美国有哪些芯片公司

1、德州仪器

德州仪器（英语：Texas Instruments，简称：TI），是全球领先的半导体跨国公司，以开发、制造、销售半导体和计算机技术闻名于世，主要从事创新型数字信号处理与模拟电路方面的研究、制造和销售。

德州仪器（TI）在25多个国家设有制造、设计或销售机构。德州仪器是世界第一大数字信号处理器(DSP)和模拟电路元件 制造商，其模拟和数字信号处理技术在全球具有统治地位 。

2、Xilinx

Xilinx(赛灵思)是全球领先的可编程逻辑完整解决方案的供应商。Xilinx研发、制造并销售范围广泛的高级集成电路、软件设计工具以及作为预定义系统级功能的IP（Intellectual Property）核。

2018年7月18日，全球最大的可编程芯片（FPGA）厂商赛灵思宣布收购中国 AI 芯片领域的明星创业公司——深鉴科技。有“中国英伟达”之称。

3、高通

高通（英文名称：Qualcomm，中文简称：高通公司、美国高通或美国高通公司）创立于1985年，总部设于美国加利福尼亚州圣迭戈市，33,000多名员工遍布全球。

高通公司从专利许可计划一开始就投入并将继续投入大量精力和资金为其芯片和软件获得交叉许可，从而使客户在不承担额外专利费的条件下受益。

在某些情况下，高通公司会从其他第三方主动争取可以使授权方和最终用户受益的专利，从而扩大WCDMA和CDMA2000市场的产品应用和功能。

4、摩托罗拉

摩托罗拉（Motorola Inc ），原名：Galvin Manufacturing Corporation（加尔文制造公司），成立于1928年。1947年，改名为Motorola，从1930年代开始作为商标使用。

摩托罗拉使用无线电、宽频及网际网路，并提供嵌入晶片系统，以及端对端整体网路通讯解决方案，以达到加强个人、工作团体、车辆及家庭的 *** 控及联系能力。

高清与交互是数字电视发展的趋势，摩托罗拉率先推出高性能芯片方案的高清双模解决方案，支持标清和高清视频，支持MPEG2、MPEG4、H.264和VC-1(WMV9)解码标准，集高清、互动电视等功能于一体，功能更强、性能更高、成本更低。

5、IBM

IBM（国际商业机器公司）或万国商业机器公司，简称IBM（International Business Machines Corporation）。

2006年6月20日，格鲁吉亚与IBM共同宣布一项新技术记录型基于硅的芯片速度达500GHz。这是通过冻结芯片到-451°F（-268.0℃），而不是与CPU速度可比较的。晶片350GHz大约在室温下 *** 作。

参考资料来源：百度百科-德州仪器

参考资料来源：百度百科-Xilinx

参考资料来源：百度百科-高通

参考资料来源：百度百科-摩托罗拉

参考资料来源：百度百科-IBM （IT公司-国际商业机器公司）

asml是荷兰的。这是一家总部设在荷兰埃因霍温的全球最大的半导体设备制造商之一，向全球复杂集成电路生产企业提供领先的综合性关键设备。ASML的股票分别在阿姆斯特丹及纽约上市。

ASML为半导体生产商提供光刻机及相关服务，TWINSCAN系列是世界上精度最高，生产效率最高，应用最为广泛的高端光刻机型。全球绝大多数半导体生产厂商，都向ASML采购TWINSCAN机型，比如英特尔（Intel）、三星（Samsung）、海力士（Hynix）、台积电（TSMC）、中芯国际（SMIC）等。

ASML的产品简介。

ASML的产品线分为PAS系列、AT系列、XT系列和NXT系列，其中PAS系列现已停产；AT系列属于老型号，多数已经停产。市场上的主力机种是XT系列以及NXT系列，为ArF和KrF激光光源，XT系列是成熟的机型，分为干式和沉浸式两种，而NXT系列则是主推的高端机型，全部为沉浸式。

ASML下一代半导体设备—High-NA EUV 设备是将集光能力的镜头数值孔径（NA）从0.33提高到0.55的设备。比现有的EUV设备处理更精细的半导体电路。

1、英特尔

英特尔公司成立于1968年，是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商。英特尔公司是世界上最大的半导体芯片制造厂商，它拥有了几十年的生产历史，从英特尔推出全球第一个处理器之后，就对我们的生活作出了重大的改变，同时也引发了之后的信息技术革命。

2、高通

高通成立于1985年美国，是较大的无生产线半导体生产商、无线芯片组及软件技术供应商，是目前5G研发、商用与实现规模化的推动力量之一，致力于发明突破性基础科技，变革了世界连接、计算和沟通的方式。高通芯片事物gpu性能强，在游戏过程中很占优势。兼容性好，是移动cpu里兼容性最好的。

3、英伟达

英伟达始创于1993年美国，是全球知名的电脑显卡供应商，也是较早推出图形处理器技术。Nvidia的芯片架构能够在通用性和效率之间实现一个很好的平衡，而在这个基础上，一套易用且能充分调动芯片架构潜力的软件生态则会让Nvidia在机器学习模型社区拥有巨大的影响力。

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