2019年“网红”芯片大盘点
『导读』今年的芯片发布会是一场接着一场，不管是传统芯片厂商，亦或者一些新进者，都在2019年牟足了劲，秀一把芯片实力。今天，我们就来看一看，都有哪些芯片“惊艳”了2019年。
对于半导体圈来说，2019年绝对是一个不平凡的一年。就拿最新的数据来说，世界半导体贸易统计协会（WSTS）称，2019年全球半导体市场规模自前次（6月）预估的4120.86亿美元（年减12.1%）下调至4089.88亿美元、预计年减12.8%，将创自IT泡沫破灭后的2001年(年减32.0%)以来的最大减幅。
即便如此，今年的芯片发布会也是一场接着一场，不管是传统芯片厂商，亦或者一些新进者，都在2019年牟足了劲，秀一把芯片实力。今天，我们就来看一看，都有哪些芯片“惊艳”了2019年。
『巴龙5000/天罡』
1月24日，华为发布了两款5G芯片，分别是5G 基站核心芯片华为天罡和5G终端的基带芯片巴龙5000。
其中，天罡首次在极低的天面尺寸规格下, 支持大规模集成有源PA（功放）和无源阵子；极强算力，实现2.5倍运算能力的提升，搭载最新的算法及Beamforming（波束赋形），单芯片可控制高达业界最高64路通道；极宽频谱，支持200M运营商频谱带宽。此外，天罡也为AAU 带来了革命性的提升，实现基站尺寸缩小超50%，重量减轻23%，功耗节省达21%，安装时间比标准的4G基站，节省一半时间。
资料显示，巴龙5000具备5项世界之最，1个世界领先：全球领先的集成2G、3G、4G的多模单芯模组；速度世界最快，Sub-6 GHz 200MHz：下行链路速度4.6Gbps，上行速度2.5Gbps。世界首个上行/下行解耦多模终端芯片；世界首个同时支持NSA和SA架构的芯片组；世界最快的高峰下行速度：毫米波 800MHz Gbps；世界首个5G芯片上的R14 V2X。
『Questcore』
5月9日，依图科技发布一款云端深度学习推理定制化SoC芯片——依图芯片questcore，中文名“求索”。
资料显示，这款深度学习云端定制SoC芯片从设计到制造实现全面国产化，拥有自主知识产权的ManyCore架构，基于领域专用架构（Domain Specific Architecture，DSA）理念，专为计算机视觉应用而生，针对视觉领域的不同运算进行加速，适用于人脸识别、车辆检测、视频结构化分析、行人再识别等多种视觉推理任务。
据介绍，在实际的云端应用场景，依图questcore最高能提供每秒15 TOPS的视觉推理性能，最大功耗仅20W，比一个普通的电灯泡还小。
在同等功耗下，questcore的视觉推理性能是市面现有主流同类产品的2~5倍，其安防摄像头单路功耗仅为英伟达GPU P4的30%。
『麒麟810』
6月21日，华为在湖北武汉的发布会上推出了新款手机芯片麒麟810，总体来看，核心亮点包括：台积电7nm制程工艺，华为自研达芬奇架构NPU，旗舰版A76大核CPU，定制GPU，旗舰版IVP和ISP。
『鸿鹄』
7月3日，在2019百度AI开发者大会上，百度发布一款新的芯片远场语音交互芯片“鸿鹄”。
鸿鹄芯片使用了HiFi4自定义指令集，双核DSP核心，平均功耗仅100mW。这款芯片是根据车规级标准打造，将为车载语音交互、智能家具等场景带来巨大的便利。
『玄铁910』
7月25日，在上海举办的 2019 阿里云峰会上，阿里巴巴集团副总裁戚肖宁博士宣布推出业界最强的 RISC-V 处理器——玄铁 910。
玄铁 910 采用 16core 结构，12 级乱序流水线，并行 3 发射 8 执行 2 内存访问，最大支持 8MB 二级缓存，AI 增强的向量计算引擎。
在性能上，玄铁 910 较主流的 RISC-V 指令性能提升 40%，较标准指令提升 20%。戚肖宁介绍，这源于平头哥体系架构、指令系统、系统优化，以及中天微十余年的量产经验而达到的整体效果。
阿里方面介绍，玄铁910支持16核，单核性能达到7.1 Coremark/MHz，主频达到2.5GHz，比目前业界最好的RISC-V处理器性能高40%以上。
而且玄铁面向AIoT，面向更丰富的万物互联场景，性能更高，适用性更广，开发和进一步流片量产的门槛更低。
『天机芯』
8月1日，顶级学术期刊《Nature》的封面文章刊登了清华大学施路平团队近日发布的研究成果——类脑计算芯片“天机芯”。该成果实现了中国在芯片和人工智能两大领域《Nature》论文零的突破。
28nm的天机芯片由156个FCores组成，面积为3.8×3.8毫米，包含大约40000个神经元和1000万个突触，可以同时支持机器学习算法和类脑电路。这篇论文名为《面向通用人工智能的异构融合芯片架构“天机”（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）》。
『WSE』
8月19日，Cerebras公司发布了全球最大的芯片WSE（Wafer Scale Engine），专注于AI运算，总计1.2万亿个晶体管，核心面积超过46225mm2，集成了40万个核心以及18GB SRAM缓存，带宽超过100Pb/s。WSE芯片基于台积电16nm工艺。
WSE将逻辑运算、通讯和存储器集成到单个硅片上，是一种专门用于深度学习的芯片。它创下了4项世界纪录：
晶体管数量最多的运算芯片：总共包含1.2万亿个晶体管。虽然三星曾造出2万亿个晶体管的芯片，却是用于存储的eUFS。
芯片面积最大：尺寸约20厘米×23厘米，总面积46,225平方毫米。面积和一块晶圆差不多。
片上缓存最大：包含18GB的片上SRAM存储器。
运算核心最多：包含40万个处理核心。
『VU19P』
8月22日赛灵思公司(Xilinx)在其于美国硅谷举办的赛灵思首届创新日(Innovation Day)前夜正式推出目前世界上最大容量的FPGA – Virtex UltraScale+ VU19P。
据悉，这款VU19P采用16nm工艺，基于Arm架构，拥有350 亿个晶体管，即有史以来单颗芯片最高逻辑密度和最大I/O 数量，可以支持未来最先进ASIC 和SoC 技术的仿真与原型设计。同时，VU19P也将广泛支持测试测量、计算、网络、航空航天和国防等相关应用。
资料显示，VU19P拥有900 万个系统逻辑单元、每秒高达1.5 Terabit 的DDR4 存储器带宽、每秒高达4.5 Terabit 的收发器带宽和超过2,000 个用户I/O。它为创建当今最复杂SoC 的原型与仿真提供了可能，同时它也可以支持各种复杂的新兴算法，如用于人工智能(AI)、机器学习(ML)、视频处理和传感器融合等领域的算法。相比上一代业界最大容量的FPGA ( 20 nm 的UltraScale 440 FPGA ) ，VU19P 将容量扩大了1.6 倍。
『征程2.0』
8月30日，地平线推出国内首款车规级 AI 芯片——地平线征程二代 Jounrney 2，面向 ADAS 市场感知方案，这是一款已经步入商业化阶段的成熟芯片。
征程二代采用双核 Cortex A53 处理器，双核地平线第二代 BPU（伯努利架构），满足车规级 AEC-Q100，等效算力超过 4Tops，典型功耗 2 瓦，采用台积电 28nm 制程工艺，17*17mm BGA 封装工艺。
在性能亮点方面，征程二代可将典型算法模型的算力利用率提升到 90% 以上，每 TOPS 算力可处理的帧数同等算力 GPU10 倍以上。感知能力方面，可实现像素级语义分割，每帧高达 60 个目标及其特征的准确感知与输出，车辆及行人测距测速误差均优于国际同等主流方案，识别精度超过 99%，每秒识别目标数超过 2000 个。
『麒麟990』
2019年9月6日，华为在德国柏林和北京同时发布麒麟990和麒麟990 5G两款手机芯片。
发布会上华为表示，麒麟990处理器是业界首款旗舰5G SoC（System on Chip 系统级芯片）芯片，拥有最佳5G、最佳AI与最佳性能体验，使用的是台积电二代的7纳米工艺制造，集成巴龙5000 5G基带芯片，同时支持 SA/NSA两种5G组网模式，由4个A76大核+4个A55小核构成，还有十六核GPU，整体性能会比麒麟980提升10%左右。
『BM1684』
9月17日，比特大陆正式发布其第三代AI芯片BM1684，该芯片采用台积电12nm工艺制程，Winograd卷积加速下INT8算力可达35.2TOPS，典型功耗仅16W，为视频结构化和加解密算法均做了特别优化。据称是全球唯一一款城市大脑专用芯片。
此外，比特大陆联合创始人兼董事长詹克团表示，7nm云端AI芯片BM1686将于明年发布。
『含光800』
在9月25日的杭州云栖大会上，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，是第二名的3.3倍。在杭州城市大脑的业务测试中，1颗含光800的算力相当于10颗GPU。
『Tritium 103』
10月22日，清华大学湃方科技发布人工智能（AI）芯片产品阵列，包括Sticker系列AI芯片IP核、面向视觉应用的首款超低功耗嵌入式AI协处理器Tritium 103、工业视觉边缘计算平台Reactor。
图源见水印
Sticker系列AI芯片能效最高达140.3 TOPS/W，功耗低于40mW，曾在今年7月底的ISLPED 2019上获得设计竞赛一等奖，已在中石油、中石化、山东双轮等行业龙头企业进行了应用，可满足智慧工业、智慧城市、智能制造等各类高能效、高性能应用场景的需求。
『CSK400X系列』
10月24日，科大讯飞推出了科大讯飞云端语音操作系统2.0和人工智能物联网平台，并拿出了讯飞与穹天科技联合打造的家电产业专用语音AI芯片CSK400X系列，以及基于CSK400X的四套智能家电模组。
据介绍，此次发布的语音AI芯片CSK400X系列，算力可达128GOPS/s，集成了讯飞的语音AI算法，可以通过深度神经网络算法解决家居中的噪音问题，同时还支持200个唤醒词作为命令词。
『旭日二代』
10月29日，地平线正式发布了旭日二代边缘AI芯片及一站式全场景芯片解决方案。
旭日二代是地平线面向未来物联网推出的新一代智能应用加速引擎，也是地平线在自动驾驶芯片领域技术先发优势的一次成功迁移。旭日二代上的实际测试结果表明，分类模型MobileNetV2的运行速度超过每秒700张图片，检测模型YoloV3的运行速度超过每秒40张图片。
在运行这些业界领先的高效模型方面，旭日二代能够达到甚至超过业内标称4TOPS算力的AI芯片，而其功耗仅为2W。
『Keem Bay』
11月13日凌晨，Intel在旧金山举办的人工智能峰会上正式发布了新一代英特尔Movidius VPU（视觉处理单元），代号为Keem Bay，可用于边缘媒体、计算机视觉和推理应用，并计划于明年上半年上市。
据介绍，Keem Bay的性能相较上一代VPU提升了10倍以上，达到了英伟达的TX2的4倍，华为Ascend 310的1.25倍，并且功耗也只有约30W。Intel表示，如果能充分利用Intel OpenVINO工具包的开发者可以再获得50%的额外性能。另外，在特定情况下，Keem Bay每瓦性能比英伟达TX2高出了6.2倍。在单位面积所能提供的推理性能密度上，Keem Bay达到了英伟达TX2的8.7倍。
Intel表示，Keem Bay将于2020年上半年推出，落地形式包括PCIe接口和M.2接口的产品。
此外，英特尔展示了面向训练（NNP-T1000）和面向推理（NNP-I1000）的Nervana 神经网络处理器（NNP）。
据官方介绍，NNP-I是全新构建的，具备高能效和低成本，且其外形规格灵活，非常适合在实际规模下运行高强度的多模式推理。NNP-T针对深度学习训练开发，在计算、通信和内存之间取得了平衡，最终的目的是赋能分布式训练。
『天玑1000』
11月26日，联发科发布了旗下首款集成5G调制解调的智能手机SoC移动平台——天玑1000。
据资料显示，天玑1000采用7nm工艺制造，CPU部分集成4个ARM Cortex-A77核心和4个ARM Cortex-A55核心，其中大核主频高达2.6GHz，小核主频为2.0GHz。图形处理器方面，天玑1000采用ARM Mali-G77 GPU芯片。据悉Mali-G77可在5G速度下带来畅快的流媒体和游戏体验。同时，天玑1000支持120Hz的FHD+显示和90Hz的2K+显示，并且它是全球第一个支持4K分辨率下60帧谷歌AV1格式的移动平台。
此外，天玑1000集成MediaTek 5G调制解调器，除了节省能耗外，还支持5G双载波聚合（2CC CA）技术，同时也是全球第一款支持5G双卡双待的芯片。论速度，天玑1000 在Sub-6GHz频段达到4.7Gbps下行和2.5Gbps上行速度。它还支持Sub-6GHz频段SA独立组网与NSA非独组网，以及2G到5G的各代蜂窝网络连接。
『IMG A系列』
12月3日，Imagination Technologies公司针对图像及视频应用，发布了PowerVR 第十代（Series10）图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。据称，IMG A系列是Imagination Technologies有史以来发布的性能最强大的图形处理器（GPU）半导体知识产权（IP）产品，首次搭载该IP的SoC器件预计在2020年出货。
IMG A系列在相同的时钟和半导体工艺上，比正在出货的PowerVR设备性能提高了2.5倍，机器学习处理速度提高了8倍，且功耗降低了60%。据称，与当前可用的其它GPU IP相比，IMG A在性能、功耗、带宽和面积上都有优化，并且具有包括确保50%的图像压缩数据等特异性优势。
『骁龙865/765/765G』
12月4日，在高通骁龙技术峰会首日，高通正式发布了最新处理器骁龙865 和骁龙765/765G。
骁龙865依然没有集成基带。高通表示，骁龙865搭载了X55 5G基带，采用了第5代AI引擎，支持了HDR10+，5G网络方面则是支持mmWave毫米波，Sub-6 GHz, CA, DSS, 独立和非独立组网。高通骁龙865的AI性能达到了15 TOPS，是上代的两倍，支持 8K30 帧或者是64MP 4K视频拍摄，最高支持200 MP的相机。
性能方面，高通骁龙865的GPU性能提升了25%，将给手机游戏带来桌面版的体验。综合性能方面，高通表示骁龙865 在 CPU、GPU 等项目中持续性能第一。
骁龙865平台包括SoC处理器、骁龙X55基带和相关组件两大部分，其中SoC处理器采用台积电7nm工艺制造(骁龙765/骁龙765G是三星7nm EUV)，内部集成Kryo 485 CPU处理器、Adreno 650 GPU图形核心、Spectra 480 CV-ISP计算视觉图像处理器、Hexagon 698 DSP信号处理器、传感器中枢(Sensing Hub)、SPU安全处理器、内存控制器等诸多模块。
以上所发布的芯片，哪一款让你印象最深刻呢？
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