0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

AI芯片的作用越来越大,其产业潜力将逐渐释放

芯设计天地 来源:芯动科技 作者:芯设计天地 2020-07-14 09:55 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

芯片是中国信息产业的基础,发展至今已有60年,是构筑大国竞争力的核心产品之一,对国民经济和社会发展意义重大。随着经济增长状况稳定,AI芯片在智能手机智能音箱、可穿戴设备、VR无人机等领域遍地开花,产业潜力也在逐渐释放。

我国在高新技术领域尤其是芯片行业一直受制于人,“无芯之痛”一直是国内半导体产业发展的最大不足。纵观目前国内半导体市场发展,在美国不断的打压下,国内半导体国产化呼声高涌,IP的重要性愈发凸显,IP国产替代迫在眉睫。

芯动科技是中国芯片IP和芯片定制的一站式领军企业,提供全球6大工艺厂从0.18um到5纳米全套高速混合电路IP核和ASIC定制解决方案,公司14年来本土发展,所有IP和产品全自主可控,连续10年中国市场份额遥遥领先。芯动是中国唯一全球各大顶尖晶圆厂(台积电/三星/格芯/中芯国际/ 联华电子/富士通)签约支持的技术合作伙伴,支持国内代工厂如中芯国际、华力、 武汉新芯等,是国内为数不多顺利完成多个国家01和02重大专项的领军企业,客户涵盖华为海思、中兴通讯、瑞芯微AMD、Microsoft、Amazon、MicrochipCypress、美光等全球知名企业。全球数以10亿计的高端SOC芯片产品背后都有芯动技术。

“芯动科技GDDR6高性能计算GPU在市场上的优势势必在国产替代浪潮下持续放大!”2018年,芯动科技(Innosilicon)在全球范围内率先攻克顶级难度的GDDR6高带宽数据瓶颈,并量产性能领先的加密计算GPU,作为业界第一款量产GDDR6-16Gbps,广泛运用在AI人工智能、数据中心、高性能计算等重要领域。芯动GDDR6霸气赶超Intel、IBM等国际龙头企业成为三星和美光等国际巨头的核心合作伙伴。

芯动科技在IP行业深耕细作14年,国产IP和芯片一站式定制服务连续10年国内市场遥遥领先。无论是传统通用的USBHDMI等高速接口IP,还是缺口较大的PCle3.0/4.0、DDR4/5、GDDR6/5等高性能计算领域,几乎均被芯动的纯国产IP所取代。

放眼全中国,国产能够代替的产业链环节在逐渐增加,只有在技术环节上有所作为,才能确保建立技术战略威慑力。半导体产业链其中最为重要的则是IP国产化,因为它在整个半导体产业链中处于上游的环节,只有IP研发逐渐趋于国产化,才能体现出国家半导体产业的自主创新能力。

国有重器,美帝何惧?顺势而起,助力更多中国芯赶超国际竞争对手!在“技术战”“贸易战”的背景下,像芯动技术一样的纯国产核心技术,对我国基础设施和信息安全建设突破国外技术封锁、实现自主创新意义重大。

fqj

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 半导体
    +关注

    关注

    339

    文章

    31222

    浏览量

    266414
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    为什么AI数据中心越来越依赖电流监测?

    随着人工智能技术的快速发展,算力需求正在以前所未有的速度增长。从大型语言模型到多模态AI,再到智能体系统,越来越多的应用开始依赖高性能计算平台。 最近一段时间,围绕AI智能体(AI A
    的头像 发表于 03-11 14:07 185次阅读

    边缘AI算力临界点:深度解析176TOPS香橙派AI Station的产业价值

    AI服务器) 这一形态应运而生。它需要在极小体积内,提供接近服务器级的AI吞吐能力,同时具备工业级的接口扩展性。 OrangePi AI Station 正是这一产业浪潮中的典型代表。
    发表于 03-10 14:19

    华为携手产业伙伴共商移动AI时代新路径

    建设,以及网络演进路径和优秀实践,提出“通过业务智能、网络智能及网元智能,使能商业及网络价值跃迁”理念;呼吁加速5G-A部署,建设以大上行为核心的多维能力网络,并引入无线智能体实现无线单域自治,通过网络与AI的融合互促,释放移动AI
    的头像 发表于 03-05 11:46 733次阅读

    为什么原厂越来越需要一套自己的 Studio

    过去几年,在和 MCU 原厂的合作过程中,一个趋势越来越明显: 原厂正在从“只提供芯片”,走向“提供完整使用路径”。 而 Studio 工具,正好处在这个变化的中心。 一、芯片性能已经不再是主要门槛
    发表于 02-05 09:37

    智芯科荣膺2025中国AI好眼镜最具发展潜力芯片厂家

    今日,由潮电智库主办的AI眼镜中国行“期末考试”峰会暨“AI好眼镜”颁奖盛典于深圳盛大启幕。在这场聚焦AI眼镜产业发展的行业盛会中,智芯科凭借在AI
    的头像 发表于 12-25 11:12 752次阅读

    负载越来越大,传统互感器为什么开始拖企业用电管理的后腿?

    答案。   问题并不在于企业“不重视用电管理”,而在于传统配电监测手段,本就很难适应当下的用电环境。   负载越来越大,结构越来越复杂,改造却越来越谨慎。 在这样的现实条件下,“不停电、少施工、能看清”,
    的头像 发表于 12-23 15:46 1009次阅读
    负载<b class='flag-5'>越来越大</b>,传统互感器为什么开始拖企业用电管理的后腿?

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+神经形态计算、类脑芯片

    : 基于JJ的超导神经元和突触: 2、半导体与超导体回合式神经形态网络 工作原理: 3、非超导低温类脑芯片 (知识盲区了) 4、低温AI类脑芯片潜力 四、以树突为中心的合成大脑 生物
    发表于 09-17 16:43

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+AI的科学应用

    载体,关键是能在能量载体的特征长度范围内操纵传输特性。 AI发挥的作用越来越大了,会有替代人类的一天吗?
    发表于 09-17 11:45

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+可期之变:从AI硬件到AI湿件

    生物化学计算机,它通过离子、分子间的相互作用来进行复杂的并行计算。因而未来可期的前景是AI硬件走向AI湿件。 根据研究,估算出大脑的功率是20W,在进行智力活动时,
    发表于 09-06 19:12

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+内容总览

    ,其中第一章是概论,主要介绍大模型浪潮下AI芯片的需求与挑战。第二章和第三章分别介绍实现深度学习AI芯片的创新方法和架构。以及一些新型的算法和思路。第四章是全面介绍半导体芯
    发表于 09-05 15:10

    Vicor电源模块突破数据中心AI电力困境

    尽管底层硅芯片的性能有了巨大的飞跃,但人工智能 (AI) 训练仍在推动数据中心电力的突破。斯坦福大学最新的 AI 指数报告显示,最先进的 AI 模型
    的头像 发表于 08-19 15:07 1582次阅读

    【书籍评测活动NO.64】AI芯片,从过去走向未来:《AI芯片:科技探索与AGI愿景》

    》,讲述了AI芯片的基础知识,包括原理、种类、厂商、产业等概况,展望新技术与研究应用。 《AI芯片:前沿技术与创新未来》出版后获得了“忆阻器
    发表于 07-28 13:54

    LED芯片越亮,发热量越大,还是芯片越暗,发热量越大

    LED芯片越亮,发热量越大,还是芯片越暗,发热量越大?遇到这个问题,相信很多人都会认为是芯片越暗,发热量
    的头像 发表于 07-21 16:16 1456次阅读
    LED<b class='flag-5'>芯片</b>越亮,发热量<b class='flag-5'>越大</b>,还是<b class='flag-5'>芯片</b>越暗,发热量<b class='flag-5'>越大</b>?

    后摩尔时代:芯片不是越来越凉,而是越来越

    1500W,而在消费领域,旗舰显卡RTX5090也首次引入了液态金属这一更高效但成本更高的热界面材料(TIM)。为什么芯片越来越热?它的热从哪里来?芯片内部每一个晶体管
    的头像 发表于 07-12 11:19 2388次阅读
    后摩尔时代:<b class='flag-5'>芯片</b>不是<b class='flag-5'>越来越</b>凉,而是<b class='flag-5'>越来越</b>烫

    芯片的验证为何越来越难?

    本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)编译自semiengineering过去,仿真曾是验证的唯一工具,但如今选择已变得多样。平衡成本与收益并非易事。芯片首次流片成功率正在下降,主要原因
    的头像 发表于 06-05 11:55 1042次阅读
    <b class='flag-5'>芯片</b>的验证为何<b class='flag-5'>越来越</b>难?