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、實現數字信號邏輯運算和操作的電路, 它們在計算機、數字控制、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，半導體目前形成深化的專業分工、細分領域高度集中的特點，邏輯 IC 作為半導體行業的核心，自上世紀末開始，近 20 年來持續保持增長態勢， CAGR 達到8.51%， 2018 年邏輯 IC 市場規模達到新高 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優勢，形成了對革命性產品的壟斷，邏輯 IC 行業形成了較高市場準入門檻，四個主流領域多被歐美發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 年發展至今已經有四十七年的歷史了，提起 CPU 不得不說 Intel 公司的發展史就是 CPU的發展簡史。英特爾公司最早有三位創始人：羅伯特·諾宜斯、高登·摩爾、安迪·葛洛夫。集成電路技術的發展一直遵循摩爾定律，高登·摩爾就是摩爾定律創始人。

CPU 是一塊超大規模的集成電路，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據。 CPU 的結構主要包括控制單元、運算器、高速緩存器、動態隨機存取存儲器四個部分，分別對應控制、運算、高速數據交換存儲、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展， CPU 在集成電路領域仍保持強大的競爭優勢，源于 CPU 諸多優勢，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、工業制造、計算機等。其二性能上穩定性好、運算能力突出、功耗適中、開發周期相對較短、成本較低。

CPU 可分為桌面 CPU 和移動 CPU 兩大類。桌面 CPU 行業目前形成傳統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 通過多年研發投入，從不同等級產品的核心數、基頻、主頻、緩存、工藝制程等多項技術參數上看已經不落后于 Intel, 但缺陷也是明顯的， AMD 產品工作主頻往往產生較高發熱量，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品的核心部件，被大規模應用在個人 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壟統治地位，至今這種優勢依舊難以打破。其競爭對手主要包括美國蘋果電腦、***聯發科和韓國三星電子。

▲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了很小的一部分，所以它在大規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一的數據。

▲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。

從產品上來看，兩家公司 GPU 特點和優勢完全不同,這緣于研發思路存在差異：NVIDIA 產品特點主要有四點：一是設計思路歸于高性能、低功耗；二是性能強大，經常壟斷高端旗艦級市場，高端 N 卡占據優勢比較明顯；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，產品線完善等優勢， A 卡則主要是性價比相對更高，計算能力強，繪圖、挖礦更有優勢，畫質較好，但高端產品線較少。

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“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特定的需要進行定制，所以其可以實現體積小、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，傳統的神經網絡算法在通用芯片(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“一家獨大”的局面，反而呈現出國內外電子科技巨頭、科研院所和國內初創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 服務的規模卻在指數級增長。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又要求這些定制的硬件可被重新編程來執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展的產物。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有限的缺點。

▲FPGA 內部結構圖

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 的核心優勢，主要有五個方面：可編程靈活度高、并行運算效率高、開發周期較短、穩定性好、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。從產品上看，賽靈思公司多年來保持 FPGA 行業霸主地位，源于產品超強的競爭力，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。二是產品定位于高端市場，應用領域覆蓋汽車、數據中心、消費類電子、高性能計算、醫療、有線通信等附加值高的行業。三是技術專利數量龐大，形成了抵御同業對手的天然壁壘。

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。

區別于 FPGA 適用于系統高速取樣速率、高數據率、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、系統開發的場合。 DSP，也稱數字信號處理器，適用于系統較低取樣速率、低數據率、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，和工業控制計算機相比， DSP 這種單片機具有多重優勢：一是系統結構簡單，使用方便，實現模塊化；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；五是環境適應能力強。

▲DSP 內部結構圖

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，全球范圍內上生產 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 DSP 主流廠商產品的特點，可以預計未來 DSP 技術將向以下幾個方面繼續發展與更新：一是DSP 芯核集成度越來越高，通過縮小 DSP 芯片尺寸，實現了 DSP 系統級的集成電路；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，計算類芯片經過幾十年的發展， CPU 不再一枝獨秀，多種新應用領域對復雜計算產生強大需求，由此產生專注于圖像處理的芯片 GPU；可以靈活編程，大幅縮短開發周期的芯片 FPGA；進行了定制設計優化，在特定應用場景下功耗及量產成本較低的 ASIC 芯片；以及融合數字信號處理算法，專用于數字信號處理領域的 DSP 芯片等都得到了廣泛的應用與快速的發展。

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