處理器晶元和異構計算
- 處理器晶元概述 -
處理器晶元是指解釋並執行機器指令的功能部件，從技術複雜度和應用廣度來看，處理器晶元可分為通用處理器和專用處理器。
通用處理器可以執行任何計算任務，但在處理複雜且重複的任務時性能/功耗效率較低，常見的通用處理器如中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）。
CPU是一台計算機的運算和控制核心，它的主要功能是解釋計算機指令和處理計算機軟體中的數據。除了滿足計算要求，為了更好的響應人機交互的應用，它要能處理複雜的條件和分支，以及任務之間的同步協調，所以晶元上需要很多空間來進行分支預測與優化（控制單元），保存各種狀態以降低任務切換時的延時（存儲單元）。這使得CPU更適合邏輯控制、串列運算與通用類型數據運算。
GPU最初是專為執行圖形渲染所必需的複雜數學和幾何計算而設計的集成電路。其基於大吞吐量設計，特點是擁有很多的計算單元和很少控制/存儲單元，適合大規模並發計算。2000年以後，圖形學以外的專家開始嘗試把GPU用於通用計算。之後英偉達（NVIDIA）發布了CUDA，AMD和Apple等公司也發布了OpenCL，GPU開始在通用計算領域得到廣泛應用，如數值分析，海量數據處理，金融分析等等。
專用處理器（ASIC）通常為了實現某一任務或演算法而特別定製，從而獲得性能、功耗、體積等指標的極大提升，但作為代價會失去通用處理器的靈活性。專用處理器如數字信號處理器（DSP)和深度學習處理器（TPU、NPU等）。
數字信號處理器（DSP)是指具有特殊結構的，能夠快速實現數字信號處理技術的集成電路。它具有專門的硬體乘法器，廣泛採用流水線操作，提供特殊的指令系統，能快速的實現數字濾波，FFT，頻譜分析，卷積等數字信號處理演算法，其主要應用領域包括：雷達，通信，圖像處理，音頻編碼等。
深度學習處理器是指專為人工智慧演算法定製的專用集成電路。由於AI演算法中運算量最大的一類共性運算是矢量運算，在設計晶元時，將矢量運算通過邏輯電路等硬體方式實現，相比在傳統通用處理器（如CPU）上通過軟體實現的運算，在性能/功耗效率能夠獲得極大的提升。例如，幾年前，谷歌的人工智慧Alpha Go一盤棋動用了1000個CPU和200個GPU，每分鐘的電費高達300美元，而其網路規模卻只有人腦的千分之一。但在2018年初，清華大學微電子系團隊研發出的「思考者」(Thinker)晶元，用8節五號電池就能夠滿足其一年的耗電量。
- 處理器晶元產業鏈-
在晶元行業產業鏈中，IP核，即知識產權核或知識產權模塊，是產品創新的制高點。Gartner對IP的定義是「預先設計的電路模塊，用於製造完整的半導體器件」。IP核包括指令集、工具及微架構等設計方案，通常已經通過了設計驗證，設計人員以IP核為基礎進行設計，可以縮短設計所需的周期。目前國際上高端處理器IP核基本全部被國外大廠把持，包括Intel（PC端CPU），ARM（移動端CPU），NVIDIA（GPU）和CEVA（DSP）等。
SoC由可設計復用的IP核組成，一個SoC晶元上通常集成了包括CPU、DSP內核在內的不同IP核，將分離的處理器、周邊器件集成到一個晶元上，以減少晶元的面積、重量、功耗和成本，提升可靠性，降低用戶開發難度。目前的4G智能手機的基帶晶元均是採取SoC+內核方式，如高通的驍龍4晶元不僅集成了ARM的CPU內核用於協議棧的控制，還集成了自己的DSP內核，用於4G、3G、2G不同制式的底層信號的調製、解調。SoC晶元設計公司在獲得IP核授權後，在原IP核基礎上擴展、修改或直接使用，經過硬體和軟體設計，驗證，模擬，直至流片。目前全球主要SoC晶元設計公司包括Intel，NVIDIA，高通，三星，蘋果，海思，聯發科等。
全球晶元製造和封測產業主要分布在我國大陸和台灣地區，製造企業如台灣台積電，韓國三星，台灣聯電及大陸地區的中芯國際，封測企業如台灣日月光，和江蘇長電科技等。相比較而言，我國晶元封測產業實力最強，而晶元製造產業則是國家集成電路產業基金（大基金）重點投資的領域，據悉，「大基金」目前正募集二期約3000億元人民幣，用於提高中國設計和製造先進微處理器和圖形處理單元等能力。
每一次產業浪潮的推手實際上都是計算（晶元）技術的革新，目前人工智慧技術（AI）的第三次浪潮，正是由於大規模並行計算，深度學習演算法和大數據技術的快速發展。隨著人臉識別，無人駕駛，智能安防等場景應用對處理器效率的要求越來越高、需求差異越來越明顯，專用處理器成為必然選擇，處理器產業開始由「技術驅動」向「應用驅動」轉型。傳統技術公司和眾多創業公司都紛紛加入深度學習專用處理器（AI晶元）的研發，並面向不同的場景應用，如谷歌（雲計算），寒武紀（智能手機），地平線（無人駕駛）和深鑒科技（安防）等。
- 處理器晶元生態-
除了市場需求，對於通用處理器晶元領域新進入者來說，很大的制約因素在於軟硬體生態系統，Wintel聯盟這樣實力雄厚的巨頭作為後進入者在移動終端遭遇慘敗便是最好的證明。國產晶元缺少開發工具鏈和操作系統的生態培養，就沒有第三方為之製作應用軟體，因此，製作出好晶元只是第一步，完善晶元配套的軟體硬體生態體系也尤為重要，這就要求晶元研發人員不僅要懂晶元，還要在編譯器、開發環境、操作系統等領域具有相當的知識儲備，為開發者提供兼容現有生態，或者容易上手使用開發工具，同時還要獲得零組件廠商和整機廠商的支持。
另一方面，在專用處理器晶元領域，如無人駕駛、智能安防、物聯網等應用場景，對第三方開發者的依賴較少，生態壁壘相對較低，這就為國產專用晶元廠商提供了「超車」機會。
- 市場容量和市場結構 -
CPU：目前CPU指令集架構主要分為兩大陣營，一個是Intel、AMD為首的複雜指令集（CISC），採用X86架構，另一個是以ARM、IBM為首的精簡指令集（RISC），其中ARM公司採用ARM架構，IBM採用PowerPC架構。據ICInsights預測，2018年全球CPU/MPU市場將達到745億美元，同比增長4%，從2018至2022年複合增長率為3.4%。其中PC、伺服器和大型機佔比52%，嵌入式處理器約為16%，平板電腦移動應用處理器市佔率為4%，手機移動應用處理器佔比為28%。總體來看，雖然錯過了整個移動時代，但X86架構的市佔率仍舊達到50%，其中Intel和AMD的市佔率比例約為8：2，另外在傳統伺服器市場，X86架構的市佔率超過90%。與Intel的全產業鏈商業模式不同，ARM自己不生產晶元，而是通過對外IP核授權幾乎壟斷了整個移動端市場，市佔率超過99%。
在移動GPU領域，與CPU市場類似，傳統桌面GPU大廠同樣沒有抓住機遇。據HIS統計，2016年在移動GPU市場份額最大的GPU廠商分別是ARM、高通和Imagination。其中，ARM由於使用「CPU+GPU」的捆綁銷售策略，搶佔了近50%的移動端GPU市場份額，其MaliGPU年出貨量在2016年超過10億。排名第二的高通和第三的Imagination市場佔有率分別為33%和17%，其中Imagination作為曾經的王者，市場佔有率曾一度超過70%，其商業模式與ARM類似同為IP授權，近期蘋果宣布終止與Imagination的合作，開始自研GPU，對Imagination來說可謂雪上加霜。GPU：在傳統桌面GPU領域，Intel依靠其集成GPU（核顯）長期佔據著70%以上的市場份額，而獨立GPU則幾乎由NVIDIA和AMD所壟斷。但隨著近年深度學習需求的增長和挖礦大潮的到來，幾乎壟斷伺服器市場的NVIDIA和更受礦工青睞的AMD市場份額呈現明顯上升趨勢。據市場調研公司JRP公布的2018年Q1季度GPU市場報告，桌面GPU市場出貨量同比增長3.4%，Intel的份額從71.1%降至67.4%，NVIDIA、AMD份額雙雙增長，分別達到18.4%和14.2%。
AI專用處理器：根據基金評級機構Morningstar預測，2021年全球AI晶元市場規模將超過200億美元，這裡的AI晶元泛指CPU，GPU，FPGA和專用晶元ASIC。根據晶元應用場景，可以將AI晶元劃分為主要用於訓練的雲端數據中心AI晶元和主要用於推斷的終端嵌入式AI晶元。雲端AI晶元目前以NVIDIA的GPU為主，並且隨著Google、IBM、Intel等陸續進軍雲端AI，雲端AI晶元已經變成了海外巨頭的戰場，初創公司很難找到機會。終端AI晶元由於對功耗，延時，體積等指標要求較高，專用處理器（ASIC）成為必然趨勢。並且，不同於傳統處理器，晶元巨頭與初創公司在AI專用處理器的技術積累上幾乎處於同一起跑線，幾乎沒有專利體系壁壘，因此AI專用處理器成為了眾多初創公司發力的領域。因據諮詢公司觀研天下預計，2017年，自動駕駛、智能安防、智能手機和其他物聯網的終端AI晶元市場規模分別為1.42億美元，0.55億美元，2.2億美元和1.4億美元，至2022年，將分別增長到102億美元，18億美元，34億美元，77億美元。DSP：目前世界上DSP廠商主要有：德州儀器（TI）、模擬器件公司（ADI），摩托羅拉（Motorola），CEVA和Tensilica（已被Cadence收購），其中TI公司獨佔鰲頭，佔據絕大部分的國際市場份額。CEVA和Tensilica為DSPIP核授權廠商，根據華夏芯公司提供的行業資料，2013年CEVA和Tensilica在DSPIP核授權領域的市場份額分別為44%和41.7%。
IP核授權：隨著晶元系統的設計越來越複雜，晶元廠商越來越推崇SoC設計模式來應對不斷強大的芯 片功能需求，這就讓很多晶元廠商無法兼顧所有的晶元IP內核的開發，同時也讓沒有處理器開發經驗的廠商有了相關IP授權的需求。據統計，2013年全球半導體IP市場規模達24.5億美元，較上一年增長11.5%，其中ARM以43.2%的市佔率遙遙領先，穩居龍頭地位，Synopsys與Imagination分別以13.9%與9%市佔率位居二、三位。以下為2013年半導體IP市場TOP10。
- 我國處理器晶元產業發展概況和相關政策 -
據中國半導體行業協會統計，2017年中國集成電路產業銷售額達到5411.3億元，同比增長24.8%。自2013年以來，中國每年需要進口超過2000億美元的晶元，而且連續多年超越石油位居單品進口第一位，2017年更達到歷史新高——2601億美元。中國作為全球最大的集成電路市場，晶元嚴重依賴進口，尤其是高端晶元，而中興事件的爆發更是引起了社會對我國晶元產業乃至信息安全的擔憂。
但實際上，國家一直非常重視集成電路產業的發展，早在2000年，國務院就發布了《鼓勵軟體產業和集成電路產業發展的若干政策》，即18號文件，該文件是我國首次專門針對軟體和集成電路產業制定的鼓勵政策，從企業設立、投融資、稅收、產業技術、市場、人才、知識產權保護等角度對整個集成電路產業予以保護和支持，力度空前，改善了我國晶元產業的發展環境，奠定了我國晶元產業的真正基礎。2011年，18號文件到期，國務院發布了《進一步鼓勵軟體產業和集成電路產業發展的若干政策》，即4號文件，延續了18號文件的主要條款，並提出了逐步制定國內行業標準的研究開發目標，使行業的發展套路更趨完善。此後核高基，超大規模集成電路先後被列入國家重大專項，至2014年6月，國務院推出重磅指導文件《國家集成電路產業發展推進綱要》，明確提出「到2020年，集成電路產業與國際先進水平的差距逐步縮小，全行業銷售收入年均增速超過20%」，以及「到2030年，集成電路產業鏈主要環節達到國際先進水平，一批企業進入國際第一梯隊，實現跨越發展」的發展目標。同年10月，國家集成電路產業投資基金（大基金）成立，重點投資集成電路晶元製造業，兼顧晶元設計、封裝測試、設備和材料等產業，截止目前，大基金一期千億資金已投資完畢，二期募資工作已啟動。2015年，《中國製造2025》中首次明確了中國將「提升集成電路設計水平，不斷豐富知識產權(IP)核和設計工具，突破關係國家信息與網路安全及電子整機產業發展的核心通用晶元…」的戰略目標。
進入2018年，江蘇、上海、福建等多省市陸續發布重大項目建設計劃，集成電路產業成為眾多省市2018年重大項目的投資重點。以江蘇省為例，崑山市出台《崑山市半導體產業發展扶持政策意見(試行)》，提出將設立崑山市半導體產業投資基金，主要用於半導體產業鏈重大投資項目的引進，推動重點企業產能水平提升，鼓勵兼并重組，對接國家和江蘇省相關產業投資基金，配套支持崑山市半導體產業項目等。無錫市出台《無錫市關於進一步支持集成電路產業發展的政策意見(2018—2020)》，包括鼓勵做大做強、支持技術研發、加強人才支撐、完善產業生態等4個方面15條政策，突出了對集成電路設計業這一短板的扶持和補強，鼓勵設計企業研發高端產品，將IP授權、掩模製版、首輪流片三者合一，統一按40%比例予以扶持，還在落實太湖人才政策、評選產業優秀人才、鼓勵產業人才培訓等方面增加了新的條款。
近年來，我國集成電路產業相關政策還包括：
目前我國各類處理器晶元都已經了國產化的產品，尤其是國內AI晶元近幾年的發展，為我國晶元產業「超車」提供了機會。但總體來看，我國晶元產業不論技術水平，還是商業競爭力，與美國相比還存在較大差距。
國產CPU：在傳統PC和伺服器CPU領域，按產品線可以分成三大陣營：完全自主架構，兼容現有架構以及X86/ARM陣營。完全自主架構的CPU包括北大眾志的Unicore，蘇州國芯、杭州中天和浙江大學共同設計的C*Core，完全自主架構的CPU由於缺少開發工具鏈、操作系統及應用軟體的支持，商業化較難，但從國家信息安全形度來說是完全自主可控的。在兼容現有架構的CPU當中，中科院出身的龍芯在MIPS指令集中加入了500多條自定義指令，發展出了自己的一套規範，並在2015年發射的北斗雙星上成功應用；軍工背景的申威CPU採用Alpha64架構，適合做並行計算，但單核性能較弱，目前專註超算領域，旗下的神威-太湖之光問鼎世界超算第一；北京君正Xburst採用MIPS架構，專註於可穿戴和物聯網的碎片化市場，在這些領域生態依賴性較小，並且在晶元產量較小的情況下，X86/ARM陣營的公司受制於大額授權費，不具有價格競爭力。X86/ARM陣營包括基於x86架構的上海兆芯（威盛授權）和天津海光（AMD授權），基於ARM架構的飛騰和華芯通等。基於x86和ARM架構的CPU，可以輕鬆的切入Windows/Linux生態，在綜合性能上也比較領先，但國內團隊對於先進CPU的消化吸收、再創新仍需要多年時間，未來能否實現可持續的技術創新存在一定不確定性，並且在信息安全上受制於人。
在移動CPU領域，華為海思和小米從ARM購買授權，並在其基礎上自主設計、擴展後投產，而Oppo、Vivo則直接購買高通的處理器晶元（同樣是ARM架構）。
2018年4月，我國集成電路行業專家胡偉武，倪光南，沈昌祥，田斌等人發布了CPU自主可控的核心三要素：
a.CPU研製單位是否符合安全保密要求。
b.CPU指令系統是否可持續自主發展。
可持續自主發展的指令系統必須是自主設計的，或者持有國際上已有指令系統的長期有效授權並且可以自主拓展新指令，這樣才能在知識產權上和未來的發展變化中不受制於人。龍芯的胡偉武博士對此解讀：「如果得到境外企業指令系統授權，但授權是有期限的，到期後境外企業可以終止授權或漫天要價，則會使我們基於該指令系統辛辛苦苦建立的產業生態付之一旦。如果自己不能隨著應用的要求添加指令，則只能亦步亦趨地跟隨別人的技術路線，難以構建安全可控的信息技術體系。」
c.CPU核源代碼是否自己編寫
這裡的CPU核源代碼主要是指處理器的微結構設計，也就是處理器核心的硬體源代碼要是自主編寫、設計的，而不是來自於第三方授權。按照胡偉武博士的說法：「Intel的CPU中最近發現的「熔斷」和「幽靈」隱患給業界一個啟示，即使設計者對CPU的複雜度引起的安全隱患都難以完全把握，更別說是看別人的設計了。不少國內CPU企業靠著從第三方公司獲得的軟核授權甚至硬核授權「攢」CPU，他們並不真正知道處理器核心代碼怎麼寫，更沒法形成自己的核心設計能力。因此，CPU核源代碼是否自己編寫是判別一個處理器團隊是否具備設計CPU能力的關鍵。」
按照這個標準，完全自主架構陣營、申威、龍芯、華夏芯都是自主可控CPU。
國產GPU：相對於國產CPU，國內具有GPU研發能力的公司不多，產品性能與國際大廠的差距也比較大，其中上海兆芯的Elite2000技術來源於收購美國老牌GPU設計廠商S3Graphics，性能與Mali760MP8相當，目前廣電推廣的TVOS整體解決方案採用了Elite2000，截至2017年11月已出貨150萬台；國防科大背景的長沙景嘉微主要面向雷達等軍用領域，實現了軍用GPU的自主可控，其最好的產品JM5400在性能上與英偉達2010年的入門級產品仍有不小的差距；而中船重工完全自主研發的GPU「凌久GP101」則在2018年2月剛剛完成流片。此外，具有中資背景的私募基金Canyon Bridge於2017年成功收購了Imagination，作為全球移動GPU市場前三，其技術水平毋庸置疑，但國產GPU廠商在此基礎上實現技術引進和消化吸收還需要較長時間。
國產DSP：在雷達、電子對抗等軍工裝備中，我國長期以來一直使用國外的DSP晶元，由於美國政府禁止出口軍品級DSP晶元，使我國的武器裝備不得不使用低等級晶元，進而嚴重影響了裝備的性能。出於安全方面的考慮，我國軍工單位近年來承擔了國產DSP的研發任務，如中國電科38所的「魂芯」系列，中國電科14所「華睿」系列以及國防科技大學的「銀河飛騰」系列。但這些自主研發的DSP晶元大多是面向軍工裝備的專用DSP，在商業領域，目前我國國產DSP幾乎是空白，市場份額基本被美國TI等廠商壟斷。
國產AI：如前文所說，一方面專用晶元市場對第三方依賴較少，生態壁壘較低，另一方面ASIC作為未來終端AI晶元的必然趨勢，相比傳統晶元，幾乎沒有專利體系壁壘，因此AI專用晶元成為了初創公司重點發力的領域。目前國內各領域AI晶元初創公司數量達到數十家，其中包括全球第一家AI晶元獨角獸中科寒武紀。從應用場景來看，無人駕駛和智能安防則是這些AI晶元初創公司的首選。
國內AI晶元百花齊放的局面吸引了國際巨頭和資本的關注，如Intel投資了地平線，全球FPGA晶元龍頭賽靈思投資了深鑒科技等。但在技術水平，尤其是「能效比」等關鍵指標上，國內AI晶元公司與國際廠商還有比較大的技術差距，在Compass Intelligence發布的全球AI晶元企業排名中，我國企業中排名最高的是第12名的華為海思，而寒武紀和地平線只分列第22和第24位。下表為國內主要AI晶元廠商：
- 異構計算 -
處理器晶元計算性能的提升經歷了兩個時代，第一個時代是單核時代，這個時代性能提高的重點是提升主頻，希望通過提高計算速度來提升性能，但隨著摩爾定律越來越接近物理極限，提升單核性能的難度和成本越來越高，能夠支持高端晶元研發的企業已經越來越少，更多的企業開始尋求橫向發展，處理器晶元隨之進入第二個時代，即多核並行計算時代。Intel在2005年就轉入了多核計算技術，通過在單個晶元上設計多個簡化的處理器核，以多核/眾核並行計算大幅提升了計算性能。但是多核並行帶來的性能提升並不是永無止境，隨著並行度的提升，散熱和能耗的問題也日益突出。因此在大規模並行遇到瓶頸後，提升計算效率成為了近幾年處理器晶元最受關注的領域，即如何最大化的發揮各處理器的性能，把最適合的任務交給最擅長的計算單元。處理器晶元也即將進入第三個時代，異構計算時代。
異構計算是指將不同架構的CPU、GPU、DSP、FPGA、ASIC等特定硬體加速單元依據相關技術標準和規範有機內在融合在一顆SoC晶元上，不同任務由最合適的計算單元來承擔，不同異構內核之間實現協同計算。此外，最新的異構計算理論要求實現各計算單元內存統一定址，即各計算單元可以共享內存，不必將數據複製一份到對方的內存區域中。這樣程序員們就不用介入不同計算單元的內存管理，有效降低編程的繁瑣程度。異構計算有兩種實現方式：一是片間異構，將多個不同類型處理器晶元通過片間集成的方式節點級實現；二是片內異構，基於單（硅）片內集成多個不同處理器內核的晶元級實現。
異構計算髮展的另一個驅動力來源於專用處理器的發展。隨著計算任務的差異性越來越大，已經沒有任何一種晶元設計方案能夠滿足所有不同類別計算任務所需求的全部性能指標。針對某一項計算任務而定製的專用處理器可以顯著提升計算效率，並大大減低CPU的負荷，一舉突破當前的散熱和能耗瓶頸，因此，多處理器的深度融合成為了產業發展的必然選擇。從這個角度看，未來隨著異構計算的發展，對CPU等通用處理器性能的要求會逐漸降低，這或許也為國產CPU的崛起提供了契機。
異構計算並不是簡單意義上各種處理器物理上的融合，更重要的是，其需要解決各處理器晶元的架構整合、通信交互、內存統一定址、以及相關的軟體支持等一系列問題。2006年，在成功收購ATI後，AMD成為了全球唯一一家同時擁有高性能CPU處理器、GPU顯卡、晶元組主板的半導體企業。但直到四年後的2010年，AMD才推出全球第一款真正意義上的「CPU+GPU」片內異構計算晶元APU，其技術複雜度可見一斑。
據賽迪智庫預計，未來全球範圍內，在手機、平板及其他嵌入式晶元等高性能移動計算領域，異構多核晶元市場規模約20億片，銷售額約400億美元;在台式電腦、筆記本電腦及工業控制等個人及專業計算機領域，市場規模約3億片，銷售額約550億美元;在大數據、人工智慧等高性能計算機領域，市場規模約1000萬片，銷售額約200億美元。目前除AMD外，包括Intel，NVIDIA，高通，ARM等國際晶元巨頭都已經推出了自家的異構多核處理器。而在國內，除華夏芯以為的異構計算相關的消息很少，技術發展還相對初級，華為新近發布的GPU Turbo技術，從公開的技術細節來看，只是軟體層面的升級，並不是真正意義上的異構計算晶元。
從技術和商業的角度看，異構計算的發展目前還面臨著以下幾個挑戰：
a. 處理器IP核供應商的指令集架構各不相同，其各自配置的工具鏈及開發環境等開發生態也不一樣，導致SoC晶元設計公司需要針對每一種處理器都配備相關的開發人員，導致開發難度大，成本高，周期長，並且獨立開發導致難以實現計算資源的優化調度。
b. 由於應用程序運行在多種處理器上，因而需要解決異構應用程序的可移植性問題，否則就只能在編寫程序前就決定哪部分用CPU，哪部分用DSP，甚至還需要了解是哪個供應商的CPU或DSP。
c. 目前異構可移植應用的開發人員生態尚未形成。
- 異構系統架構(HSA)聯盟 -
當前，全球異構計算領域呈現三強鼎立的態勢，分別是以AMD、高通、ARM、三星、北京華夏芯等為主體的全球異構系統架構（HeterogeneousSystemArchitecture）聯盟，以IBM、Google、NVIDIA為主的OpenPOWER聯盟和Intel主導的異構計算體系。其中，Intel公司異構計算體系主要為其自身系列產品和服務使用，在PC與高性能移動計算領域優勢明顯；HSA是完全開放的異構計算聯盟，由於ARM、高通、三星等巨頭參與，在高性能移動計算領域擁有顯著優勢。OpenPOWER聯盟以IBM POWER晶元架構技術為基礎，成立時間最晚，主要面向高性能計算領域應用。
目前異構計算領域在全球影響最大、最先推出產品的HSA聯盟是2012年由美國AMD公司發起，由約60家處理器設計、工具設計、軟體設計等公司以及大學等科研機構共同組成。該聯盟成員有AMD、ARM、高通、三星、聯發科、德州儀器、Imagination、LG、華夏芯、華為等公司。聯盟主要目標是：主導制定異構計算相關行業標準與規範，推動產品互操作性測試和驗證；聯盟成員合作共建異構計算全球應用生態。基於HSA頒布的軟硬體系列介面標準和規範，業界可以設計非常豐富的產品，幾乎覆蓋了從低功耗嵌入式、智能終端、平板電腦、PC桌面系統到雲端伺服器等絕大多數設備。華夏芯在HSA聯盟中首次提出將DSP納入HSA系統構架及編譯支撐，為異構系統的擴展做出了重要貢獻。
隨著HSA的建立與發展，HSA框架下的生態問題將變得越來越小。在HSA框架下，生態系統支持由包括ARM、AMD、高通、Imagination、聯發科、華夏芯等數十家晶元公司在內的HSA直接提供，無需開發獨立生態系統。當前，CPU+GPU+DSP+FPGA的異構融合是晶元領域的主流發展趨勢之一，這對我國晶元產業既是挑戰又是機遇。
因此，發展異構多核計算晶元技術與產業，第一，可以擺脫我國在傳統架構晶元上與Intel等國外主流晶元廠商競爭的不利局面。在異構處理器晶元上，我國與國外主流處理器廠商處在同一起跑線上，共同參與新一代異構多核處理器的設計、測試與應用。第二，可以實現異構多核處理器與國產操作系統的無縫對接與共同支撐，基於國產操作系統和國產異構多核處理器，形成牢固支撐中國信息安全的技術和產業平台。第三，可以構建由中國主導的異構計算應用生態系統。藉助我國在市場、應用等方面優勢地位和影響力，形成完全自主可控國產高端處理器生態系統，推進產業自主創新，兼容並蓄，使之成為國際主流的技術路徑和生態體系。
- 可比公司估值 -
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