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%）下修至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。

　　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。

　　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%。

　　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。

　　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。

　　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 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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　北京时间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。

　　以上所发布的芯片，哪一款让你印象最深刻呢？如有遗漏，欢迎在评论区补充。返回搜狐，查看更多凯发天生赢家一触即发官网松柏绿水绿松石绿松花绿二模片酸橙水晶绿二模芯水晶色