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本来系列二之后想接着讨论一下具体公司，但是发现有些公司业务已经多元，需要覆盖其他半导体细分领域，因此决定把半导体细分领域讨论完再做公司的分析。
集成电路分成两大类，模拟电路和数字电路，后者再细分后包括微处理器、逻辑IC和存储器，对于两者的关系，安信电子的孙远峰老师刚好有一篇新研报提到，解释很到位，这里直接摘录过来：“模拟集成电路主要是指由电阻、电容、晶体管等集成在一起处理连续函数形式模拟信号（声音、光强、温度等)的电路，而数字电路主要产生和处理离散数字信号(用高低电平表示0、1两个二进制码)，显然数字电路无法直接和自然界打交道，主要为了处理和存储的便利。在实际应用中，模拟电路起到电路系统与外界环境交互接口作用，如测量或处理外界温度、声音、光强等信号，控制电源能量输出等，扮演电路系统的“口”和“眼”；数字电路主要处理逻輯运算与判断，是整个系统的“大脑”。现代电子系统中，为了充分利用数字电路储存和处理能力的优势，通常需要将输入温度、湿度、光学、压电、声电等各种传感器或天线采集的外界自然信号，经过模拟电路预处理后，转为合适的数字信号输入到数字系统中，经过数字系统处理后的信号再通过模拟电路进行后处理，转换为声音、图像、无线电波等模拟信号进行输出”。
由于篇幅的关系，今天先对数字电路的细分领域进行概念解析。
一、微处理器
这部分内容涉及的概念有点多，包括CPU、MCU、MPU、DSP，其中MCU、MPU和DSP是微处理器依据实际需要不同来划分的种类，CPU跟微处理器的关系有点难理解，因为它们原来可能有区别，但是技术不断演进后，现在很难区分它们，从实现的功能上看，现在很多CPU都可以看成是微处理器的一种。
1）CPU、微处理器和微处理器系统
CPU(中央处理器)是执行指令的计算机的一部分，可以用一个集成电路、一些集成电路、分立晶体管来实现，微处理器是一个CPU的单片机实现。伴随着大规模集成电路技术的迅速发展，芯片集成密度越来越高，现在几乎所有的CPU都是微处理器，导致这两个术语实际上是同义的。
在微处理器之前，小型计算机已经用许多中、小型集成电路的架构建立起来，微处理器出现后将其合并成一个或几个大规模集成电路。随着微处理器容量的不断增加，其他形式的计算机几乎已经完全过时了，从最小的嵌入式系统和手持设备到最大的大型机和超级计算机，都使用了一个或多个微处理器。微处理器已经无处不在，无论是录像机、智能洗衣机、移动电话等家电产品，还是汽车引擎控制、数控机床、导弹精确制导等都要嵌入各类不同的微处理器，微处理器不仅是微型计算机（个人电脑）的核心部件，也是各种数字化智能设备的关键部件。
在微处理器上扩展一下就是微处理器系统，它囊括了各种类型的计算机、微控制器/单片机。微处理器系统的基本操作过程是中央处理器不断地从存储器取指并执行，实现对系统的全面管理，世界上的微处理器系统总数比人类总数还多得多。
下面简单科普一下它们的结构和功能（有可能已经过时，但是都是在这个基础上演变而来，只是定义的边界模糊了）：
1、CPU的结构和功能
其中控制器的作用是完成指令的读入、寄存、译码和执行，寄存器是暂存用于寻址和计算过程的产生的地址和数据，I/O控制逻辑负责CPU中与输入/输出操作有关的逻辑，算数逻辑运算单元（Arithmetic & Logic Unit, ALU）是运算器核心，负责进行算术运算、逻辑运算和移位操作，用来进行数值计算和产生存储器访问地址。CPU的功能用一句话来讲就是与存储器、I/O设备之间交换信息，并且为了系统正常工作而接收和输出必要的信号，如复位信号、电源、输入时钟脉冲等。
2、微处理器系统的结构
说明一下，CPU的外部特征就是数量有限的输入输出引脚。上图的数据总线就是用于CPU和存储器或I/O接口之间传送数据，是双向通信，数据总线的条数决定了CPU和存储器或I/O设备一次最多能交换数据的位数，是微处理器的位数判据，例如：Intel 386DX、ARM Cortex-M3是32位微处理器，Intel采用了IA-64架构的处理器、PowerPC970是64位处理器；地址总线是CPU通过地址总线输出地址码用以选择某一存储单元或某一成为I/O端口的寄存器，是单向通信，地址总线的条数决定了地址码的位数，进而决定了存储空间的大小，例如：地址总线宽度（条数）为8，则可以标记2^8 = 256个存储单元，若每个存储单元的字长为8 bit，则最大可以接入系统的存储空间为256kB；控制总线用来传送自CPU发出的控制信息或外设送到CPU的状态信息，是双向通信。
2）MCU
日常生活中最常见得到的微处理器系统就是我们身边的微型计算机，也就是个人电脑（Personal Computer, PC），比如台式机、笔记本等。这些看起来复杂无比的电子系统都是由最简单的微处理器系统发展起来的。但是生活中并不需要那么多的电脑，比如想要做一台能够自动控制加热保温的电饭煲，其CPU性能可能只需要电脑这样大家伙的九牛一毛即可，也不需要复杂的输入输出设备，在设计上大可以大刀阔斧地将用不到的部分砍掉，灵活地将CPU、时钟发生器（Clock）、随机存储器（Random Access Memory, RAM）、只读存储器（Read-OnlyMemory, ROM）和需要的外部设备集成起来小型化，这种经过大改观的微处理器系统，其所有部件都集成在了一块芯片上，称为微控制器或单片机（Micro Controller Unit, MCU）。
3）MPU
微处理器单元（Micro Processor Unit, MPU），就是把很多CPU集成在一起并行处理数据的芯片。通俗来说，MCU集成了RAM，ROM等设备，MPU则不集成这些设备，是高度集成的通用结构的中央处理器矩阵，也可以认为是去除了集成外设的MCU。
4）DSP
数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP）是一种独特的微处理器，是用来高速处理数字信号的专用芯片，其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式，强大数据处理能力和高运行速度是它的两大特色。
DSP在实际应用中之所以重要的原因有二：一是经过ADC（将模拟信号转换为数字信号的器件）转化好的数字信号，数据量往往很庞大，直接交由CPU处理的效率是不高的，并且CPU还要进行更多的通用计算的任务，因此需要采用专用的电路来处理数字信号；二是DSP不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器（因为DSP将能完成复杂运算的电路集成在一块芯片上，能在一个时钟周期完成一次乘加运算，使其能完成如基2-FFT蝶形运算、音频滤波、图像处理等复杂运算）。例如，DSP对于流媒体（边传边播的媒体）的处理能力就远远优于CPU，现在手机上的语音信号都是由DSP处理的。
二、逻辑IC
逻辑IC主要分通用逻辑IC和专用逻辑IC，前者的代表是CPU和GPU，后者的代表是FPGA和ASIC。这里需要说明一下，虽然现在很多CPU在功能上跟微处理器的区别很小，但是机构统计微处理器的市场规模时还是没有包含CPU，只包含MCU、MPU、DSP等这些类别（其实不同机构统计的口径也不一样，所以大家只能作为参考）。
下面主要针对这四种逻辑IC的概念、优缺点和应用前景进行解析。简单来讲，GPU、FPGA和ASIC都是因为CPU不能满足诸如超大数据计算处理、特定专用处理等需求而出现的。因为近几年半导体技术改进已经达到了物理极限，电路越来越复杂，每一个设计的开发成本高达数百万美元，形成新产品投产能力则需要数十亿美元，导致处理器性能每18个月就能翻倍的摩尔定律已几近失效，但是数据增长对计算性能的要求还在快速增长，为了解决这个问题，其中一种解决方法就是通过硬件加速、采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能，这就是GPU、FPGA和ASIC出现的必要性，本质是修改了CPU架构的处理器。
1）CPU
CPU作为通用处理器，主要目的是兼顾计算和控制，用来处理复杂逻辑和提高指令的执行效率，其70%晶体管是用来构建Cache （高速缓冲存储器）和一部分控制单元，所以导致计算通用性强、可处理计算复杂度高，但计算性能一般。
CPU直接提高计算性能方向是：增加CPU核数、提高CPU频率、修改CPU架构增加计算单元FMA(fused multiply-add)个数。这3个方向中，直接增加CPU核数对于计算能力提升最高，但是带来芯片功耗和价格的增加，因为每个物理核中只有30%的晶体管是计算单元；提高CPU频率的提升空间有限，而且CPU频率太高会导致芯片出现功耗过大和过热的问题；目前看采用修改CPU架构增加计算单元FMA个数比较可行，英特尔已经按照“Tick-Tock”二年一个周期进行CPU架构调整，从2016年开始放缓至三年，更新迭代周期较长。
2）GPU
GPU主要擅长做类似图像处理的并行计算，图形处理计算的特征表现为高密度的计算而计算需要的数据之间较少存在相关性。GPU 提供大量的计算单元（多达几千个计算单元）和大量的高速内存，可以同时对很多像素进行并行处理。
GPU的设计出发点在于GPU更适用于计算强度高、多并行的计算。因此，GPU把晶体管更多用于计算单元，而不像CPU用于数据Cache和流程控制器。这样的设计是因为并行计算时每个数据单元执行相同程序，不需要繁琐的流程控制而更需要高计算能力，因此也不需要大的cache容量。
3）FPGA和ASIC
FPGA和ASIC可比较性较强，所以放在一起讨论。
1、概念
FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，这个名称已经揭示了FPGA的功能，它就是一堆逻辑门电路的组合，可以编程，还可以重复编程。作为一种高性能、低功耗的可编程芯片，FPGA可以根据客户定制来做针对性的算法设计，在处理海量数据的时候，FPGA 相比于CPU 和GPU的优势在于：FPGA计算效率更高，FPGA更接近IO，因为FPGA不采用指令和软件，是软硬件合一的器件，直接用晶体管电路实现用户的算法，没有通过指令系统的翻译。
ASIC（ApplicationSpecific Integrated Circuit）是一种专用芯片，是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。ASIC芯片的计算能力和计算效率都可以根据算法需要进行定制，所以ASIC与通用芯片相比，具有以下几个方面的优越性：体积小、功耗低、计算性能高、计算效率高、芯片出货量越大成本越低。但是缺点也很明显：算法是固定的，一旦算法变化就可能无法使用。目前人工智能属于大爆发时期，大量的算法不断涌出，远没有到算法平稳期，ASIC专用芯片如何做到适应各种算法是个最大的问题，如果以目前CPU和GPU架构来适应各种算法，那ASIC专用芯片就变成了同CPU、GPU一样的通用芯片，在性能和功耗上就没有优势了。
2、FPGA 和 ASIC 的区别
FPGA基本原理是在芯片内集成大量的数字电路基本门电路以及存储器，用户可以通过烧入 FPGA 配置文件来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的，即用户今天可以把 FPGA 配置成一个微控制器 MCU，明天可以编辑配置文件把同一个 FPGA 配置成一个音频编解码器。而ASIC 则是专用集成电路，一旦设计制造完成后电路就固定了，无法再改变。使用 FPGA 只要写完 Verilog 代码就可以用 FPGA 厂商提供的工具实现硬件加速器了，而要设计 ASIC 则还需要做很多验证和物理设计 (ESD，Package 等等)，需要更多的时间。如果要针对特殊场合（如军事和工业等对于可靠性要求很高的应用），ASIC 则需要更多时间进行特别设计以满足需求，但是用 FPGA 的话可以直接买军工级的高稳定性 FPGA 完全不影响开发时间。
总体来说，FPGA 上市速度快, ASIC 上市速度慢，需要大量时间开发，而且一次性成本（光刻掩模制作成本）远高于 FPGA，但是性能高于 FPGA 且量产后平均成本低于 FPGA。目标市场方面，FPGA 成本较高，所以适合对价格不是很敏感的地方，比如企业应用，军事和工业电子等等（在这些领域可重配置真的需要），而 ASIC 由于低成本则适合消费电子类应用。
目前使用 FPGA 做深度学习加速的多是企业用户，百度、微软、IBM 等公司都有专门做 FPGA 的团队为服务器加速，同时很多巨头也都在布局FPGA，其前景可期：Intel决定以167亿美元收购FPGA生产商Altera并预计到2020年，30%以上的服务器CPU芯片将配备一个FPGA协处理器；IBM和Xilinx联合宣布开展一项多年战略协作，在IBM POWER系统上运用Xilinx FPGA加速工作负载处理技术，以打造更高性能、更高能效的数据中心应用；国内百度也推出了FPGA版本的百度大脑，运用到线上服务，FPGA版百度大脑已运用于包括语音识别、广告点击率预估模型、DNA序列检测以及无人车等业务中，据了解，应用了该版本百度大脑后，语音在线服务、广告点击率预估模型等的计算性能皆提升了3~4倍。
三、存储器
参考半导体入门系列二。
这部分内容可能对一些非理工科读者来说比较难理解，而且文章内容也可能有错误的地方，大家有问题再通过独角兽智库平台进行沟通，也希望行业专家对文章内容提出意见。
下一部分将讨论模拟电路，敬请期待。
