計算類芯片也稱邏輯電路，是一種離散信號的傳遞和處理，以二進制為原理、實現(xiàn)數(shù)字信號邏輯運算和操作的電路, 它們在計算機、數(shù)字控制、通信、自動化和儀表等方面中被大量運用。邏輯電路可以分為標準化和非標準化兩大類。

縱觀全球半導體，作為資金與技術高度密集行業(yè)，半導體目前形成深化的專業(yè)分工、細分領域高度集中的特點，邏輯 IC 作為半導體行業(yè)的核心，自上世紀末開始，近 20 年來持續(xù)保持增長態(tài)勢， CAGR 達到8.51%， 2018 年邏輯 IC 市場規(guī)模達到新高 1093 億美金，約占全球半導體市場總值的四分之一。

▲1999—2018 全球邏輯 IC 銷量及增速（億美元， %）

目前世界范圍內(nèi)主流標準化邏輯電路有四種： CPU、 GPU、 ASIC、 FPGA。由于西方國家電子信息化擁有先發(fā)優(yōu)勢，形成了對革命性產(chǎn)品的壟斷，邏輯 IC 行業(yè)形成了較高市場準入門檻，四個主流領域多被歐美發(fā)達國家的電子巨頭所控制。

▲全球大型邏輯 IC 公司分類

1、 CPU

CPU 從 1971 年發(fā)展至今已經(jīng)有四十七年的歷史了，提起 CPU 不得不說 Intel 公司的發(fā)展史就是 CPU的發(fā)展簡史。英特爾公司最早有三位創(chuàng)始人：羅伯特·諾宜斯、高登·摩爾、安迪·葛洛夫。集成電路技術的發(fā)展一直遵循摩爾定律，高登·摩爾就是摩爾定律創(chuàng)始人。

CPU 是一塊超大規(guī)模的集成電路，是計算機的運算核心和控制核心。它的功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數(shù)據(jù)。 CPU 的結構主要包括控制單元、運算器、高速緩存器、動態(tài)隨機存取存儲器四個部分，分別對應控制、運算、高速數(shù)據(jù)交換存儲、短暫存儲四個用途。

▲CPU 微架構示意圖

多年來，隨著電子信息技術發(fā)展， CPU 在集成電路領域仍保持強大的競爭優(yōu)勢，源于 CPU 諸多優(yōu)勢，其一 CPU 是通用類計算芯片，能適應不同應用場景，包括手機、汽車、工業(yè)制造、計算機等。其二性能上穩(wěn)定性好、運算能力突出、功耗適中、開發(fā)周期相對較短、成本較低。

CPU 可分為桌面 CPU 和移動 CPU 兩大類。桌面 CPU 行業(yè)目前形成傳統(tǒng)霸主英特爾與后起之秀 AMD兩強爭霸的局面。

▲主要 CPU 公司介紹

工藝制程方面，目前 CPU 頂級的工藝制程為 14nm, 正在向 10nm 推進。 AMD 通過多年研發(fā)投入，從不同等級產(chǎn)品的核心數(shù)、基頻、主頻、緩存、工藝制程等多項技術參數(shù)上看已經(jīng)不落后于 Intel, 但缺陷也是明顯的， AMD 產(chǎn)品工作主頻往往產(chǎn)生較高發(fā)熱量，功耗過大，反映了 AMD 追求低成本工藝制作與 Intel追求極致工藝制作的較大差距。

應用領域上， CPU 作為任何電子終端產(chǎn)品的核心部件，被大規(guī)模應用在個人 PC、平板電腦、大型服務器、商用無人機、移動設備上。

▲CPU 主要應用領域

移動 CPU 領域呈現(xiàn)一超多強的局面，美國高通公司一直在高端移動處理器市場中占據(jù)壟統(tǒng)治地位，至今這種優(yōu)勢依舊難以打破。其競爭對手主要包括美國蘋果電腦、***聯(lián)發(fā)科和韓國三星電子。

▲主要移動 CPU 公司介紹

2、 GPU

由于 CPU 的架構中需要大量的空間去放置存儲單元和控制單元，相比之下計算單元只占據(jù)了很小的一部分，所以它在大規(guī)模并行計算能力上極受限制，而更擅長于邏輯控制。但是隨著人們對更大規(guī)模與更快處理速度的需求增加， CPU 無法滿足，因此誕生了 GPU。

GPU 是圖形處理器，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，擁有很強的浮點運算能力。它與 CPU 有明顯區(qū)別：一是相比于 CPU串行計算， GPU 是并行計算，同時使用大量運算器解決計算問題的過程，有效提高計算機系統(tǒng)計算速度和處理能力，它的基本思想是用多個處理器來共同求解同一問題，即將被求解的問題分解成若干個部分，各部分均由一個獨立的處理機來并行計算。二是 GPU 的結構中沒有控制器，所以 GPU 無法單獨工作，必須由 CPU 進行控制調用才能工作， GPU 更適合簡單大量的處理類型統(tǒng)一的數(shù)據(jù)。

▲GPU 可以解決的問題以及應用領域

雖然 GPU 是為了圖像處理而生的，但是我們通過對 GPU 微架構示意圖觀察，認為 GPU 在結構上并沒有專門為圖像服務的部件，只是對 CPU 的結構進行了優(yōu)化與調整，所以 GPU 也可以稱為專用 CPU。

▲GPU 微架構示意圖

談到 GPU，可能首先想到的是 NVIDIA，這是一顆 GPU 領域的璀璨明星， NVIDIA 成立于 1993 年，由黃仁勛等三人創(chuàng)辦，從 1995 年開始推出自己的顯卡 NV1 和 NV2，但并不成功，真正讓 NVIDIA 嶄露頭角的是 1997 年推出的 RIVA128，這款顯卡像素填充率為 100 Mpiexl/s，支持微軟的 Direct 3D 標準，在能效上超越了 3Dfx 的 Voodoo 和 ATI 的 Rage Pro，加上價格低廉獲得了很多整機廠的青睞，隨后 NVIDIA 乘勝推出了 RIVA TNT 及 GeForce 256，徹底將 3Dfx 和 S3 這些昔日的霸主拋在身后，此時唯一能與之相爭的只有 ATI 的 Radeon， ATI 的Radeon 系列與 NVIDIA 的 GeForce 系列的對抗直到 2006 年才罷場， AMD成功收購 ATI，獨立 GPU 市場形成 NVIDIA 和 AMD 兩大巨頭的格局。

從產(chǎn)品上來看，兩家公司 GPU 特點和優(yōu)勢完全不同,這緣于研發(fā)思路存在差異：NVIDIA 產(chǎn)品特點主要有四點：一是設計思路歸于高性能、低功耗；二是性能強大，經(jīng)常壟斷高端旗艦級市場，高端 N 卡占據(jù)優(yōu)勢比較明顯；三是支持 PhysX、 TXAA、 FXAA 等多個技術；四是驅動程序完善。

AMD 的產(chǎn)品特點在于：一是芯片單一性能突出，功耗普遍較大；二是主打入門級的產(chǎn)品，性價比高，覆蓋中低端市場；三是支持 AMD Eyefinity 寬屏技術；四是挖礦性能相當突出。總之， N 卡主要有低功耗、驅動成熟、追求極致性能，產(chǎn)品線完善等優(yōu)勢， A 卡則主要是性價比相對更高，計算能力強，繪圖、挖礦更有優(yōu)勢，畫質較好，但高端產(chǎn)品線較少。

3、ASIC

近年隨著以比特幣為代表的虛擬貨幣市場的火爆， 催生了一大批生產(chǎn)“挖掘”虛擬貨幣設備的礦機廠商，相較于我們常見的 CPU、 GPU 等通用型芯片來說， ASIC 芯片的計算能力和計算效率都直接根據(jù)特定的需要進行定制，所以其可以實現(xiàn)體積小、功耗低、高可靠性、保密性強、計算性能高、計算效率高等優(yōu)勢，特別適合礦機這種對芯片算力要求高、功耗要求小的特定應用領域。缺點是 ASIC 不同于 GPU 和FPGA 的靈活性，定制化的 ASIC 一旦制造完成將不能更改設計要求高、初期成本高、開發(fā)周期長。

▲比特大陸螞蟻礦機 S15以及ASIC 礦機芯片

由于挖礦屬于邊緣應用領域， AI 仍是 ASIC 的主要應用領域，隨著人工智能時代到來，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡算法在通用芯片(CPU 、 GPU)上效率不高，功耗比較大，因此從芯片的設計角度來說，通用型往往意味著更高的成本。為了提升效率，降低功耗， ASIC 應運而生。目前從全球范圍來看，基于人工智能方向的ASIC 領域并未出現(xiàn)“一家獨大”的局面，反而呈現(xiàn)出國內(nèi)外電子科技巨頭、科研院所和國內(nèi)初創(chuàng)型公司互相競爭的格局，國外以 Google、 IBM、 Intel、斯坦福大學為首，國內(nèi)有中星微電子、寒武紀科技、啟英泰倫。

4、FPGA

通用處理器的摩爾定律已入暮年，而機器學習和 Web 服務的規(guī)模卻在指數(shù)級增長。人們使用定制硬件來加速常見的計算任務，然而日新月異的行業(yè)又要求這些定制的硬件可被重新編程來執(zhí)行新類型的計算任務。 FPGA 正是一種硬件可重構的體系結構，常年來被用作高計算領域專用芯片（ASIC）的小批量替代品。

FPGA 指現(xiàn)場可編程門陣列，它是在 PAL、 GAL、 CPLD 等可編程器件的基礎上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點。

▲FPGA 內(nèi)部結構圖

FPGA 能部分替代 ASIC 是有原因的，一是 FPGA 并行運算，二是硬件結構可變，三是運行中可更修改。

▲FPGA 可小批量替代 ASIC 的原因

FPGA 的核心優(yōu)勢，主要有五個方面：可編程靈活度高、并行運算效率高、開發(fā)周期較短、穩(wěn)定性好、長期維護。

全球 FPGA 市場被國外四大巨頭 Xilinx（賽靈思）， Altera（阿爾特拉已被英特爾收購）、 Lattice（萊迪思）、 Microsemi(美高森美)壟斷。從產(chǎn)品上看，賽靈思公司多年來保持 FPGA 行業(yè)霸主地位，源于產(chǎn)品超強的競爭力，一是賽靈思 FPGA在集成上不斷突破，工藝制程一直保持領先，芯片效率高、功耗小。二是產(chǎn)品定位于高端市場，應用領域覆蓋汽車、數(shù)據(jù)中心、消費類電子、高性能計算、醫(yī)療、有線通信等附加值高的行業(yè)。三是技術專利數(shù)量龐大，形成了抵御同業(yè)對手的天然壁壘。

5、DSP

除了以上四種主要標準化電路，非標準化邏輯電路也在各種應用領域被大量應用， DSP 是應用領域比較廣泛的一種。

區(qū)別于 FPGA 適用于系統(tǒng)高速取樣速率、高數(shù)據(jù)率、框圖方式編程、處理任務固定或重復、使用定點。適合于高速采樣頻率下，特別是任務比較固定或重復的情況以及試制樣機、系統(tǒng)開發(fā)的場合。 DSP，也稱數(shù)字信號處理器，適用于系統(tǒng)較低取樣速率、低數(shù)據(jù)率、多條件操作、處理復雜的多算法任務、使用 C 語言編程、系統(tǒng)使用浮點。適合于較低采樣速率下多條件進程、特別是復雜的多算法任務。 DSP 是由通用計算機中的 CPU 演變而來的，和工業(yè)控制計算機相比， DSP 這種單片機具有多重優(yōu)勢：一是系統(tǒng)結構簡單，使用方便，實現(xiàn)模塊化；二是可靠性高，可保持長時間無故障工作；三是處理功能強，速度快；四是控制功能強；五是環(huán)境適應能力強。

▲DSP 內(nèi)部結構圖

DSP 憑借卓越的性能，在圖形圖像處理，語音處理，信號處理等通信領域起到越來越重要的作用，被廣泛應用于移動通信、電機控制、汽車毫米波雷達圖像處理、測量儀表等領域。

▲DSP 重要應用領域

目前，全球范圍內(nèi)上生產(chǎn) DSP 的大型廠商包括德州儀器、亞德諾半導體、恩智浦半導體。

▲DSP 主要公司介紹

依據(jù) DSP 主流廠商產(chǎn)品的特點，可以預計未來 DSP 技術將向以下幾個方面繼續(xù)發(fā)展與更新：一是DSP 芯核集成度越來越高，通過縮小 DSP 芯片尺寸，實現(xiàn)了 DSP 系統(tǒng)級的集成電路；二是為了面向復雜應用領域，可編程 DSP 芯片將成為未來主導；三是定點 DSP 仍占據(jù)主流，隨著 DSP 定點運算器件成本的不斷低，能耗越來越小的優(yōu)勢日漸明顯，未來定點 DSP 芯片仍將是市場的主角。

總體上來看，通過對多種計算類芯片全方位對比，計算類芯片經(jīng)過幾十年的發(fā)展， CPU 不再一枝獨秀，多種新應用領域對復雜計算產(chǎn)生強大需求，由此產(chǎn)生專注于圖像處理的芯片 GPU；可以靈活編程，大幅縮短開發(fā)周期的芯片 FPGA；進行了定制設計優(yōu)化，在特定應用場景下功耗及量產(chǎn)成本較低的 ASIC 芯片；以及融合數(shù)字信號處理算法，專用于數(shù)字信號處理領域的 DSP 芯片等都得到了廣泛的應用與快速的發(fā)展。

目前，計算類芯片已經(jīng)形成了以 CPU、 GPU、 FPGA、 ASIC、 DSP 并行發(fā)展的新趨勢，可以預見，隨著未來 5G 通訊、傳感器（MEMS）、可穿戴設備、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)機器人、 VR/AR 以及人工智能等新興領域市場的發(fā)展擴大，對計算類芯片性能、技術、能耗等方面的需求將繼續(xù)驅動各種計算類芯片在技術上得到更加快速的發(fā)展。