来源：半导体行业观察

人工智能芯片市场竞争的加剧正在愈演愈烈，据ARK的研究表明，全球有60多家公司处于开发或销售专用处理器以加速AI应用程序发展的高级阶段。与第一次以湾区为中心的硅热潮不同，AI芯片的开发浪潮跨越了美国，中国，欧洲和以色列。在这个浪潮里，中国毫无疑问是AI芯片开发的领先市场，很多非传统芯片玩家开始进入AI芯片设计，例如谷歌、亚马逊等等，自研定制的趋势已经逐渐形成，而光学计算也正在以AI芯片的形式卷土重来。

最近，芯片专家唐杉博士维护了一个称为“AI芯片全景图”的Github频道，以此来作为AI芯片列表的一个可视化总结，图中罗列了99家AI芯片相关公司。

半导体行业观察针对此图重点盘点了全球AI芯片的一些厂商，并介绍了厂商的一些代表性AI芯片产品和进展，以帮助大家更好的了解全球AI产业的大环境和趋势。

Intel

AI代表性芯片：Nervana NNP-I、Mobileye EyeQ、Movidius、Arria 10 FPGA、Loihi

是世界上第一大的半导体公司，也是第一家推出x86架构处理器的公司，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉，成立于1968年7月18日。目前英特尔主要有五大类AI芯片产品，包括Nervana神经网络处理器；还有Mobileye正在开发其第五代SoC EyeQ5，以充当视觉中央计算机；针对人工智能(AI)推理和分析性能的Intel视觉加速器设计产品Movidius视觉处理器阵列和Arria 10 FPGA；首款自主学习芯片Loihi测试。

三星

AI代表性芯片：Exynos 9825

1969年1月13日，三星电子于大韩民国水原市成立。来自韩媒的最新消息称，三星即将完成神经处理单元（NPU）的开发工作，NPU将增强移动设备和服务运行基于AI的软件的能力。其中Exynos 9825具有一个集成的 NPU，专为从人工智能摄影到增强现实的下一代移动体验而设计。Exynos 9825 是采用 7nm EUV 工艺技术的移动设备处理器，侧重于能耗与性能。

英伟达

AI代表性芯片：Volta、图灵、T4、Xavier、NVDLA

NVIDIA是一家人工智能计算公司，由黄仁勋，CHRIS MALACHOWSKY和CURTIS PRIEM于1993年创立。2007年6月，英伟达推出CUDA，自此GPU的大规模并行计算能力得到进一步释放，GPU也被广泛用于云厂商的AI 训练/推理加速任务。

高通

AI代表性芯片：骁龙855、cloud AI 100

高通是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司，由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅各布和安德鲁·维特比创建，于1985年成立。早在2007年，高通就启动了首个AI研究项目，2018年，高通成立Qualcomm AI Research。

AMD

AI代表性芯片：EPYC

AMD创立于1969年，是一家专注于微处理器及相关技术设计的跨国公司，总部位于美国加州旧金山湾区硅谷内的森尼韦尔市。AMD的主要产品是CPU（包括嵌入式平台）、GPU、主板芯片组以及电脑存储器。2017年6月，AMD第一代EPYC服务器Naples(那不勒斯)横空出世，自此AMD重返服务器市场；第二代EPYC罗马被称为“史上最强x86服务器芯片”；第三代EPYC处理器“Milan”(米兰)，工艺超越7nm，升级为全新 AMD Zen 3 微架构。

XILINX

AI代表性芯片：Versal

赛灵思（Xilinx）是一家位于美国的可编程逻辑器件生产商，因发明了现场可编程逻辑门阵列成名，也是可编程SoC及ACAP的发明者。2018年，赛灵思CEO发布了第一款7nm工艺的ACAP平台第一款产品Versal，采用突破性的AI引擎，发力AI应用加速。

联发科

AI代表性芯片：天玑1000、Helio P90

联发科，是一家为无线通信、高清电视、DVD和蓝光光盘提供系统芯片解决方案的无厂半导体公司。公司成立于1997年，总部位于台湾新竹科学园区。去年11月，联发科发表了首颗的 5G SOC芯片天玑1000，英文名Dimensity，其APU 3.0 AI-Benchmark跑分位列第一。另外其Helio P90拥有领先的融合AI架构，可处理最复杂的AI应用程序和任务，同时运行多个AI功能。

紫光展锐

AI代表性芯片：虎贲T710

紫光展锐的业务方向是移动通信和物联网领域的2G/3G/4G/5G移动通信基带芯片设计，包括射频芯片、物联网芯片、电视芯片、图像传感器芯片等核心技术的自主研发。2019年中旬由苏黎世联邦理工学院推出的安卓端AI基准测试项目AI Benchmark，测试发现紫光展锐的虎贲T710手机CPU，在测试中以28097分居世界第一。

Marvell

AI代表性芯片：计算型SSD

Marvell是一家美国芯片制造商，专门制造存储、通讯以及消费性电子产品芯片，创立于1995年。据悉，Marvell正在将机器学习引擎引入到SSD主控之中，使其可以从CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接处理自己内部保存的数据，而无需进行传输交换。MS 2019峰会上，Marvell就展示了这种计算型SSD的能力。

瑞芯微

AI代表性芯片：RK3399Pro、RK1808

瑞芯微电子是一家无厂半导体公司，总部设在福建福州。瑞芯微电子自2001年成立以来，一直为平板电脑和PC、流媒体电视盒、AI音频和视觉、IoT硬件提供SoC解决方案。CES 2018消费电子展，瑞芯微向全球发布旗下首款性能超强的AI处理器RK3399Pro；在CES 2019上，又向全球发布了旗下内置高能效NPU的AIoT芯片解决方案RK1808。

安霸（Ambarella）

AI代表性芯片：CV22S/25S

安霸是一家高清影像芯片研发商，主要提供低功耗、高清视频压缩与图像处理的解决方案。致力于提供超低码率与极小功耗下的高画质影像技术。2019年1月，安霸推出了CVFLOW系列最新的芯片上CV25摄像系统（SoC），2019年其CV22s芯片组投入量产。

National chip（国芯）

AI代表性芯片：GX8010

杭州国芯科技股份有限公司成立于2001年，公司专注于数字电视、家庭媒体中心及人工智能领域的芯片设计、系统方案开发及芯片销售，公司开发的数字电视芯片产品已涵盖DVB全球标准及中国标准的各类数字电视接收终端领域。2017年10月31日，国芯发布搭载NPU的物联网人工智能芯片的全新芯片GX8010，针对人工智能与物联网的特点，将算法、软件、硬件深度整合，创新性地采用了NPU、DSP等多项最新技术，它将为各种物联网产品赋能。

NXP

AI代表性芯片：S32V234

恩智浦半导体，前身为飞利浦半导体，由荷兰企业飞利浦在1953年创立。恩智浦半导体目前可以提供半导体、系统和软件解决方案；使用在汽车、手机、智能识别应用、电视、机上盒以及其他电子设备上。恩智浦的S32汽车平台是世界上第一个可扩展的汽车计算架构。S32V234是NXP的第二代视觉处理器系列，主要用于前视和环视摄像头，机器学习和传感器融合应用的视觉处理器。

除了上述的企业，ST提供了一个神经网络输出器STM32Cube.AI，以期让MCU更加智能；东芝开发出了一款可用于人工智能深度学习的脑型芯片；瑞萨最近宣布已开发出一种AI加速器；德州仪器开发出了几款毫米波雷达芯片；

谷歌

AI代表性芯片：TPU

2016年，谷歌I/O开发者大会上，谷歌正式发布了首代TPU，这是一种专门针对TensorFlow开发的芯片，至今已发布到第三代。Google的原始TPU在GPU方面拥有领先优势，并帮助DeepMind的AlphaGo在Go锦标赛中击败了Lee Sedol。近期，Google 推出了可在Google Cloud Platform中使用的Cloud TPU。谷歌还有专用于在边缘的AI专用ASIC Edge TPU，它以较小的物理和电源占用空间提供了高性能，从而可以在边缘部署高精度AI。

微软

AI代表性芯片：Brainwave

微软是美国一家跨国电脑科技公司，以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务为主。公司于1975年由比尔·盖茨和保罗·艾伦创立，总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德。2017年8月，微软宣布推出一套基于FPGA（现场可编程门阵列）的超低延迟云端深度学习系统-Brainwave，以具有竞争力的成本以及业界最低的延时或延迟时间进行实时AI计算，Brainwave旨在加速实时AI计算的硬件体系结构。据悉，微软正在招聘工程师为其云进行AI芯片设计。

亚马逊

AI代表性芯片：Inferentia

亚马逊于1994年7月成立，是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业，业务起始于线上书店。2016年底，亚马逊AWS正式推出自己的AI产品线：Amazon Lex、Amazon Polly 以及 Amazon Rekognition，分别定位于可编写自然人机交互、语音转换服务以及图像识别。2018年亚马逊发布了Inferentia 的机器学习芯片，Inferentia支持 INT8、FP16 等流行框架以及混合精度。此外，它也支持 TensorFlow、Caffe2 和 ONNX 等机器学习框架。

苹果

AI代表性芯片：A11、A12、A13仿生芯片

苹果每年都会发布新一代芯片，从A11开始，苹果迈出了移动AI芯片步伐。苹果的A11包括专用的神经网络硬件，Apple称其为“神经引擎”，每秒可执行多达6,000亿次操作。此后的A12和A13无不都在强调AI的重要性，例如A13主打的两大亮点是低功耗优化和机器学习。Core ML是Apple当前用于机器学习应用程序的支持。另外，苹果近些年也收购了不少AI公司。

IBM

AI代表性芯片：TrueNorth、Watson

IBM是美国一家跨国科技公司及咨询公司，总部位于纽约州阿蒙克市。IBM生产并销售计算机硬件及软件，并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。IBM在2014年开始重点关注AI领域，且围绕Watson和类脑芯片展开。Watson是一个开放的多云平台，可实现自动化AI生命周期。而IBM研发的TrueNorth被称作是类脑芯片的典型代表，它由54亿个晶体管组成，分成4096个“神经突触内核”的结构。过去几年，IBM在人工智能领域签下16000份合同、400 份区块链合同。

华为海思

AI代表性芯片：昇腾910、昇腾310、麒麟980、麒麟990 5G、Hi3559A

昇腾有四大系列，昇腾310是目前面向计算场景最强算力的AI SoC；昇腾910是目前已发布的单芯片计算密度最大的 AI 芯片；麒麟980，是世界上第一个7纳米工艺手机SoC芯片组，世界上第一个cortex-A76架构芯片组，世界上第一个双NPU设计以及世界上第一个支持LTE Cat.21的芯片组；麒麟990 5G是目前晶体管数最多、功能最完整、复杂度最高的 5G SoC，也是首个采用达芬奇架构NPU的旗舰芯片；Hi3559A是一个移动摄像机SoC，具有双核CNN 700 MHz神经网络加速引擎。

百度

AI代表性芯片：昆仑、鸿鹄

据了解，百度从2011年开始开发现场可编程门阵列AI加速器，2018年7月，百度发布自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”。2019年7月，百度又发布了智能语音芯片——百度鸿鹄，主打低功耗和高精度。2019年12月18日，三星官方宣布，百度首款AI芯片昆仑已经完成研发，将由三星代工，最早将于2020年初实现量产。

阿里巴巴

AI代表性芯片：含光800、TG6100N

2018年10月31日阿里成立平头哥半导体有限公司，平头哥半导体将打造面向汽车、家电、工业等诸多行业领域的智联网芯片平台。2019年9月阿里首款AI云端推理芯片含光800正式推出，在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能比目前业界最好的AI芯片性能高4倍。除此之外，阿里还推出了TG6100N，这款芯片将用于天猫精灵等产品中。

特斯拉

AI代表性芯片：FSD

特斯拉是美国最大的电动汽车及太阳能板公司，产销电动汽车、太阳能板及储能设备，于2003年7月1日成立。在IEEE年度Hot Chips大会上，特斯拉首次公开了他们的全自动驾驶(FSD)芯片，这颗芯片是一种特殊类型的AI处理器，可以支持人工神经网络（ANN）。

据了解，富士通在自行开发专为深度学习打造的DLU多核心深度学习芯片，惠普正在开发自己的低功耗“神经网络”芯片，LG将利用自有的人工智能芯片加速人工智能的发展，诺基亚已经为其5G网络解决方案开发了ReefShark芯片组。还有富士通、戴尔、浪潮、西数也在AI芯片领域加速布局。

寒武纪

AI代表性芯片：MLU100/270/220

寒武纪科技是北京市一所人工智能技术公司，是全球第一个量产商业人工智能芯片的公司，名称取自寒武纪大爆发认为人工智能改写世界的曙光已经出现。2019年6月寒武纪推出云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡产品；2019年11月，寒武纪发布边缘AI系列产品思元220（MLU220）芯片及模组产品，思元220基于寒武纪自研架构 MLUv02 设计。

地平线

AI代表性芯片：征程（Journey）、旭日（Sunrise）

深圳地平线机器人科技有限公司成立于2015年6月，2017年12月，发布中国首款全球领先的边缘人工智能视觉芯片征程（Journey）系列和旭日（Sunrise）系列，目前这两大系列均已量产。其中，征程系列芯片使用自研 BPU（Brain Processing Unit)，可实现对车辆、行人和道路环境等多类目标的实时感知。旭日系列处理器采用地平线 BPU 2 代架构，具备在前端实现视觉识别与数据处理、视频结构化的处理能力，可广泛应用于 AIoT 场景。

比特大陆

AI代表性芯片：BM1680/1682/1684/1880

比特大陆（Bitmain）于2013年创立，是一家总部在中国北京的半导体设计公司。公司以设计比特币矿机定制芯片著名。BM1680是BITMAIN面向深度学习领域推出的一款张量处理器，适用于CNN/RNN/DNN等神经网络模型的训练与预测；BM1682，是BITMAIN面向深度学习领域推出的第二代张量处理器；BM1684是比特大陆面向深度学习领域推出的第三代张量处理器，性能较上代提升约6倍；BM1880 TPU可以提供1TOPS的算力@INT8，在Winograd卷积加速运算下，提供高达2TOPS的算力。

云天励飞

AI代表性芯片：DeepEye1000

深圳云天励飞技术有限公司成立于2014年8月，是一家专注于视觉人工智能领域的公司，致力于打造基于视觉芯片、深度学习和大数据技术的“视觉智能加速平台”。其中云天励飞自主研发的AI芯片“DeepEye 1000”在2018年8月成功流片，并将在2019年上半年实现量产及商用。它是一款专用深度学习神经网络处理器芯片，采用ASIP设计思路和异构计算多核SOC架构，集成多处理器单元，并行分布式处理与集中控制系统。

依图

AI代表性芯片：QuestCore

依图科技是朱珑博士于2012年创立，依图科技是全球极少数拥有全栈AI核心自研技术的创新企业，在计算机视觉、语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域达到全球领先水平。2019年5月，依图发布首款芯片-取名questcore，中文名求索。该芯片基于领域专用架构（DSA）理念，专为计算机视觉应用而生。

肇观电子

AI代表性芯片：N171

上海肇观电子科技有限公司于2016年05月30日成立，肇观电子致力于计算机视觉处理器和人工智能应用产品的创新和研发，为机器人、无人机 、无人车、安防监控等专业领域提供端到端的解决方案。2018年8月，肇观电子（NextVPU）正式发布AI视觉处理器芯片N171。N171是一款高度集成的SoC芯片，可作为主芯片独立运行操作系统，还可为计算机视觉定制特殊的视觉成像引擎。

嘉楠

AI代表性芯片：K210

2013年，嘉楠canaan由董事长兼CEO张楠赓创办，并发布了全球首款基于ASIC芯片的区块链计算设备，引领行业进入ASIC时代。2018年9月，嘉楠成为行业内第一个交付基于RISC-V架构和自研神经网络加速器的商用边缘智能芯片的公司。其研发的勘智K210是嘉楠科技的第一代内置了一体化SOC方案人工智能芯片，芯片采用内置FPU的RISC-V双核64位处理器架构，具备视听觉同步，低功耗和可编程能力强三大特点。

酷芯微电子

AI代表性芯片：AR9000

上海酷芯微电子有限公司于2011年7月12日成立，主要基于自主研发的无线通信基带和射频、视频信号处理、嵌入式智能视觉等核心技术，为客户提供芯片、模组和解决方案。2018年9月19日上海酷芯微电子针对无人机、无人新零售、智能安防、家庭服务机器人、工业视觉、IOT应用和通信等市场，推出了新一代 AR9000 系列高性能、低功耗的Edge AI 边缘智能处理SoC。

探境科技

AI代表性芯片：Voitist611

2017年7月，探境科技正式成立，鲁勇博士为公司创始人&CEO。探境科技是一家以终端AI处理芯片为核心产品的公司，提供芯片硬件平台和软件算法的整体方案，鲁勇曾经是硅谷著名半导体公司Marvell高管。2019年7月，探境科技发布全球首款通用型AI语音识别芯片——音旋风611(英文名称：Voitist611)，音旋风611实现了97%的超高识别率、毫瓦级别超低功耗。

清微智能

AI代表性芯片：TX101/210/510

北京清微智能科技有限公司成立于2018年7月，是可重构计算芯片领导企业，提供以端侧为基础，并向云侧延伸的芯片产品及解决方案。清微智能的TX101是一款智能传感器产品，具有超强的语音控制功能；TX210是一款智能语音产品系列；TX510是一款智能视觉产品系列，具有超低功耗。公司芯片产品已于2019年上半年量产，预计出货量近千万。

亿智科技

AI代表性芯片：TAi8010

亿智电子科技有限公司是以AI机器视觉算法和SoC芯片设计为核心的系统方案供应商，公司于2016年在珠海注册，志在成为视像安防、汽车电子、智能硬件领域智能化（AI）赋能的行业领导者。亿智一直坚持AI加速、高清显示、音视频编解码、高速数模混合等IP的自主研发，公司发布的TAi8010提供多种AI算力、多类应用市场的产品。

黑芝麻

AI代表性芯片：华山一号

黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP的AI芯片开发企业，致力于成为全球嵌入式人工智能平台的领跑者，主攻领域为嵌入式图像和计算机视觉，核心业务是提供基于光控技术、图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地方案。2019年8月，黑芝麻发布了车规级自动驾驶芯片A500（也叫做HS 1），在关键性能超越EyeQ4。

燧原科技

AI代表性芯片：DTU邃思

燧原科技专注人工智能领域云端算力平台，致力为人工智能产业发展提供普惠的基础设施解决方案，提供自主知识产权的高算力、高能效比、可编程的通用人工智能训练和推理产品。2019年12月，燧原科技推出了首款云端 AI 训练芯片邃思 DTU，邃思是针对云端人工智能训练场景的高性能通用可编程芯片，支持 CNN、RNN、LSTM、BERT 等网络模型以及 FP32、FP16、BF16、Int8、Int16、Int32 等数据类型。

知存科技

AI代表性芯片：MemCore001

知存科技成立于2017年10月，专注于模拟存算一体人工智能芯片设计。团队研发存算一体芯片6年，于2016年成功流片验证了国际首块模拟存算一体深度学习芯片。知存科技创新地使用Flash存储器完成神经网络的存储和运算，解决AI的存储墙问题，提高运算效率，降低成本。2019年知存科技推出了MemCore系列芯片-MemCore001/ MemCore001P，用于低功耗的实时智能语音应用，支持低功耗多命令词识别、降噪、声纹识别等。

启泰英伦

AI代表性芯片：CI100X/110X

启英泰伦于2015年11月在成都高新区注册成立，是一家专注于人工智能语音芯片及提供配套应用解决方案的国家高新技术企业。启英泰伦早在 2015 年就开始进入语音AI市场，2016年9月推出了全球首款人工智能语音识别芯片CI1006，并于 2017 年 1 月实现量产。2019年9月，启英泰伦发布了二代语音 AI 芯片 CI110X 系列（CI1102/CI1103）。

思必驰

AI代表性芯片：TAIHANG

2007年，思必驰成立于英国剑桥高新区，创始人均来自剑桥大学，2008年回国落户苏州。思必驰围绕四个AI进行整体布局：AIOT、AI芯片、AIBOT、AI生态。2019年1月，思必驰发布了其首款AI芯片TAIHANG系列，主打算法和芯片架构深度融合。

云知声

AI代表性芯片：UniOne

云知声专注于物联网人工智能服务，是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖智能语音技术的人工智能企业。公司成立于2012年6月。5月16日，云知声在北京发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne以及第一代“雨燕”。

出门问问

AI代表性芯片：Mobvoi A1

出门问问成立于2012年，是一家以语音交互和软硬结合为核心的人工智能公司，公司自主研发并建立了完整的“端到端”人机交互相关技术栈。2019年5月24日，出门问问在北京发布了旗下首款AI语音芯片模组问芯Mobvoi A1。

Rokid（若琪）

AI代表性芯片：KAMINO18

Rokid成立于2014年，是一家专注人机交互技术和人工智能软硬件产品开发的科技创新型企业，产品涵盖AR眼镜、智能音箱，以及相应的应用与服务。公司拥有国际领先的技术研发和创新能力，核心技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别、光学显示等。2109年6月，Rokid在杭州发布了旗下首款AI语音专用芯片KAMINO18。

Cerebras System

AI代表性芯片：CS-1

Cerebras是一家致力于加速深度学习的计算机系统公司。其领先的晶圆级引擎（WSE）是有史以来最大的芯片，也是是Cerebras的深度学习系统Cerebras CS-1的核心。WSE比任何其他芯片大56倍，可提供更多计算，更多内存和更多通信带宽。这使AI研究能够以前所未有的速度和规模进行。

Graphcore

AI代表性芯片：GC2

Graphcore由Simon Knowles和Nigel Toon于2016年创立，是英国的一家半导体公司，致力于开发用于AI和机器学习的加速器。它旨在制造一个大规模并行的智能处理单元（IPU），该单元在处理器内部拥有完整的机器学习模型。他们的新GC2芯片现已上市，可供客户使用。新芯片为AI NN计算提供了前所未有的性能。

Habana Lab

AI代表性芯片：Gaudi、Goya

Habana Lab是以色列的一家AI处理器公司，成立于2016年，从地面处理器平台开发而成，这些平台针对训练深度神经网络和在生产环境中进行推理部署进行了优化。2018年9月，Habana宣布推出全球性能较高的人工智能推理处理器Goya HL-1000处理器。2019年6月，公司推出了一款名为Gaudi的芯片，专门用于训练人工智能模型。

Hailo

AI代表性芯片：Hailo

Hailo是一家英国的技术平台，自1947年成立以来，一直致力于为行业专业人士和DIY爱好者提供更方便、更安全的工作环境。2019年5月，Hailo发布旗下首款AI深度学习处理器-Hailo-8，该处理器专为终端设备的深度学习应用而设计，可用在自动驾驶汽车，智能相机，智能手机，无人机和增强现实/虚拟现实（AR / VR）平台。

Blaize

AI代表性芯片：XPlorer X1000

Blaize是美国一家AI计算平台公司，成立于2010年，致力于为汽车，智能视觉和企业计算市场开发产品。Blaize XPlorer X1000集成了Graph Stream Processor（GSP）内核，可实现更高水平的处理和能效，非常适合计算各种用例中的AI推理工作负载。与传统的GPU / CPU解决方案相比，Xplorer X1000在整体系统效率方面进行了巨大的改进（10 – 100倍）。

Kalray

AI代表性芯片：MPPA系列

Kalray成立于2008年，是法国一家无晶圆厂半导体公司，专业从事应用MPPA众核技术。它面向两个主要市场：数据中心的网络和存储基础架构；以及针对关键应用的高性能嵌入式计算。其MPPA系列芯片已经有三代，主要有：MPPA-256 Andey、MPPA2-256 Bostan、MPPA2.2-256 Bostan2、MPPA3 Coolidge。

PEZY Computing

AI代表性芯片：SC2

PEZY Computing成立于2010年，是一家日本的无工厂计算机芯片设计公司，专门设计用于超级计算机的多核处理器。该公司的首款多核处理器PEZY-1于2012年推出，其后继产品PEZY-SC于2014年推出。2017年初，推出了PEZY-SC2芯片。

Eta Compute

AI代表性芯片：ECM3531

Eta Compute成立于2015年，总部位于加利福尼亚州，由机器学习领域的全球领导者，CPU和SoC架构师，模拟和数字设计师组成的团队推动。ECM3531是用于基于ARM Cortex-M3和NXP Coolflux DSP处理器的机器学习算法的ASIC，还有ECM3531SP、ECM3531PG和ECM3531SF。

Greenwave

AI代表性芯片：GAP8

Greenwave在2014年末成立，公司专注于创新智能传感器市场，是一家无晶圆半导体公司，设计颠覆性的低分辨率嵌入式方案用于图像，声音，振动的AI计算。Greenwave的GAP8是初级第一颗超低优先级的人工智能物联网新品。

Gyrfalcon Technology （GTI）

AI代表性芯片：Lightspeeur、GAINBOARD

Gyrfalcon Technology （GTI）是全球领先的高性能，低功耗和低成本人工智能（AI）加速器开发商，由资深硅谷企业家和人工智能科学家于2017年创立。作为三星全球AI加速器芯片供应商，GTI于2018年第一季度开始发售第一代芯片。其Lightspeeur主要用于人工智能边缘应用，GAINBOARD主要用于人工智能数据中心应用。

Preferred networks（PFN）

AI代表性芯片：MN-Core

Preferred networks是一家成立于2014年的日本公司，专注于人工智能和深度学习。2019年11月，PFN在美国科罗拉多州丹佛市举行的2019全球超级计算大会上展示了定制AI训练芯片MN-Core，可以在500W的功耗基础上实现524TFLOPS算力，计算功率效率达到了1.05 TFLOPS / W。

InnoGrit

AI代表性芯片：Shasta/Rainier/Tacoma

InnoGrit是一家无晶圆厂IC设计公司，于2016年10月成立。该公司致力于发展存储技术，以通过创新的集成电路和系统解决方案来解决人工智能和其他大数据应用中的数据存储和数据传输问题。Shasta是行业领先的NVMe控制器，适用于高达2TB容量的M.2和BGA SSD尺寸。；Rainier采用16 / 12nm FinFET CMOS工艺实现，也是NVMe控制器；Tacoma是业界首款16 / 12nm FinFET高端数据中心和企业级SSD控制器，

Kneron

AI代表性芯片：KL520

Kneron于2015年在圣地亚哥成立，是边缘AI解决方案的领先提供商。它致力于设计和开发用于AIoT，智能家居，智能监控，安全性，移动设备，机器人技术和工业控制的集成软件和硬件边缘AI解决方案。其KL520 AI SoC体现了Kneron的整个系统解决方案，因为它集成了Kneron的神经网络算法，可最大程度地提高在智能家居、移动、物联网以及安全领域的能效和性能。

全国初创企业还包括在FPGA/eFPGA领域的Achronix、flex logix以及EFINIX，在存储领域的Mythic、Syntiant、Areanna和ANAFLASH，在光学计算领域的lightelligence、lightmatter、Optalysys以及LUMINOUS，在神经形态领域的Brainchip、aiCTX、rain neuromorphic、GrAIn Matter Labs以及ABR，还有大量的初创企业wave computing、sambaNova、Cornami、Untether AI、grop、Tachyum、Esperanto、AISTORM、NeuroBlade、NOVUMIND、Tenstorrent、AIMOTIVE等等。

近些年，AI芯片对于整个芯片产业也起到了一个巨大的推动作用，相关的EDA工具，IP，设计服务，Foundry等等部门都有针对AI芯片的需求改进和发展，例如传统的IP厂商开始大力支持AI芯片的发展。这其中包括Arm、心思科技、Imagination、CEVA、Cadence、芯原以及videantis等等。

Arm的DynamIQ便是其对AI时代的回应，ARM还提供了一个开放源代码的Compute Library，其中包含针对Arm Cortex-A系列CPU处理器和Arm Mali系列GPU实施的软件功能的全面集合，还有专为边缘推理而设计的ML推力器。

Synopsys是为SoC设计提供经过硅验证的高质量IP解决方案的领先提供商。其推出的DesignWare EV6x嵌入式视觉处理器已针对需要高清分辨率的嵌入式视觉应用进行了优化，集成的CNN引擎与视觉CPU并行运行，可实现高精度的对象检测，图像分类和语义分割，而其功耗仅为竞争视觉解决方案的一小部分。

Imagination也宣布推出首批PowerVR Series2NX神经网络加速器内核：AX2185和AX2145。Imagination认为这两个新IP块可在给定的功耗曲线和芯片尺寸内提供出色的推理性能。

2018年除，CEVA宣布了一种名为NeuPro的新型专用神经网络加速器IP，它可以以更专业的方式加速和减轻来自CPU和GPU的工作负载，从而更快、更有效地进行神经网络推理。

Cadence也有用于成像，计算机视觉和神经网络的Tensilica Vision DSP，Tensilica Vision DSP系列减轻了主机CPU的负担，从而降低了运行密集型成像和视觉应用程序的能耗，成像和视觉算法可以在专门针对所需成像和视觉功能进行优化的DSP上运行。

早2017年5月，芯原推出一款电脑视觉和人工智慧应用的高度可扩展和可程式设计的处理器VIP8000。它每秒可提供超过3 Tera MAC，功耗效率高于1.5 GMAC /秒/兆瓦，是业界面积最小的采用16FF制程技术的处理器。

videantis处理器最初开发于1997年，经过6代完善，是您可以在市场上许可的最节能，性能最高的视觉处理体系结构。videantis v-MP6000UDX架构非常高效地运行各种视觉处理任务，从而提供了灵活的视觉计算平台，该平台可以运行将CNN与计算机视觉，视频压缩和图像处理相结合的完整嵌入式视觉应用程序。