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1 海思半导体 昇腾310（华为首款全栈全场景人工智能芯片）、昇腾910（算力最强AI处理器）
2 联发科 天玑9000SoC、天玑7000
3 寒武纪 第三代云端AI芯片思元370
4 地平线 全场景整车智能中央计算芯片征程5
5 中星微电子 新一代人工智能机器视觉芯片“星光摩尔一号”
6 平头哥 AI推理芯片“含光800”、自研云芯片倚天710
7 四维图新 新一代车规级高性能智能座舱芯片AC8015
8 昆仑芯 第二代昆仑芯片
9 北京君正 多核异构跨界处理器—X2000、2K HEVC视觉物联网MCU—C100
10 芯原微电子 Vivante?神经网络处理器IP
11 瑞芯微电子 CPU+GPU+NPU硬件结构设计的RK3399 Pro
12 依图科技 云端视觉AI芯片求索QuestCore?
13 思必驰 第二代人工智能SOC芯片TH2608
14 全志科技 针对VR一体机应用推出VR9专用芯片、XR系列MCU+WiFi产品
15 黑芝麻智能 第二颗车规级智能驾驶感知芯片华山二号A1000 pro
16 燧原科技 第二代人工智能训练产品“邃思2.0”芯片
17 天数智芯 云端7nmGPGPU产品卡“天垓100”
18 杭州国芯 GX8002 超低功耗AI语音芯片、GX8010 物联网人工智能芯片
19 西井科技 AI芯片DeepWell
20 国科微 DVB/IP融合4K超高清芯片GK6323V100B
21 嘉楠耘智 集成机器视觉与机器听觉能力的系统级芯片勘智K210、中高端边缘侧应用市场的推理芯片勘智K510
22 景嘉微 图形处理器芯片（GPU）-JM7201、JM9系列图形处理芯片（完成初步测试工作）
23 云天励飞 自主可控的神经网络处理器芯片云天初芯TMDeepEye1000
24 富瀚微电子 轻智能摄像机芯片FH8652/FH8656/FH8658系列产品
25 华夏芯 高性能SoC GP8300、低功耗异构多核SoC GP3600
26 兆易创新 GD32L233系列全新低功耗MCU
27 比亚迪半导体 90nm高端IGBT芯片
28 翱捷科技 移动智能终端芯片ASR8751C、多模数据通信芯片1802系列
29 爱芯元智 高算力，高画质，高能效比的SoC芯片AX630A
30 灵汐科技 类脑芯片KA200
31 启英泰伦 人工智能语音芯片CI100X系列
32 安路科技 28nm制程的PHOENIX1系列芯片
33 清微智能 多模态智能计算芯片TX510、集成独立NPU的蓝牙主控芯片TX231
34 熠知电子 微内核ManyCore架构芯片技术
35 鲲云科技 数据流AI芯片CAISA
36 比特大陆 算丰第三代人工智能芯片BM1684
37 大华股份 HDCVI6.0 4K实时AD芯片（2019）
38 零边界 工规级32位MCU
39 深思考人工智能 医疗影像专用AI芯片M-DPU
40 异构智能 专为卷积神经网络设计的AI推理芯片NovuTensor
41 深维科技 超高性能图像处理方案ThunderImage
42 欣博电子 超低功耗SVAC2.0智能芯片（2019）
43 人人智能 集成人工智能操作系统FaceOS的“智能芯”
44 出门问问 AI语音芯片模组“问芯”
45 芯驰科技 V9芯片-ADAS及自动驾驶
46 肇观电子 低功耗高性能SoC芯片NE-D163A
47 知存科技 存算一体SoC芯片WTM2101
48 探境科技 音旋风系列的第二代产品，共包括VOI311(轻量版)、VOI621(升级版)和VOI721(增强版)三款芯片
49 安霸半导体 人工智能视觉处理器CVflow?系列最新芯片CV5
50 深思创芯 芯片Abucus Vi-SS6500F、第二代Abucus Vi-SS6800S
以下是一些当前市场上较为知名的神经网络芯片：
1. NVIDIA Tesla V100：NVIDIA的旗舰GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
2. Google TPU：Google的Tensor Processing Unit，是一种专门为TensorFlow优化的ASIC芯片，用于加速深度学习推理。
3. Intel Nervana：Intel的深度学习加速器，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
4. Qualcomm AI Engine：Qualcomm的AI引擎，是一种集成了CPU、GPU和DSP的芯片，用于加速深度学习应用。
5. IBM TrueNorth：IBM的神经元芯片，采用了类似于人脑的神经元结构，用于模拟神经网络。
6. Huawei Ascend：华为的AI芯片，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
7. AMD Radeon Instinct：AMD的GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
这些芯片都具有不同的特点和优势，具体选择需要根据应用场景和需求进行评估。
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