近日，中國市場研究公司Compass Intelligence發布了最新研究報告，企業起全球在全球前15大AI芯片企業排名表中，榜單榜前三名是家中英偉達(Nvidia)、英特爾(Intel)以及IBM，司上華為位列第12名，中國成為TOP15的企業起全球中國“獨苗”。
據了解，榜單榜在此次報告的家中AI芯片組索引中的 A列表包括提供AI芯片組的軟件和硬件組件的公司。
而AI芯片組產品包括中央處理器（CPU），司上圖形處理器（GPU），神經網絡處理器（NNP），專用集成電路（ASIC），現場可編程門陣列（FPGA），精簡指令集計算機（RISC）處理器，加速器等等。上海黃埔區同城附近約同城外圍女上門電崴信159+8298+6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款一些芯片組針對邊緣處理或設備，一些針對云計算中使用的服務器，另一些針對機器視覺和自動車輛平臺。其中一些產品是AI的計算框架，另一些則是AI培訓平臺。
報告還提到，過去三年，在自己的研究和開發投入之外，還總共在人工智能領域投入高達600億美元，我們看到，目前有超過1700家創業公司對AI芯片感興趣，當然，業界對于AI芯片的需求也在加大。
與此同時，在TOP15排名之外，Compass Intelligence還對多達100多家的芯片公司進行了評估，最終排名之中有24家公司入圍，它們包括英偉達、英特爾、IBM、谷歌、蘋果、AMD、ARM、高通、三星、恩智浦等等，值得注意的是，中國企業華為依然位列第12位，寒武紀和地平線分別為第22和24位。
在Top24的榜單排行中，共有七家中國公司入圍。
華為（海思）位列這份榜單的第12位；
聯發科（MediaTek）排名第14位；
Imagination排名第15位；
瑞芯微（Rockchip）排名第20位；
芯原（Verisilcon）排名第21位；
寒武紀（Cambricon）排名第23位；
地平線（Horizon）排名第24位；
華為的“造芯之路”
2004年10月華為創辦海思公司，它的前身是華為集成電路設計中心，這也正式拉開了華為的手機芯片研發之路。
2009年華為推出了第一款面向公開市場的K3處理器，定位跟展訊、聯發科一起競爭山寨市場，華為自己的手機沒有使用。因為K3產品不夠成熟以及不適的銷售策略，這款芯片并沒有成功。，這也是國內第一款智能手機處理器。
2012年華為海思推出K3V2處理器，這一次用在了自家手機中，而且是定位旗艦的Mate 1、P6等機型。2012年手機處理器已經開啟多核進程， K3V2成為了世界上第二顆四核處理器。
而后，麒麟910是海思的第一款SoC，如果說CPU是手機大腦，那SoC就是集成身體各種機能并給它們分配任務的系統，一個移動SoC除了CPU還包括基帶（Baseband）、圖形處理器（GPU）、數字信號處理器（DSP）、圖像信號處理器（ISP）等重要模塊。
從K3V2以來，部分華為手機特別是旗艦機一直使用自己的海思芯片，更重要的是，華為旗艦的綁定倒逼海思，必須迅速進步并且穩定供貨。
我們可以看到，2014年華為的研發投入比A股400家企業的總和還多。2017年華為研發費用高達897億人民幣，大大超過蘋果和高通。過去十年，華為投入的研發費用超過3940億元，居于世界科技公司前列。這樣的成績也就不足為奇了。
經過十幾年的發展，2017年9月，華為在德國柏林國際電子消費品展覽會（IFA）上正式推出其最新 AI 芯片 “麒麟970”（Kirin 970）。麒麟970采用行業高標準的 TSMC 10nm 工藝，在指甲大小的芯片上，集成了55億個晶體管，功耗降低了20%，并實現了 1.2Gbps 峰值下載速率。麒麟 970集成 NPU 專用硬件處理單元（寒武紀IP），創新設計了 HiAI 移動計算架構，其 AI 性能密度大幅優于 CPU 和 GPU。相較于四個 Cortex-A73核心，處理相同 AI 任務，新的異構計算架構擁有約50倍能效和 25 倍性能優勢。
而且，華為第二代AI芯片海思麒麟 980也將在本季度正式量產，采用臺積電 7nm 制程工藝。這款處理器將配置第二代 NPU，在前代的基礎上，支持更多的場景應用，NPU 的性能提升 2 倍以上。
中國“造芯運動”
5月3日，寒武紀在上海發布了新一代終端 IP 產品，采用7nm工藝的終端芯片Cambricon 1M、首款云端智能芯片MLU100以及搭載了MLU100的云端智能處理計算卡。
第三代機器學習終端處理器1M其性能比此前發布的寒武紀1A高10倍。配置方面，寒武紀1M使用臺積電7nm工藝生產，其8位運算效能比達5 Tops/watt（每瓦 5萬億次運算）。寒武紀提供了2Tops、4Tops、8Tops三種尺寸的處理器內核，以滿足不同場景下不同量級智能處理的需求。
而MLU100采用寒武紀最新的MLUv01架構和臺積電16nm工藝，可工作在平衡模式（主頻 1Ghz）和高性能模式（主頻1.3GHz）兩種不同模式下，等效理論峰值速度則分別可以達到128萬億次定點運算和166.4萬億次定點運算，而其功耗為80w和110w。
寒武紀介紹，MLU100云端芯片同樣具備高通用性，可支持各類深度學習和常用機器學習算法，他們還提出“端云協作”的理念，也就是說，MLU100云端芯片可以和寒武紀1A/1H/1M系列終端處理器進行適配，協同完成復雜的智能處理任務。
而在此前，阿里巴巴、地平線、云知聲、Rokid等中國高科技公司都宣布加入“造芯運動”，就阿里巴巴而言，他們正研發神經網絡芯片Ali-NPU，這款芯片性能將是目前市面上主流 CPU、GPU 架構 AI 芯片的 10 倍，而制造成本和功耗僅為一半，性價比超過 40 倍，一天之后，阿里巴巴再度宣布全資收購中天微，而后者是中國大陸唯一的自主嵌入式?CPU IP Core 公司。
早在去年年底，地平線就發布嵌入式人工智能芯片——面向智能駕駛的征程（Journey）1.0處理器和面向智能攝像頭的旭日（Sunrise）1.0處理器。余凱認為：“地平線看到的未來是人工智能處理器，實際上也是我們國家的科技競爭實力的制高點，如果未來中國的人工智能產業要騰飛，要起飛，必須具有航空發動機，這個航空發動機是什么？它一定是人工智能處理器”。
加入這場大戰的創業公司還有很多，云知聲和Rokid都宣布了完成芯片研發的消息，云知聲即將發布AI芯片，它是基于Unisound的AI指令集和DSP指令集，結合語音應用場景，以麥克風陣列信號處理、語音識別及語音合成為一體的全新的芯片架構。
據介紹，這款AI芯片通過運算單元之間的可編程互聯矩陣保證運算效率的同時，采用多級-多組-多端口的Memory架構保證片內數據帶寬的提升及降低芯片功耗。在架構靈活性方面，通過Scratch-Pad將主控CPU與AI加速器內部RAM相連，提供高效的CPU與AI加速器之間的數據通道，以便CPU對AI加速器運算結果進行二次處理。另外，連接各個運算單元的可編程互聯矩陣架構，提供了擴展運算指令的功能，從而進一步提升硬件架構的靈活性及可擴展性。芯片架構方面的其余探索，包括多級多模式喚醒、從能量檢測到人類聲音檢測到喚醒詞檢測、針對語音設備及使用場景的定制化Power Domain等技術，將芯片功耗降至最低。
國內媒體分析了國產芯片廠商面臨的四座大山：
1、對長期研發投入的積累和高忍耐度。體現在微架構設計、底層操作系統的設計能力缺失、通用CPU無自己的微架構（大部分國產PC/服務器操作系統仍然以Linux為基礎，在這些方面，國外ARM等廠商實際上是經歷了20年以上的研發積累之后才爆發），或快速引進和搶奪頂尖芯片設計人才。
2、實現重資金投入和高產出的正向循環。
3、短期內性能和穩定性上超越國外對手。
4、硬件開發者生態的培育。Intel和MS在國內高校多年發展課程體系、認證體系、生態培育體系，國內企業鮮有如此跨級戰略操作。
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