riscv芯片有哪些上市公司

1. riscv芯片有哪些上市公司

1、北京君正（300223），最新股价79.36元，总市值372.18亿：为中国RISC-V产业联盟副理事单位，公司展开了基于RISC-V架构的CPU研发。2、旋极信息（300324），最新股价3.84元，总市值67.30亿：公司在互动平台表示，成都旋极星源信息技术有跟公司与平义哥半导体有限公司达成战略台作共识，并签害了战略合作协议，双方将携手差出基于旋极星源超低功耗NB0TRFP、平义哥超低功耗CPUP的整套低功耗物联网SOC平台解决方案。3、飞利信（300287），最新股价3.80元，总市值54.54亿：旗下MCU芯片核心指令集既是在RISC-V指令集上进行改进而成，且拥有完全自主知识产权。拓展资料:上市的有关条件与具体要求如下：1、主体资格：A股发行主体应是依法设立且合法存续的股份有限公司；经国务院批准，有限责任公司在依法变更为股份有限公司时，可以公开发行股票。2、公司治理：发行人已经依法建立健全股东大会、董事会、监事会、独立董事、董事会秘书制度，相关机构和人员能够依法履行职责；发行人董事、监事和高级管理人员符合法律、行政法规和规章规定的任职资格。3、独立性：应具有完整的业务体系和直接面向市场独立经营的能力；资产应当完整；人员、财务、机构以及业务必须独立。4、同业竞争：与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业间不得有同业竞争；募集资金投资项目实施后，也不会产生同业竞争。5、关联交易（企业关联方之间的交易）：与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业间不得有显失公平的关联交易；应完整披露关联方关系并按重要性原则恰当披露关联交易，关联交易价格公允，不存在通过关联交易操纵利润的情形。6、财务要求：发行前3年的累计净利润超过3000万；发行前3年累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元；无形资产与净资产比例不超过20%；过去3年的财务报告中无虚假记载。

2. riscv芯片有哪些上市公司

1、北京君正（300223），最新股价79.36元，总市值372.18亿：为中国RISC-V产业联盟副理事单位，公司展开了基于RISC-V架构的CPU研发。2、旋极信息（300324），最新股价3.84元，总市值67.30亿：公司在互动平台表示，成都旋极星源信息技术有跟公司与平义哥半导体有限公司达成战略台作共识，并签害了战略合作协议，双方将携手差出基于旋极星源超低功耗NB0TRFP、平义哥超低功耗CPUP的整套低功耗物联网SOC平台解决方案。3、飞利信（300287），最新股价3.80元，总市值54.54亿：旗下MCU芯片核心指令集既是在RISC-V指令集上进行改进而成，且拥有完全自主知识产权。拓展资料:上市的有关条件与具体要求如下：1、主体资格：A股发行主体应是依法设立且合法存续的股份有限公司；经国务院批准，有限责任公司在依法变更为股份有限公司时，可以公开发行股票。2、公司治理：发行人已经依法建立健全股东大会、董事会、监事会、独立董事、董事会秘书制度，相关机构和人员能够依法履行职责；发行人董事、监事和高级管理人员符合法律、行政法规和规章规定的任职资格。3、独立性：应具有完整的业务体系和直接面向市场独立经营的能力；资产应当完整；人员、财务、机构以及业务必须独立。4、同业竞争：与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业间不得有同业竞争；募集资金投资项目实施后，也不会产生同业竞争。5、关联交易（企业关联方之间的交易）：与控股股东、实际控制人及其控制的其他企业间不得有显失公平的关联交易；应完整披露关联方关系并按重要性原则恰当披露关联交易，关联交易价格公允，不存在通过关联交易操纵利润的情形。6、财务要求：发行前3年的累计净利润超过3000万；发行前3年累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元；无形资产与净资产比例不超过20%；过去3年的财务报告中无虚假记载。

3. 全球首颗！RISC-V处理器大飞跃，模拟AI芯片问世

 近日，据外媒披露，全球首款集成了RISC-V指令集的模拟AI芯片——Mythic AMP在美国奥斯汀问世。
      这是一款单芯片模拟计算设备，并采用Mythic的模拟计算引擎，而不是利用传统的数字来创建处理器，以便于将内存集成到处理器中，耗电量比传统模拟处理器低 10 倍。
   熟悉传统计算原理的都知道，在常规计算机中，数据会定期从 DRAM 内存传输到 CPU。
   内存保存程序和数据。计算机中的处理器和内存是分开的，数据在两者之间移动。处理器无论速度有多快，在从内存中获取数据时都必须处于空闲状态，并且取决于传输速率——这就是所谓的冯诺依曼限制。因此，将计算和内存合并到单个设备中就成为了大家 探索 的解决方法，而模拟 AI 就消除了冯诺依曼瓶颈，从而显着提高了性能。
   目前关于AI 芯片并没有一个严格的定义。比较宽泛的定义是面向人工智能应用的芯片都可以称为AI 芯片。
    AI 芯片主要包括三类： 
   在AI应用还没有得到市场验证之前，通常使用已有的通用芯片进行并行加速计算，可以避免专门研发ASIC芯片的高投入和高风险。但是这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习，因而存在性能、功耗等方面的局限性。随着人工智能应用规模持续扩大，这类问题日益突显，待深度学习算法稳定后，AI 芯片可采用 ASIC 设计方法进行全定制，使性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法做到最优。
   提高AI 芯片性能和能效的关键之一在于支持高效的数据访问。在传统冯·诺伊曼体系结构中，数据从处理单元外的存储器提取，处理完之后再写回存储器。在AI 芯片实现中，基于冯·诺伊曼体系结构，提供运算能力相对是比较简单易行的，但由于运算部件和存储部件存在速度差异，当运算能力达到一定程度，由于访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度，再增加运算部件也无法得到充分利用，即形成所谓的冯·诺伊曼“瓶颈”，或“内存墙”问题，是长期困扰计算机体系结构的难题。目前常见的方法是利用高速缓存（Cache）等层次化存储技术尽量缓解运算和存储的速度差异。