fpga上市公司排名？
1.
紫光国芯——长江存储3D NAND;FPGA;
2.
中兴通讯——中兴微电子;
3.
4.
景嘉微——军用GPU(JM5400 型图形芯片);
5.
光迅科技——光芯片;
1） 紫光国芯——长江存储3D NAND；FPGA；
2） 中兴通讯——中兴微电子；
3） 国民技术——射频芯片；移动支付限域通信 RCC 技术；
4） 景嘉微——军用GPU（JM5400 型图形芯片）；
5） 光迅科技——光芯片；
6） 全志科技——A 股唯一一家独立自主IP 核芯片设计公司（类似巨头ARM）；数模混合高速信号的设计与集成技术在55nm/40nm/28nm 工艺下实现HDMI、LVDS、PLL、AudioCODEC、USB2.0、TV-encoder、TV-decoder 等数模混合IP。
7） 艾派克——通用打印耗材芯片（SOC芯片——自主知识产权的32 位嵌入式CPU 内核、ASIC芯片）；调节器芯片、门驱动芯片、电池管理芯片）
8)***微电子（金融IC卡—国内唯一一家自有模块封装产线的芯片商）为旗下三家半导体设计提供商；
9） 欧比特——SOC、芯片式卫星等；国内航空航天控制芯片龙头（S698 系列芯）；
10） 北京君正——自主创新的XBurst CPU核心技术——MIPS 架构M200 芯片；
FPGA大厂赛灵思为何要收购深鉴科技？
很显然赛灵思也在转变思路，在传统业务FPGA的基础上拓展一些面向行业领域的ASIC芯片及解决方案，尤其是AI领域的自动驾驶，未来市场是非常庞大的，中国市场更是全球瞩目、首当其冲，所以收购是很明智的，尤其对于赛灵思会有很好回报的，也是一种双赢的结果
我们先来看看赛灵思Xilinx是一个什么样的企业，赛灵思于1984年成立，是FPGA芯片的发明者。他们的毛利润率高达70%，净利润率高达28%以上。他们在FPGA领域唯一的竞争对手就是英特尔。
由于Al在各种事务中的应用越来越多，赛思灵的收入也越来越稳定，因为FPGA已经成为Al领域不可或缺的芯片。
赛思灵收购深鉴科技更多的是为了增强其自身以FPGA为核心的人工智能平台推广，并与以GPU为主流的Al芯片应用领域竞争。未来的Al芯片应用领域必定是GPU与FPGA的，我们能够看到以赛思灵和英特尔为代表的FPGA和以英伟达，AMD为代表的GPU正在展开全方位的市场竞争。
再来说说深鉴科技。我们知道它的估值高达10亿美元，但深鉴科技的大部分解决方案必须以FPGA为依托，英伟达的Al实力之所以排在全球第一就是因为它的芯片是Al的基础，而深鉴科技更多的是起到了加速的作用，凭借深鉴科技本身是根本没法形成一个完整的Al平台。所以他们选择了被巨头收购。
除此之外，赛思灵是深鉴科技的A轮投资者。
赛灵思是全球最大的可编程芯片（FPGA）厂商，而深鉴科技所有的技术研发都是为了优化赛灵思的FPGA芯片以达到更好的性能，由于两者联合可以产生更大的效益，所以深鉴科技被收购符合商业逻辑。
深鉴科技是一家总部位于北京的初创公司，2016年成立后就一直基于赛灵思的平台开发机器学习解决方案。深鉴科技发布的两个深度学习处理器的底层架构——亚里士多德架构和笛卡尔架构的，都是基于赛灵思的FPGA 芯片开发。
深度学习中，深度神经网络模型通常存在大量的信息冗余。深鉴科技专注于神经网络剪枝、深度压缩技术以及系统级优化，在保证基本不损失算法精度的前提下可将网络模型的计算量和规模压缩数倍至数十倍。经过深鉴科技优化的神经网络剪枝技术，运行在赛灵思FPGA器件上可以实现突破性的性能和最佳的能效。
对于赛灵思而言，深鉴科技可以帮助它开拓人工智能应用市场；而对于深鉴科技而言，对赛灵思的依赖性很强，并且独自探索商业化落地对于一家初创公司来说也是困难重重。
显然，两者合并会产生1+1>2的效果，于是基于双方的利益需求发生了这次收购，可以说是一个双赢的局面。
人工智能芯片的市场定位？
随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。
为什么需要人工智能芯片？神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。
尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。
人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。
最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。[_a***_]年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分
目前我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。数据显示，2016-2019年我国智能芯片的市场规模从19亿元增长至56.1亿元，复合年均增长率为43.5%，预计2021年市场规模将进一步增长，达到86.3亿元。未来，人工智能芯片行业市场前景非常可观。
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