芯原新一轮融资为上市做准备?

美国加利福尼亚州坎贝尔2018年3月13日消息——Arteris IP是经过实际验证的系统级芯片（SoC）互连半导体知识产权（IP）产品的创新供应商，今天宣布，芯原微电子控股有限公司（VeriSilicon）已购买多项Arteris FlexNoC互联IP产品的使用权，在数据中心、汽车和其他应用中用作系统级芯片（SoC）片上通信的主干部件。 芯原微电子是一家从事硅半导体平台服务（SiPaaS®）的公司，为广泛的市场提供全面的系统级芯片（SoC）解决方案。芯原微电子团队擅长使用Arteris IP来优化系统级芯片的片上通信，在芯片设计中多次成功实施Arteris片上网络（NoC）互连技术。芯原微电子公司使用Arteris互连IP

Sorenson Media 的 Sorenson Spark 视频解码器能优化移动视频性能的设计与制造，及访问互联网上的海量视频 圣迪亚哥与上海2010年5月25日电 /美通社亚洲/ -- Sorenson Media 和芯原今天共同宣布，芯原获得 Sorenson Spark 软件开发包 (SDK) 授权，用以增强公司在线视频设计平台。作为一家全球性的芯片设计代工商，芯原将把 Sorenson Spark 解码器用于移动设备的库及核心芯片组。 Sorenson Spark 是业内最通用的，也是首个被 Macromedia Flash（即 Adobe Flash）采纳的视频解码器。该解码器能完全支持播放互

随着ChatGPT的火爆，AI技术再次引发人们的关注。数据显示，现在与AI相关的芯片占比约为20%，而到2030年这一占比将会上升至70%。这意味着，未来不管做什么芯片，多少都和AI有关系。 与AI相伴而来的，是巨大的算力需求。现如今，半导体工艺制程发展已进入后摩尔定律阶段，芯片资源密度和数字逻辑时钟频率的提升幅度逐代次衰减，导致芯片设计厂商只能通过增加芯片面积以提升集成度，不断挑战光罩极限。 Chiplet（芯粒，或小芯片）因其具有提升良率、突破光罩极限、芯片架构灵活、芯片组件技术供应货架化等优异特点，受到产业界和学术界的广泛重视。它是一种把传统单芯片设计方案改为基于多个芯粒进行设计，并利用先进封装工艺进行集成的芯片设计

芯原VIP9000 NPU AI处理器和ZSPNano DSP IP将为低功耗汽车图像处理SoC带来AI视觉(AI-Vision)和AI语音(AI-Voice)功能 2020年5月12日——芯原 (VeriSilicon)今天宣布，全球领先的低功耗智能图像处理SoC解决方案提供商芯鼎科技(iCatch Technology, Inc., TPEX: 6695)已选择芯原VIP9000神经网络处理器(NPU)和ZSPNano数字信号处理器(DSP) IP。这两款IP都将用于芯鼎科技的下一代AI图像处理SoC。该SoC将嵌入芯原NPU神经网络加速器，可用于汽车电子、工业、家电、消费电子、智能物联网( AIoT )、智能家居、商业等

Marvell 为其数字娱乐和移动应用处理平台解决方案选择芯原技术 世界级集成电路（IC）设计代工厂和定制硅解决方案提供商芯原股份有限公司 (VeriSilicon Holdings Co.， Ltd.) 今天宣布，已和Marvell (NASDAQ: MRVL) 签订了第三代ZSP核授权协议。该协议包括面向高效移动应用和数字娱乐平台解决方案而进行面积和功耗优化的Dual-MAC ZSP800M 和 ZSP880M 可综合DSP核。 Dual-MAC ZSP架构提供高性能、低功耗、低成本最佳平衡，可满足移动和数字娱乐应用平台日益增长的多功能融合和更长电池寿命的需求。而易用性和用户支持则是芯原 ZSP核为被授权方带去的两大典型优

芯片设计服务企业芯原股份宣布推出下一代AI视频处理解决方案：新优化的VC9000视频编解码器与VIP9400人工智能（AI）和神经网络处理技术的结合，可以更高效地处理数据中心的视频流。 为应对实时游戏、点播游戏和视频流应用的不断增加，带宽的不断扩展，以及向各种设备输出不同尺寸视频的需求，云平台公司需要采用最新的视频处理解决方案，如VC9000与VIP9400相结合的方案。芯原的VC9000和VIP9400相结合，可提供领先的AI视频处理，包括高吞吐量和可伸缩性，以及实时AI视频内容分析和基于场景的视频编码和AI像素增强。 芯原的VC9000视频处理器系列提供了高性能、高品质、小面积和省电的多格式视频解码和编码，支持8K@1

在2019年9月16日举行的第七届上海FD-SOI论坛上，芯原物联网互联平台总监曾毅指出，随着物联网产业的发展，部署物联网的设备没有如人们想象中那样变得越来越便宜，而是变得越来越昂贵。 之所以变得更加昂贵，主要是出于以下两方面原因： 首先，当物联网中的设备越来越多，维持物联网设备的资本支出和运营支出将会持续增加。这不仅仅是边缘端设备的增加，对于云端的处理功能和设备的要求也在增加。 其次，蜂窝网络的结构是为了人类使用网络而设计的，而物联网连接的是万物，因此，物联网使用网络的特点与人类使用的并不相同，因此，连接数量，吞吐量以及对于速度的要求都不尽相同。为了满足物联网对于网络的要求，就需要对现有的网络进行改造。