本文来自微信公号“半导体行业观察”（ID：icbank）。

近些年来，集成电路的发展引起了社会各界的高度重视。也引得众多跨界厂商开始投身于此，从而，涌现了一股创“芯”热潮。

在笔者看来，这种热潮的出现，总归于两个方面。一是伴随着人工智能的兴起，让智能化概念更快地成为智能化应用，使得芯片迎来了新的发展机会；二是，2018年美国商务部通过中兴、晋华两事件为全民科普了一波什么是芯片，顺便也提醒了大家，芯片能被称为“工业粮食”也绝对不是浪得虚名，它是对信息安全、国民经济极其重要的战略性产业。

基于这两方面的市场原因，让许多企业意识到了，芯片虽小，但绝不可少的事实。加之，近年来，有国家集成电路大基金和地方政策的支持，让很多国内企业愿意放手一搏。而这当中，也不乏跨界企业的加入。

新华三

新华三集团是由紫光集团和惠普公司投资的国有控股企业，是业界领先的数字化解决方案领导者，拥有H3C®品牌的全系列服务器、存储、网络、安全、超融合系统和IT管理系统等产品，能够提供云计算、大数据、大互联、大安全和IT咨询与服务在内的数字化解决方案和产品的研发、生产、咨询、销售及服务 。新华三也是HPE®品牌的服务器、存储和技术服务的中国独家提供商。2019年1月25日，在新华三年会上，公司宣布将在2019年组建新华三半导体技术有限公司，旨在推出自己的芯片。

据了解，该项目总投资约50亿元人民币。根据签约协议，新华三芯片设计开发基地将瞄准世界前沿芯片技术开展研发，提供高性能的高端路由器产品与解决方案，并逐步扩展至物联网以及人工智能芯片开发业务。

阿里巴巴

平头哥是阿里巴巴旗下的半导体有限公司。2018年9月19日，阿里巴巴首席技术官张建锋在云栖大会上表示，阿里巴巴成立平头哥半导体有限公司。

该公司是由阿里收购的中天微系统有限公司与达摩院自研芯片业务整合而成，是一家独立的芯片公司，也是阿里推进云端一体化的芯片布局。据悉，该公司将致力于量子计算芯片的研发，致力于打造一个面向汽车、家电、工业等诸多行业领域的智联网芯片平台。张建锋透露，阿里将在两三年内推出量子计算芯片，“为人工智能提供无限的计算能力”。

2019年3月21日，阿里云峰会上，张剑锋表示，达摩院成立三年以来发展迅速，去年销售芯片超两亿片。公司计划将在今年发布首款自主研发NPU，性能领先10倍。

此外，阿里则在收购中天微前，还投资了独角兽寒武纪、深鉴科技、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）等芯片公司，是BAT中投资数量最多的一家。

百度

2018年7月4日，百度AI开发者大会在北京召开，百度发布了自主研发的中国第一款云端全功能 AI 芯片——“昆仑”。百度介绍，“昆仑”是迄今为止业内设计算力最高的 AI 芯片（100+瓦特功耗下提供260 Tops 性能），可高效地同时满足训练和推断的需求，除了常用深度学习算法等云端需求，还能适配诸如自然语言处理、大规模语音识别、自动驾驶、大规模推荐等具体终端场景的计算需求。

除了“昆仑”AI芯片外，百度还公布了全球首款 L4 级量产自动驾驶巴士“阿波龙”量产下线的消息。

在投资方面，早在2016年9月，百度就已经设立了专门操刀投资AI项目的机构，命名为百度风投（BV）。2018年2月，百度风投投资了美国波士顿的初创公司Lightelligence，Lightelligence正致力于通过一种新兴的光子电路（Photonic Circuits）技术来加速信息处理。2017年12月，百度还与华为共同宣布达成全面战略合作，未来双方将在互联网服务和内容生态、AI平台和技术等方面展开全方位深入合作，共同构建多赢的移动和AI生态，推动人工智能应用和全场景终端产业迅速升级。

腾讯

腾讯投资了很多人工智能公司，并组建了多个研究团队和实验室，收购了一批优秀的国内外公司，但大多集中在软件和应用层面，涉及芯片自主研发的较少。

在投资方面，据燧原科技消息，公司获得Pre-A轮融资3.4亿元人民币，本轮融资由腾讯领投，将用于云端AI加速芯片及相关软件生态的研发投入。除此之外，2016 年腾讯参与了软件定义网络（SDN）芯片公司 Barefoot Networks，随后，腾讯与AI芯片厂商比特大陆也有合作。

除上述消息以外，2018年6月，阿里巴巴，腾讯和百度共同斥资 1.41 亿美元，宣布入股代工巨头富士康。 这是中国企业承诺投资 13 亿美元的一部分，由一些国有企业领导。这笔资金将帮助该公司开发下一代无线设备，数据中心和机器人，以及可能用于这些目的的芯片。

格力

在中兴事件发生后，格力的董事长董明珠豪言500亿砸出芯片。8月14日，一家名为珠海零边界集成电路有限公司正式成立，主要经营范围中包括了半导体、集成电路、芯片的开发与销售，其注册资本就有10亿元，法定代表人就是格力董事长董明珠。据澎湃新闻报道称， 珠海零边界确实是格力刚刚创立的子公司，主要的经营范围就围绕在空调用芯片的开发与设计。为了弥补半导体产品研发设计和加工制造这方面的不足，格力还投资30个亿元间接入股了半导体企业安世集团。

在前不久，格力电器公布的2018年年报中显示，格力2019年重点工作之一，是要加快推进芯片技术研究和芯片产品研发进度，聚焦芯片可靠性及算法研究，完成自研芯片的全面替代。

康佳

2018年5月21日，康佳集团于深圳举行38周年庆暨转型升级战略发布会。康佳宣布新成立半导体科技事业部，正式进入半导体产业，目标是要成为一家科技创新驱动的平台型公司。康佳称，一方面由于自身产品就已经带来大量的半导体方向的需求，另一方面是在长期业务发展中培育形成了深厚的技术储备和人才优势，进入半导体领域也是顺理成章的事。康佳将重点在半导体设计、半导体制造、半导体设备、半导体材料等方面布局，重点产品方向是存储芯片、物联网器件、光电器件。

2019年，康佳自研“8K自主芯片” 携新品亮相CES 2019。据悉，康佳已经取得了“8K自主芯片”的重大突破，并应用到康佳旗下包括旗舰机型V1在内的多款产品。

小米

早在2014年10月，小米就开始布局芯片业务，并成立了小米松果电子。经过了约9个月的研发，在2015年7月，小米完成芯片硬件设计并做第一次“流片”。两年后，2017年2月28日小米在北京举办了“我心澎湃”发布会，正式发布了自主独立芯"澎湃S1"，而小米5C是小米首款搭载澎湃S1芯片的手机。而在2018年，小米澎湃系列芯片却没有了下文，甚至还传出了5次流片失败的流言。但是，目前小米称，公司还没有放弃澎湃芯片的研发。

另据今年4月消息，据腾讯科技报道，小米集团内部发布了一个邮件，说是为了配合公司AIoT战略加速落地，推动芯片研发业务更快发展，将把公司旗下的全资子公司松果电子团队进行重组：其中一部分松果的团队将会继续专注在手机SoC芯片和AI芯片的研发；而另一部分团队则会归到新成立的半导体公司南京大鱼半导体，专注于半导体领域的AI和IoT芯片与解决方案的技术研发，并开始独立融资。

华米科技

华米科技为小米的关系企业，创立于2013年，是一家在智能穿戴技术领域有着丰富生物特征识别经验和运动数据驱动的公司，华米科技旗下产品主要包括小米品牌的智能手环及智能秤、自主品牌AMAZFIT系列的智能手表及智能手环等。

2018年 9 月华米科技发布一款 AI 芯片 -「黄山一号」，这是全球可穿戴市场中第一款 AI 芯片。「黄山一号」拥有高性能、低功耗、体积小、易于定制化、开放、免费和扩展等特色。目前芯片已经能顺利量产，预期明年将会应用在华米的产品中。

云知声

2018年5月16日，人工智能服务企业云知声在北京召开新品发布会，正式推出全球首款面向物联网的AI芯片——UniOne。云知声第一代 UniOne 物联网 AI 芯片及解决方案——雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架构，支持8/16bit 向量、矩阵运算，基于深度学习网络架构，可将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致，在更低成本和功耗下提供更高的算力。

据亿欧消息称，在2019年1月2日，云知声召开的“2019云知声多模态AI芯片战略发布会”中，云知声联合创始人李霄寒透露，目前面向不同方向的芯片也已在研发中。包括适用性更广的超轻量级物联网语音AI 芯片雨燕Lite，集成云知声最先进神经网络处理器DeepNet2.0，可面向智慧城市场景提供对语音和图像等多模态计算支持的多模态AI 芯片海豚（Dolphin），以及与吉利集团旗下生态链企业亿咖通科技共同打造的面向智慧出行场景的多模态车规级AI 芯片雪豹（Leopard）。以上三款芯片计划于2019 年启动量产。

思必驰

2018年6月，思必驰宣AI语音芯片计划。2019年1月，在思必驰召开的2019年AI芯片暨战略发布会上，这款AI芯片终于露面。

此次发布的AI语音芯片名为思必驰-深聪TAIHANG芯片（TH1520），是一款适用于语音应用场景下的AI专用芯片，主要面向智能家居、智能终端、车载、手机、可穿戴设备等各类终端设备，解决方案包含算法+芯片，具有完整语音交互功能，能实现语音处理、语音识别、语音播报等功能，支持离线语音交互。根据官方提供的信息，TH1520进行了算法硬件优化，基于双DSP架构，内部集成codec编解码器以及大容量的内置存储单元，同时，TH1520采用了AI指令集扩展和算法硬件加速的方式，效率提升。

富士康

2018年，富士康开始布局半导体领域。富士康投入半导体的主因在于工业互联网计划，同时在机器人发展逐渐成熟之下，工业芯片的重要性不言可喻。同年 11 月，富士康投资人民币 20 亿元的半导体项目座落于南京，预计 2019 年年底前竣工投产，该项目将打造以半导体高阶设备为主的智慧制造产业园区，业务涵盖半导体高阶设备、智慧制造、整机及零组件研发生产。

2018年9月28日，富士康与济南市签约共同筹建济南富杰产业基金项目，该产业基金项目规模37.5亿元，将以产业基金形式服务于济南市集成电路发展，主要投资于富士康集团现有半导体产业项目。根据双方签约内容，富士康先期将促成1家高功率芯片公司和5家集成电路设计公司落地济南。2019年4月下旬，在山东省公布的一季度新开工重大项目清单中，包括“富士康功率芯片工厂项目”，显示该项目已在一季度落地开工，项目法人为济南国资委旗下的济南产业发展投资集团有限公司。济南高新技术产业开发区官方消息显示，富能高功率芯片生产项目将建设8英寸晶圆厂功率半导体器件（主要生产MOSFET）、CoolMos、IGBT和6英寸晶圆厂碳化硅器件的研发、生产基地，项目一期用地317.92亩，建筑面积约24.5万平方米，投资50.53亿元。

嘉楠耘智

嘉楠耘智为知名挖矿机领域的企业。2018年 8 月，嘉楠耘智公布其自主研发的 7nm 芯片。此芯片拥有业内领先的运算密度、更低的成本、更大的产能、低功耗、耐高温、高良率等优势。即便这款 7nm 芯片涉及的技术并非顶尖，毕竟相对于通用芯片，ASIC 芯片的设计和研发生产难度更低。不过作为一家草创企业，能在 18 个月的时间成功量产首个 7nm 芯片，也反映出该企业的 RD 潜力。

比特大陆

比特大陆是一家专注于高速、低功耗定制芯片设计研发的科技公司，拥有低功耗高性能的16nm工艺集成电路的量产经验，成功设计量产了多款ASIC定制芯片和集成系统。2018年，比特大陆也开始将重心转向芯片，为 AI 布局做准备。同时，比特大陆还在南京江北总投资人民币 5 亿元成立 AI 芯片的研究项目。

2019年2月，比特大陆发布了第二代7nm芯片BM1397，各项性能都有可观的提升。据悉，BM1397依然由台积电代工，单颗芯片集成的晶体管数量超过了10亿个。官方称，这款芯片的能效比达到了30J/T，相比上一代产品能耗降低了28.6%。不出意外的话，它很快就会出现在比特大陆新的蚂蚁矿机上。

比亚迪

比亚迪为中国新能源汽车的领导集团。比亚迪之所以投入 IC 芯片设计，源于它在汽车领域的野心，随着汽车电子和新能源汽车的发展，汽车芯片的重要性越来越大，自主化车规级芯片将成为首要突破的领域。

据悉，比亚迪在2003年前后就通过旗下的比亚迪微电子切入集成电路和功率器件开发业务。在2015年5月，比亚迪在深圳召开发布会，正式发布了适用于手机的三款指纹识别芯片：BF6611A、BF6621A和BF6631A。

2018年，比亚迪携国内首创1200V智能功率模块（IPM）和IGBT模块亮相慕尼黑（上海）电子展。据公开资料介绍，这个1200V IPM完全搭载自主生产的IGBT芯片和驱动芯片，采用陶瓷覆铜板（DBC），内置具有电流传感功能的双发射极IGBT；分立的三相直流负端，可独立检测双电流。温度模拟输出，内置HVIC、LVIC，具备可靠的过流、低压侧供电欠压保护，可适用于商用空调、新能源车用电动压缩机、伺服控制等工业和汽车领域。重要的是，目前，国内仅比亚迪拥有此项技术。

雄迈

杭州雄迈信息技术有限公司成立于2008年，总部位于杭州富阳，主要从事音视频领域相关产品的开发、生产与销售。

2014年，杭州雄迈集成电路技术有限公司开始组建，并于2015年7月正式成立。先主要产品位视频处理芯片，公司在集成电路产品设计技术、图像ISP处理技术、图像智能算法技术、图像编码技术、云平台技术等方面拥有大量的技术积累。

在2019年松山湖会议上，公司向与会者介绍了XM630AI。据悉，该产品是一款支持人脸检测识别的物联网视频芯片。最大人脸个数可达10个，并支持人脸跟踪、人脸优化等功能。在人脸识别方面，该产品可以以2张/秒的速度进行识别，最多支持1000张左右的底库。（从人脸检测结果中筛选2张左右住主人识别）。

依图

2019年5月依图科技携自研云端视觉推理AI芯片questcore，以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。据悉，这款芯片基于自研多核架构，集成度较高，可以独立运行。目前这款芯片已经量产并陆续引用在依图的云端服务器和边缘盒子。

据36Kr消息称，与现有市面同类主流产品相比，在同等功耗下，这款芯片深度学习推理运算性能是其2-5 倍。吕昊博士给我们举了个例子，一个1U服务器用四块questcore ，其算力对标八块英伟达P4加上两颗CPU的配置，但功耗仅20%。从应用角度，假设P4的服务器能够支持160路的视频处理，questcore则可以支持到200路的视频分析。

云天励飞

2018年4月云天励飞联合创始人、CEO陈宁表示，团队正在研发的一款面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU，并取得阶段性成果，计划2018年年中流片（试生产），2019年上半年正式商用。据悉，其核心IP是由云天励飞自主设计，这也意味着国内企业至少在AI芯片的核心技术上要乐观很多。

据悉，云天励飞最早是基于FPGA设计芯片，在2015年就投入使用，而如今自研的ASIP设计思路的芯片，提供ASIC级别高性能和低功耗，同时能提供处理器级别的指令集灵活性，也就是可重新编程。

海康威视

早在 2006 年，海康威视就开始布局人工智能，组建算法团队。2017年12月27日，国家发改委发布的《2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程拟支持项目名单公示》中显示，海康威视的人工智能芯片项目。

2018年9月，海康威视在接受机构调研时介绍了公司AI Cloud项目。在AI的应用方式上各公司理念不同。海康威视则认为基于物联网产业的发展，应该是边、域、云三级架构，认为对于人工智能的感知和认知是在不同层级上的。数据并非都汇聚到大脑里面去，而是要按需汇聚。该业务的市场发展还需要时间来检验，但公司认为AI Cloud是符合产业发展的。

大华

2018年，大华在人工智能芯片技术、HDCVI芯片技术、数模混合芯片技术上持续投入并取得良好效果。基于自研人工智能芯片，成功推出“睿智”系列经济型人脸检测摄像机、“慧”系列AI出入口抓拍相机等多个系列人工智能前端设备。2018年，公司人工智能芯片研发项目获得了国家工信部重大科技专项及杭州市集成电路产业发展项目的支持，为后续的持续发展奠定了良好的基础。

2017年大华推出了人工智能的新一代芯片产品，并经过半年时间迅速实现产品化，充分体现了公司的研发和执行能力，率先在人工智能芯片方面打破国外垄断。据产业链调研，大华芯片方案采用了中天微高性能IP核，通过芯原微电子做设计服务，成本相比英伟达方案有了大幅下降。

华为

华为麒麟在3G芯片大战中，扮演了“黑马”的角色。华为麒麟芯片的历史已经不短了，2004年成立主要是做一些行业用芯片，主要配套网络和视频应用。并没有进入智能手机市场。在2009年，华为推出了一款K3处理器试水智能手机，这也是国内第一款智能手机处理器。2016年10月，根据华为提供的数据显示，装配麒麟950的华为Mate8全球累计销售了680万台，P9、P9Plus销售六个月时间超过了800万台的销量；华为麒麟芯片的出货量已经超过了1亿套。

2018年，华为发布了自己的新款旗舰芯片麒麟980。据悉，该芯片采用当下芯片最先进的制作工艺，7nm制作工艺。据说麒麟980会搭载寒武纪的1M人工智能NPU，将集成ARM最新的A77核心架构，及年初发布的4.5G基带balong 765，支持cat19。还将带有GPU Turbo第二代技术。

2019年1月24日，华为消费者业务CEO余承东正式面向全球发布了5G多模终端芯片——Balong 5000（巴龙5000）和基于该芯片的首款5G商用终端——华为5G CPE Pro。同时，余承东还宣布，今年2月底的巴展上，华为将发布5G折叠屏手机。据了解，Balong 5000是目前业内集成度最高、性能最强的5G终端基带芯片。它不仅是世界上首款单芯片多模5G基带芯片，同时还支持2G、3G、4G、5G合一的单芯片解决方案，能耗更低、性能更强。

同时，据2019年5月消息称，据英国媒体报道，华为公司计划在剑桥城外建设一家可容纳400名员工的芯片研发工厂，它将位于英国芯片业的中心地带，距离ARM控股公司总部仅15分钟车程。此举可望为该地区的半导体人才创造强有力的竞争环境。

中兴

2018年，中兴通讯携新一代5G全系列基站产品亮相MWC。分别是新一代5G高低频AAU、业界容量最大NG BBU、业界首个4G/5G双模RRU。据介绍，中兴通讯新一代5G高低频AAU，支持3GPP 5G NR新空口，支持业界5G主流频段，采用Massive MIMO、Beam Tracking、Beam Forming等5G关键技术，能充分满足5G商用部署的多样化场景及需求，已在中国5G国测以及多个国家和地区运营商的5G测试中应用。

展讯

展讯的基带芯片年出货量为7亿套，占据了全球27%，仅次于高通、联发科等品牌，位列全球市场第三名。并且作为国产手机芯片产业的先行者，展讯通信也是国内唯一一家有着嵌入式CPU核心技术的制造厂商。并且在数十年的创新之下，展讯也走在了业内领先的地位，其在全球市场上也有着不可动摇的地位。

去年4月份统计机构所给出的数据中我们不难得知仅凭借着单品：SC6531（手机芯片）展讯的出货量就达到了768万颗的数量，强势碾压高通、联发科等芯片厂商，一举夺得当月桂冠。虽说展讯通讯所生产的芯片不属高端旗舰级芯片，但能拥有如此强悍的成绩表现，也足以证明其自身实力的雄厚。

云丛科技

2018年9月14日，国家工信部正式公布2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单。从这份名单中可以看到，工信部此次明确了中国人工智能核心关键技术布局，包括云从科技入选的“基于自研SoC芯片的高准确度人脸识别产业化应用”等项目位列其中。

云从科技联合创始人姚志强认为，随着人工智能应用场景的普及，自主AI芯片正在变得愈发重要，算法定义芯片已经成为趋势。云从科技作为计算机视觉领域的代表企业之一，会向芯片产业上游靠拢，使得芯片在设计时就能适配行业要求。2018年10月12日，人工智能重庆中科云丛科技有限公司在北京发布“国家人工智能基础资源公共服务平台”。

除了本土企业开始跨界做芯片，还有很多国外玩家也在跨界布局芯片市场。

Adobe

Adobe公司创建于1982年，是世界领先的数字媒体和在线营销解决方案供应商。据外媒报道，Adobe 集团正在考虑是否打造自有的芯片。报道称，Adobe 的 CTO Abhay Parasnis 在日前向他的同事提出了这样的一个问题——专门设计的芯片是否对专门任务有明显的性能提升。

据悉，Abhay Parasnis认为，公司必须要加大在人工智能方面的投入，需要在一些领域建立深厚的专业知识。同时。他敦促Adobe公司为PC和手机等传统屏幕之外的新领域创建工具，突出了语音控制设备和沉浸式AR和VR环境中的机会。

谷歌

2018年7月Google在其云端服务年会Google Cloud Next上正式发表其边缘(Edge)技术，与另两家国际公有云服务大厂Amazon/AWS、Microsoft Azure相比，Google对于边缘技术已属较晚表态、较晚布局者，但其技术主张却与前两业者有所不同。

另据2019年2月相关报道称，Google从高通、英特尔、Broadcom和Nvidia这些芯片硬件制造商里聘请12位以上微芯片工程师，计划在印度班加罗尔建立一个新团队来设计自己的芯片，有消息称google可能会在年底将这个团队扩充到80人。2019年3月，谷歌推出了Coral Edge TPU，是一款售价不到1000元人民币的开发板（Coral Dev Board），由Edge TPU模块和 Baseboard 组成。

2019年5月，公司在谷歌I/O大会上还推出了包括"史上最强"语音助手、智能手机产品Pixel 3a，以及家庭智能语音交互终端Nest Hub Max等产品。在软件系统的更新上也更强调隐私保护，一些新功能甚至考虑了听障人士和渐冻症人群的需求。

微软

微软正致力于打造一个功能齐全的云服务。专门的处理器是微软证明其在云计算领域为企业提供人工智能服务的一种方式。微软已经通过FPGA芯片增强云计算的AI计算能力，并推出Project Brainwave项目。现在，这些芯片可用于使用Azure的即用型机器学习软件进行AI模型的训练和运行。

2017 年的 HotChips 大会上，微软展示了 Project Brainwave，一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软官方测评显示，当使用 Intel(是时Altera已经被Intel收购)的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何 batching 就能在大型 GRU (gated recurrent unit)达到 39.5 Teraflops 的性能。

Facebook

据雷锋网报道，Facebook曾在2018年4月发布的招聘信息，表明公司正在组建团队自主研发AI芯片。2018年7月，据Bloomberg报道，Facebook本月聘请Shahriar Rabii担任副总裁兼芯片负责人。据悉，Facebook此举意在打造属于自己的芯片，未来或应用到 Facebook 发布的硬件产品、数据中心的服务器等方面。

市场猜测，Facebook 计划研发的这款芯片，有更加特殊的应用场景。自主芯片很有可能会被用在服务器上，将能帮助 Facebook 降低对诸如英特尔和高通等传统芯片厂商的依赖，并量身定制，开发差异化的产品。

亚马逊

2015年，亚马逊以3.5亿美元收购以色列芯片制造商Annapurna Labs，以及17年年底收购安全摄像头制造商Blink。Blink的芯片可以降低生产成本并延长其他产品的电池寿命，从亚马逊的云端摄像头开始，并扩展到Echo扬声器系列。2019年2月12日，The Information的报告证实，亚马逊已经开始设计制造AI芯片，以提升Alexa语音助理的质量，为Echo设备提供支持。

除此之外，亚马逊还于2018年12月，推出了公司首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton以及AI推理芯片AWS Inferentia。据悉，Graviton是一款主频为2.3GHz的64bit芯片。亚马逊为其设计了16个vCPU instances，并将其排列在四个四核集群中，每个集群有2MB的共享L2缓存，每个核心则有32KB的L1数据缓存和48KB的L1指令缓存。其中一个vCPU映射到一个物理核心。这款芯片能够支持SIMD和浮点数学，执行AES，SHA-1，SHA-256，GCM和CRC-32等算法的硬件加速。另据The Register报道，亚马逊AWS定制版Graviton——支持AWS的A1EC2实例的多核Arm处理器，处理器性能几乎与AMD的基于Arm的芯片相当，这些虚拟机现在可在美国和欧洲使用。