DSP芯片的重要发展历程，来源：与非研究院整理
DSP芯片的发展历程始于20世纪70年代末期。随着计算机和信息技术的飞速发展，传统微处理器难以满足日益增长的信息处理需求，催生了DSP芯片的诞生。DSP理论和算法在此时已经成熟，但早期的DSP系统通常由分立元件组成，应用领域局限于军事和航空航天。 1978年，AMI公司推出了世界上第一片单片DSP芯片S2811，尽管它缺乏硬件乘法器。同年，Intel发布了2920，这是一款商用可编程DSP芯片，但同样没有硬件乘法器。1980年，日本NEC公司推出了μPD7720，成为首款具有硬件乘法器的商用DSP芯片，这标志着单片DSP器件的真正起步。两年后，德州仪器（TI）推出了其第一代DSP芯片TMS32010，采用NMOS技术，性能远超同时期的微处理器，成为DSP历史上的一个里程碑。TMS320系列DSP因其低成本、强大功能和易用性，逐渐成为业界最具影响力的处理器系列之一。 进入90年代，DSP芯片的运算速度、集成度和应用领域不断提升，第四代和第五代DSP芯片相继出现。第五代芯片将DSP内核与外围组件集成在单片上，采用了流水线、并行指令和多核设计，使其性能大幅提升。与此同时，DSP芯片的应用从传统的通信和军事领域逐渐扩展至消费电子、汽车电子等多个行业。 21世纪初，第六代DSP芯片的问世带来了性能上的全面飞跃，更多基于特定应用需求的DSP分支逐渐形成，应用领域扩展至医疗设备、机器人技术和在线监控等新兴行业。如今，德州仪器（TI）、模拟器件（Analog Devices）和摩托罗拉（Motorola）等公司是市场上主要的DSP芯片供应商。
芯片的主要应用场景
DSP芯片的主要应用场景，来源：与非研究院整理
DSP芯片在多个领域的应用，推动了现代科技的进步，特别是在复杂多维信号处理中的不可替代性，虽然市场宣传上较为低调，但其在电机控制、图像处理、通信等特定领域表现卓越。主要应用场景包括： 新能源汽车DSP芯片在新能源汽车中的应用主要集中于电机控制和电池管理系统，提供精确的动力调控和高效的能量管理，推动新能源汽车性能的提升，且随着该市场的发展，DSP芯片的需求也逐步扩大。储能及光伏领域在光伏储能逆变器中，DSP芯片通过将直流电转换为交流电，提供高效的电能管理，在光伏和绿色能源应用中，DSP芯片的需求量逐步增长。通信领域通信是DSP芯片最大的应用领域，占全球市场份额的56.1%。DSP芯片广泛用于无线通信、基站、卫星通信设备中，确保了高效、稳定的数据传输。例如，国内首款通信专用DSP芯片“动芯矢量DSP”已在4G基站和卫星通信设备中成功应用。消费电子领域DSP芯片在智能手机、蓝牙耳机等消费电子产品中，用于音频、视频处理，如降噪、压缩解码等。智能设备的普及推动了对高性能DSP芯片的持续需求增长。工业控制领域工业控制也是DSP芯片的重要应用场景，应用于电机控制、变频器、伺服驱动器等设备中。相较于传统MCU，DSP提供更高的响应速度和控制精度。机器人控制领域DSP芯片在机器人中的应用主要体现在电机控制和路径规划上，例如支持FOC控制算法的DSP芯片在高性能机器人中发挥了重要作用。国防军工领域DSP芯片广泛应用于相控阵雷达、预警机等军用设备中。国产高端DSP芯片助力新型JY-26雷达，显著提升了探测能力和抗干扰性能。光模块领域DSP芯片在光模块中负责信号补偿和调制，特别是800G光模块，成为高性能通信的核心组件。随着光模块带宽和功耗要求的提高，DSP技术至关重要。物联网与智能家居领域物联网和智能家居推动了DSP芯片的广泛应用，特别是在智能摄像头、家用电器、安防设备等设备中，提供了实时信号处理和智能识别能力。
DSP芯片主要玩家盘点
DSP芯片部分供应商盘点，来源：与非研究院整理
全球DSP芯片（DSP Chips）主要生产商包括了德州仪器 (TI)、亚德诺半导体（ADI）、恩智浦（NXP）、STMicroelectronics、Cirrus Logic、Qualcomm、ON Semiconductor、DSP Group，Inc.、AMD、中国电科第38所和NJR Semiconductor，这几家生产商占到全球DSP芯片市场份额的大约72%。中国地区是全球DSP芯片最大的消费市场，其市场份额大约为45%，再者是北美和欧洲地区。 在国产DSP中，华为海思的DSP芯片以其ARM+IVE架构在图像处理和AI计算中表现出色，尤其在4K/8K视频处理和边缘计算领域有着独特的竞争力。海思的Hi3519AV200芯片支持2.5TOPS INT8 NN加速和高性能的4K60图像处理能力，使其在智慧家庭、高清监控、直播摄像等领域广泛应用。同时，Hi3796CV300集成独立NPU和双核HiFi3音频DSP，结合边缘智能计算能力，满足了多媒体处理对高性能和低功耗的需求。此外，华为还展示了自主研发的800G光通信DSP模块，这显示了其在通信领域的技术实力和前瞻性布局。 与德州仪器（TI）的DSP芯片相比，海思的ARM+IVE架构在功耗和运算效率上具有优势，IVE的功耗仅为传统DSP的1/5，运算速度提升了一倍。这种架构设计尤其适合需要长时间运行和高效处理的应用场景，如视频监控和AI计算，使海思在中国市场占据了重要地位。 中科昊芯专注于基于RISC-V指令集架构的DSP芯片研发，致力于打破国外技术垄断，推动国产替代。其HX2000系列产品广泛应用于光伏、储能、新能源汽车、数字电源等工业控制领域，尤其是在数学优化型内核方面表现出色。该系列芯片在矢量计算、三角函数和浮点计算方面，速度提升了50%至100%，与国际同类产品相比有明显优势。 中科昊芯的核心竞争力在于其完全自主知识产权的RISC-V架构，解决了知识产权和生态壁垒的问题，为国内客户提供了更具性价比和灵活性的DSP解决方案。此外，中科昊芯的HX2000系列还具备丰富的外设支持和强大的片上存储资源，使其适应各种工业场景。通过加快新产品的研发和上市，中科昊芯逐步成为国内工业控制领域的重要玩家。 湖南进芯电子通过自主研发，成功推出32位工业控制DSP芯片，并实现了批量供货，填补了国内高端工业控制DSP市场的空白。进芯电子的ADP32系列芯片兼容TI的方案，并在主频和功耗控制方面表现优异。其ADP32F035和ADP32F10产品被广泛应用于新能源汽车、智能工业和消费电子领域，为国内DSP芯片的国产替代进程作出了重大贡献。 进芯电子还积极探索在汽车电子领域的应用，如开发了适用于新能源车控制的adm32f735e和adm32f735d芯片，显示出其在汽车电子和工业控制领域的强大研发实力。进芯电子通过技术创新和市场拓展，逐步奠定了在国内32位工业控制DSP市场中的领先地位。 中国电科14所和38所在DSP芯片的自主研发和国产化方面取得了重大突破。14所推出的“华睿1号”和“华睿2号”DSP芯片，填补了我国在高端多核DSP领域的空白，并成功应用于十多型雷达产品中，打破了长期依赖进口DSP芯片的局面。“华睿2号”基于40nm工艺，采用8核异构设计，支持高实时性计算，适用于雷达、通信和人工智能领域。其每秒4000亿次的浮点运算能力，使其成为高端DSP领域的重要里程碑。中国电科38所研发的“魂芯”系列DSP芯片在军用和民用领域同样取得了显著成就。特别是“魂芯二号A”在性能上相对于“魂芯一号”提升了6倍，单核性能超越了国际同类产品4倍，适用于雷达信号处理、电子对抗和工业机器人等高密集计算场景。“魂芯”系列DSP芯片标志着中国在高性能浮点DSP领域的重大突破，为我国自主高端DSP产品谱系的构建奠定了坚实基础。 总的来看，国产DSP芯片产业正逐步打破国外厂商的长期垄断，呈现出多样化的发展趋势。目前国产DSP芯片仍面临技术追赶、生态建设以及市场认可度提升等多重挑战。构建完善的工具链和生态系统是当前国产厂商必须攻克的难题。在面对国外企业的技术封锁和专利限制的同时，国内DSP厂商还需要依赖本地化的技术创新，以提升产品竞争力。此外，随着国际市场对高性能雷达系统、无线通信和智能控制系统的需求日益增长，DSP芯片的技术要求不断提高，这为国内厂商带来了更大的技术突破压力。
DSP芯片的四大技术趋势
DSP芯片的主要技术趋势
集成度与多功能化随着技术的进步，DSP芯片的集成化趋势愈加明显，未来将更加频繁地与MCU（微控制器）、FPGA（现场可编程门阵列）等芯片集成，形成系统级芯片（SoC），以满足复杂的应用需求。DSP与MCU的集成可以通过dsPIC® DSC架构来实现，该架构通过修改哈佛总线架构，将DSP功能与MCU功能结合在一起，优化了执行效率。dsPIC架构中的DSP引擎包括一个40位的算术逻辑单元（ALU）和两个40位的饱和累加器，使得DSP芯片能够以更高效的方式处理复杂的算法任务。 此外，DSP与FPGA的集成也广泛应用于数字控制电路中。DSP主要处理复杂的逻辑算法，而FPGA负责接口扩展功能，两者相辅相成，以提高系统性能。这种集成方式不仅提升了DSP芯片的灵活性，还利用了FPGA的高性能优势，使得芯片系统能够更加高效地处理复杂的数据任务。 未来，DSP与CPU、GPU以及AI专用芯片的融合将成为主流，这种趋势将进一步推动DSP芯片在诸如AI、智能控制等领域的广泛应用。通过多核架构和高度集成的设计，DSP芯片能够更好地适应复杂应用场景，尤其是在需要大规模数据处理和实时响应的应用中。
个性化定制与差异化随着消费电子产品的不断升级，DSP芯片逐渐向个性化定制和差异化方向发展，满足不同应用场景的需求。尤其是在人工智能技术的推动下，DSP芯片在大规模数据处理和高速运算中的需求进一步增加。未来的DSP芯片将更加注重特定应用的定制化解决方案，以便更好地满足如智能设备、物联网等应用领域的独特需求。 这种个性化的定制化趋势使得DSP芯片能够提供针对具体需求优化的性能和功耗，从而在不同的行业和应用中获得更广泛的市场接受度。特别是在消费电子、汽车电子和工业控制领域，DSP的定制化方案已成为竞争的关键因素。
可编程性与定点DSP可编程DSP芯片由于其强大的灵活性，能够通过软件编程实现不同的功能，适用于复杂的数字信号处理任务。相比之下，定点DSP芯片则因为硬件固化，通常成本低、功耗小，适合于资源受限的环境，如工业控制和汽车电子。浮点DSP虽然在高精度和高动态范围的运算中表现优异，但由于其成本高、功耗大，在某些领域的应用受到限制。 未来，定点DSP芯片将继续占据市场的主流地位，而可编程DSP芯片也将逐步取代部分硬件固化的DSP产品，成为高性能数字信号处理的核心工具。这种趋势反映了市场对灵活性与性能平衡的需求，尤其是在智能设备、自动驾驶汽车等场景中，DSP的可编程性将进一步推动其广泛应用。
AI与DSP芯片的结合人工智能技术的崛起显著推动了DSP芯片在大规模数据处理中的应用。通过专门优化的处理器核心（如乘法累加单元MAC）和指令集，DSP芯片在AI任务中的表现尤其出色。它能够高效处理语音识别、图像处理等任务，并且在物联网和自动驾驶领域具有广阔的应用前景。 新一代DSP芯片引入了超长指令字（VLIW）和单指令流多数据流（SIMD）架构的组合，使得其计算性能显著提升。这些架构不仅提高了运算速度，还增强了运算的精度和灵活性，尤其在AI应用中，DSP芯片通过与AI加速器相结合，提升了神经网络的处理能力。 然而，AI技术对DSP芯片提出了更高的要求。AI算法的快速变化使得DSP需要在设计和架构上进行创新，以适应未来神经网络的发展。例如，在嵌入式AI推理设备中，DSP与MCU的结合可以提供灵活高效的计算平台，满足智能设备的复杂需求。
集成化趋势下，DSP芯片会被取消或边缘化吗？随着计算处理器技术的不断发展，DSP芯片逐渐面临市场、技术和产业等多方面的挑战，其核心地位正在逐步被替代或边缘化。 从市场来看，DSP芯片在过去几十年中一直是许多信号处理应用的核心，但近些年来其市场需求发生了明显变化。 例如FPGA（现场可编程门阵列）技术的快速进步使得DSP芯片的市场份额逐渐缩小。FPGA集成了DSP的功能，不仅能够灵活适应不同应用，还提供了比传统DSP更高的计算性能。例如，Xilinx的FPGA能够达到1280亿MAC（乘加运算）每秒的处理能力，这远远超越了传统DSP的性能。因此，FPGA作为一种灵活性更强且性能更高的技术，正在逐步替代传统的DSP芯片。 此外，市场上的通用处理器（如CPU和GPU）性能逐步提升，使得DSP芯片在某些通用计算领域的竞争力减弱。CPU和GPU的结合能够提升整体系统的处理效率，并且减少了对专用DSP芯片的需求。特别是在边缘计算和物联网等场景中，低功耗、高效率的解决方案更加受到青睐，DSP芯片在这些领域的市场竞争力有所下降。 从技术的角度来看，集成化趋势明显。如今，现代芯片设计趋向于将多种处理器核（如CPU、GPU和DSP）集成在一块芯片中，这样既能提升性能，又能降低系统的功耗和成本。例如，Xilinx推出的FPGA通过集成DSP功能，使得FPGA能够在信号处理领域替代单独的DSP芯片架构。FPGA在处理速度和灵活性上都具有显著优势，尤其在复杂信号处理、机器学习等领域逐渐占据主导地位。 另一个值得关注的技术是CPO（共封装光学）技术。CPO通过将光模块与交换芯片集成封装，极大地缩短了信号传输路径，减少了延迟和功耗。相比于传统的可插拔光模块技术，CPO不再依赖DSP芯片进行信号处理，而是通过优化封装结构达到提升性能的效果。CPO技术通过将光模块和交换芯片封装在一起，减少了对DSP的依赖，从而降低了系统功耗和成本。特别是在高性能计算场景中，CPO展示了显著的优势。相比于传统的DSP芯片，CPO的延迟更低、功耗更小，能够更好地满足AI计算中心、智能驾驶等领域的需求。CPO在未来800G、1.6T以及3.2T传输速率的场景中，将逐渐成为主流，进一步削弱DSP的市场份额。
LPO方案的介绍，来源：Credo
在光模块领域，LPO（线性驱动可插拔光模块）方案的出现大幅削弱了传统DSP芯片的作用。LPO技术通过去除传统DSP芯片，采用线性直驱技术，实现了显著的功耗和成本优化。这一技术牺牲了部分传输距离和误码率性能，但在短距离数据中心应用中，LPO表现出色。根据市场研究机构QYResearch的预测，LPO技术的市场预计将在未来几年内以年复合增长率27.0%的速度增长，到2029年达到6.8亿美元。这显示了DSP芯片在光通信领域的需求正在减少。此外，LPO技术通过去除DSP芯片，在光模块领域展示了更低功耗和延迟的优点。这一技术的出现标志着DSP芯片在高性能数据传输中的作用正在减弱。LPO虽然在传输距离和误码率方面有所牺牲，但其在数据中心、AI计算中心等短距离高带宽需求的场景中表现出色，逐渐成为主流技术。 最后，DSP芯片产业也面临着供应链和政策方面的挑战。全球半导体供应链的紧张局势，以及中美贸易冲突带来的不确定性，使得DSP芯片产业的发展受到了限制。尽管国内一些企业在努力研发国产DSP芯片，但国际市场仍然由国外厂商主导，尤其是高端工艺技术仍主要掌握在国际大厂手中。这增加了DSP芯片产业的不确定性。 从技术趋势来看，未来DSP芯片的发展将朝着多核架构、高性能、低功耗以及系统集成的方向迈进。随着AI技术的不断成熟，DSP芯片与神经处理单元（NPU）的结合成为一种重要的发展路径，能够显著提升其在智能设备和复杂计算任务中的表现。矢量DSP的并行计算能力在结合NPU后，将在无线通信、图像处理、AI推理等领域具备更大的潜力。 笔者认为，尽管GPU、FPGA等硬件在某些任务中展现出更强的并行计算能力，但DSP芯片在特定高端应用场景（如音频处理、无线通信）仍具有不可替代的优势。未来，DSP芯片将继续在这些领域扮演重要角色，并通过技术创新和生态建设逐步提升其在全球市场中的竞争力。
