AI加速处理器。芯片本身,即IPU处理器,是迄今为止最复杂的处理器芯片:它在一个16纳米芯片上有几乎240亿个晶体管,每个芯片提供125 teraFLOPS运算能力。一个标准4U机箱中可插入8张卡,卡间通过IPU链路互连。8张卡中的IPU可以作为一个处理器元件工作,提供两个petaFLOPS的运算能力。与芯片在CPU和GPU中的存在形式不同,它为机器智能提供了更高效的处理平台。 Graphcore公司于2016年启动风险投资计划,并在2018年12月的最后一轮融资中募集了2亿美元。基于其17亿美元的公司估值,Graphcore已成为西方半导体界的唯一“独角兽”。它的投资者们包括戴尔、博世、宝马、微软和三星。 3.Inferentia芯片 2019年,亚马逊的云服务业务AWS在其发布会AWS re:Invent上带来了高性能机器学习加速芯片Inferentia。据了解,AWS Inferentia 是一个由 AWS 定制设计的机器学习推理芯片,旨在以极低成本交付高吞吐量、低延迟推理性能。该芯片将支持 TensorFlow、Apache MXNet 和 PyTorch 深度学习框架以及使用 ONNX 格式的模型。 每个 AWS Inferentia 芯片都能在低功率下支持高达 128 TOPS(每秒数万亿次运行)的性能,从而为每个 EC2 实例启用多个芯片。AWS Inferentia 支持 FP16、BF16 和 INT8 数据类型。此外,Inferentia 可以采用 32 位训练模型,并使用 BFloat16 以 16 位模型的速度运行该模型。与EC4上的常规Nvidia G4实例相比,借助Inferentia,AWS可提供更低的延迟和三倍的吞吐量,且每次推理成本降低40%。 4.昆仑芯片 2019年尾声,百度宣布首款AI芯片昆仑已经完成研发,将由三星代工生产。该芯片使用的是三星14nm工艺技术,封装解决方案采用的是I-Cube TM。 据悉,昆仑AI芯片提供512Gbps的内存带宽,在150瓦的功率下实现260TOPS的处理能力,能支持语音,图像,NLP等不同的算法模型,其中ERNIE模型的性能是T4GPU的三倍以上,兼容百度飞桨等主流深度学习框架。该款芯片主要用于云计算和边缘计算,预计在2020年初实现量产, 5.Nervana NNP 芯片 2019 英特尔人工智能峰会,英特尔推出面向训练 (NNP-T1000) 和面向推理 (NNP-I1000) 的英特尔 Nervana 神经网络处理器 (NNP)。据了解,Nervana NNP-T 代号 Spring Crest,采用了台积电的 16nm FF+ 制程工艺,拥有 270 亿个晶体管,硅片面积 680 平方毫米,能够支持 TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH 训练框架,也支持 C++ 深度学习软件库和编译器 nGraph。 Nervana NNP-I,代号为 Spring Hill,是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。这款芯片是基于 10nm 技术和 Ice Lake 内核打造的,打造地点是以色列的 Haifa ,Intel 号称它能够利用最小的能量来处理高负载的工作,它在 ResNet50 的效率可达 4.8TOPs/W,功率范围在 10W 到 50W 之间。 6.Orin芯片 2019年NVIDIA GTC中国大会中英伟达发布了全新的软件定义自动驾驶平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin,该平台内置全新Orin系统级芯片,由170亿个晶体管组成。 Orin系统级芯片集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和 计算机视觉 加速器,每秒可运行200万亿次计算,几乎是NVIDIA上一代Xavier系统级芯片性能的7倍。此外,Orin可处理在自动驾驶汽车和机器人中同时运行的大量应用和深度神经网络,并且达到了ISO 26262 ASIL-D等系统安全标准。 7.邃思DTU 由腾讯领投、融资累计超过 6 亿元的 AI 芯片公司燧原科技,在2019年发布会中推出自主研发的首款 AI 训练芯片“邃思 DTU”。 据了解邃思DTU采用格罗方德12nm FinFET工艺,480平方毫米主芯片上承载141亿个晶体管,实现2.5D高级立体封装,据称单卡单精度算力为业界第一,达20TFLOPS,首次支持混合精度,半精度及混合精度下算力达80TFLOPS,最大功耗仅225W。 邃思芯片基于可重构芯片的设计理念,其计算核心包含 32 个通用可扩展神经元处理器(SIP),每 8 个 SIP 组合成 4 个可扩展智能计算群(SIC)。SIC 之间通过 HBM 实现高速互联,通过片上调度算法,数据在迁移中完成计算,实现了 SIP 利用率最大化。 8.思元220芯片 寒武纪在第21届高交会正式发布边缘AI系列产品思元220(MLU220)芯片及M.2加速卡产品,标志寒武纪在云、边、端实现了全方位、立体式的覆盖。 思元220芯片采用了寒武纪在处理器架构领域的一系列创新性技术,其架构为寒武纪最新一代智能处理器MLUv02,实现最大32TOPS(INT4)算力,而功耗仅10W,可提供16/8/4位可配置的定点运算。作为通用处理器,支持各类深度学习技术,支持多模态智能处理(视觉、语音和 自然语言处理 ),应用领域广泛,客户可以根据实际应用灵活的选择运算类型来获得卓越的人工智能推理性能。 9.昇腾910 2019年8月,华为在深圳总部发布AI处理器Ascend 910(昇腾910),据华为发布的参数显示,昇腾910是一款具有超高算力的AI处理器,其最大功耗为310W,华为自研的达芬奇架构大大提升了其能效比。八位整数精度(INT8)下的性能达到512TOPS,16位浮点数(FP16)下的性能达到256 TFLOPS。 作为一款高集成度的片上系统(SoC),除了基于达芬奇架构的AI核外,昇腾910还集成了多个CPU、DVPP和任务调度器(Task Scheduler),因而具有自我管理能力,可以充分发挥其高算力的优势。 昇腾910集成了HCCS、PCIe 4.0和RoCE v2接口,为构建横向扩展(Scale Out)和纵向扩展(Scale Up)系统提供了灵活高效的方法。HCCS是华为自研的高速互联接口,片内RoCE可用于节点间直接互联。最新的PCIe 4.0的吞吐量比上一代提升一倍。 10.征程二代 2019世界 人工智能大会 中,人工智能芯片初创公司地平线正式宣布量产中国首款车规级人工智能芯片——征程二代,并且获得五个国家市场客户的前装定点项目。 据介绍,征程二代于今年初流片成功,搭载地平线自主创新研发的高性能计算架构BPU2.0(Brain Processing Unit),可提供超过4TOPS的等效算力,典型功耗仅2瓦,满足AEC-Q100标准,算力利用率超过90%,每TOPS算力可以处理的帧数可达同等算力GPU的10倍以上,识别精度超过99%,延迟少于100毫秒,多任务模式下可以同时跑超过60个分类任务,每秒钟识别目标数可以超过2000个。 此次地平线率先推出首款车规级AI芯片不仅实现了中国车规级AI芯片量产零的突破,也补齐了国内自动驾驶产业生态建设的关键环节。 小结 目前通过CPU/GPU处理人工神经网络效率低下,谷歌大脑需要1.6万个CPU核跑数天方能完成猫脸识别训练;AIpha GO与李世石下棋时用了1000个CPU和200个GPU,AI芯片的发展是第三次AI浪潮中极为明显的趋势,算法已渗透到云服务器和智能手机的方方面面,未来每台计算机可能都需要一个专门的深度学习处理器。
  • 《联想投资的芯片公司分析》

    • 来源专题:集成电路
    • 编译者:shenxiang
    • 发布时间:2020-07-13
    • 前段时间,联想集团战略入股比亚迪半导体的新闻引发了业内关注。比亚迪半导体是比亚迪旗下的全资子公司,也是目前国内最大的车规级IGBT厂商。 其实,这并不是联想第一次投资芯片公司,自成立以来,联想已经投资了多家具有核心竞争力的芯片公司。比如联想集团旗下的联想创投投资的寒武纪、思特威、芯驰等,联想控股旗下的君联资本、联想之星投资的展讯通信、富瀚微、灵明光子、驭光科技、博升光电等。 这些芯片公司所从事的业务,有的与联想的3S战略相吻合,如AI芯片公司寒武纪。有的则代表着联想布局未来的野心,如自动驾驶汽车芯片公司芯驰、IoT芯片公司中科物栖等。接下来,这篇文章将从联想创投和联想控股两个部分,来看联想都投资了哪些芯片公司: 联想创投 先说说联想创投。 作为联想集团旗下的全球科技产业基金,正式成立于2016年的联想创投,专注于面向未来的核心科技及智能互联网的投资。当前的投资方向主要为:IoT、边缘计算、云、大数据、人工智能、垂直行业、消费升级等。 在芯片领域,联想创投共投资了10家公司,分别是:寒武纪、思特威Smartsens、芯驰、华兴半导体、中科物栖、锐思智芯、苏州慧闻、昂瑞微电子、比亚迪半导体、驭光科技。 · 寒武纪 2017年,联想创投参与了寒武纪的A轮融资,并在此轮后继续跟投。 寒武纪是一家AI芯片研发商,一度被认为是中国芯片产业的希望之星。它是全球首个提出“智能处理器指令集”,并第一个成功商业化深度学习处理器芯片的企业。目前,寒武纪已经完成了“云边端一体化”建设,可以提供覆盖视觉、语音、自然语言理解、传统机器学习等多个人工智能应用场景的芯片产品和基础软件。 除了投资外,联想集团与寒武纪在业务上也进行了深度合作。2018年,联想推出了国内首款搭载寒武纪MLU100智能处理卡的服务器平台——ThinkSystem SR650,该产品打破了37项服务器基准测试的世界记录。同时,双方还联合推动AI超算中心在北京、济南、合肥、湖北、广州、澳门等地落地。 近日,证监会已经同意寒武纪科创板IPO注册,这意味着寒武纪上市在即。 · 思特威Smartsens 2018年,早在A轮融资时,联想创投就投资了该公司。 这是一家高性能CMOS图像传感器芯片设计公司,它研发出了全球第一款基于电压域架构和BSI工艺的全局曝光CIS芯片。 目前,SmartSens在视频监控领域处于行业领先地位,产品涉及安防监控、车载影像、机器视觉及消费类电子产品(运动相机、AR、VR、智能相机)等领域。知名市场调研公司Techno Systems Research发布的调研报告显示,2017年起,SmartSens已经连续两年占据了安防细分市场市占率第一的位置。 另外,SmartSens也积极布局机器视觉领域,其CIS芯片被广泛应用于无人机、扫地机器人、AI翻译笔等诸多前沿应用中。 · 芯驰 2018年,联想创投参与了芯驰的天使轮融资,随后,又在2019年追加了Pre-A轮。 这家公司主要研发车规处理器芯片产品,提供智能汽车核心芯片、高性能工业微处理器等半导体产品和系统级交钥匙方案。目前,芯驰已针对智能座舱、自动驾驶、应用型中央网关分别推出了车规级的X9、V9和G9三个系列芯片产品,并同期架构完成了安全性能更高的车辆底层域控制芯片。 芯驰也是中国第一个取得ISO-26262:2018版车规认证的半导体公司。 · 比亚迪半导体 2020年6月,联想创投参与了比亚迪半导体的A+轮融资。 比亚迪半导体的前身是成立于2004年的比亚迪微电子。这家公司的业务覆盖功率半导体、智能控制IC、智能传感器及光电半导体的研发、生产及销售,同时也是国内自主可控的车规级IGBT厂商。 IGBT是新能源汽车的核心零部件,一直以来都依赖海外进口,而比亚迪自主研发的IGBT则开启了国产时代。目前,比亚迪已经成为国内首个拥有完整汽车IGBT生产链的车企,市场占有率位居国内第二。 联想控股 很多人分不清联想集团和联想控股的区别。事实上,早在2001年,柳传志将联想一分为二并成立联想控股后,联想集团便成为了联想系的一部分。它背后的母公司是联想控股,这是一家综合性的投资公司。 联想控股没有直接投资芯片领域,但旗下的联想之星和君联资本在该领域均有布局。联想之星主要布局在AI应用+光芯片领域,代表项目包括灵明光子、驭光科技、博升光电等。 君联资本更是芯片投资的先行者,在该领域的投资长达十余年。目前,君联资本共投资了十余家芯片公司。其中,展讯通信、谱瑞科技、富瀚微、艾派克四家公司已经上市,上海华虹、Berkana等四家公司通过并购退出。此外,君联资本还投资了奕斯伟、Fortior、眸芯科技、芯熠微电子等。 · 上海华虹 上海华虹是一家智能卡与信息安全芯片解决方案供应商。它的主要产品包括非接触式IC卡芯片、接触式CPU卡芯片、双界面卡芯片、USBKEY芯片、多媒体芯片等,已经在社保卡、SIM卡、公交卡、身份认证、电子护照及银行卡等多个领域广泛应用。 目前,该公司的芯片出货量已经超过了4亿颗,累计出货量超过了10亿颗,是国内产线最全、年出货量最大的智能卡芯片供应商。 · 展讯通信 展讯通信是一家手机芯片研发商。它成立于2001年,在公司成立的第二年就研发出了世界首颗一体化的单芯,并于当年获得君联资本的投资。随后展讯又成功推出了世界上第一颗双模基带单芯片,并实现批量生产。 但展讯最为人熟知的成就是,2015年,它发布了两款采用了28nm工艺的四核芯片:支持五模LTE的SC9830A和支持WCDMA的SC7731G。这两款芯片的上市直接将4G手机的底价拉低到400元左右。 目前,展讯的芯片出货量已经达到了7亿套,全球市场占比达到了27%,是仅次于高通、联发科的行业第三巨头。 · 灵明光子 早在Pre-A轮,联想之星就投资了灵明光子。 灵明光子是一家SPAD芯片研发商,其发明的纳米光子捕捉技术,可以在成本、精确度不变的前提下,大幅提升探测效率。它的主要产品包括单光子成像传感器芯片、硅光子倍增管等,主要应用在激光雷达、消费电子和其它高性能深度传感系统上,能帮助智能硬件提升三维感知能力。 目前,灵明光子为激光雷达设计制造的硅光电倍增管已经出货,面向消费电子应用的dToF单光子成像阵列也与2020年第二季度开始出货。 众所周知,芯片投资向来都是件吃力不讨好的事情,芯片研发周期长、生命周期短、投资风险大。而联想之所以在十多年前就开始投资芯片领域,正是因为深知合作共赢的重要性。各成员企业之间、成员企业与联想之间,唯有相互合作,才能成就一家真正强大的公司。这也是联想拥有的独特优势。