01-05 23:13 门头沟学院全栈开发发布于浙江

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半导体公司需要什么样的程序员？

这是一篇分析半导体产业链的软件技术就业机会的文章。

但因为这个产业链过于复杂，在讲软件技术就业机会、企业地域分布这些话题之前，必须先讲清楚这条产业链的基本构成。

如果大家只关注半导体领域的软件技术类就业机会，可以直接拉到文章末尾。

但我还是建议从头到尾看完，对这个领域有个结构化的理解，也不枉我在年底工作最卷的时候花费几周业余时间来梳理这些材料。

美国那份关于半导体领域的“实体清单”相当于给中国半导体产业链上有核心技术的企业盖了个章，进到实体清单中的算是被认证过了。

这个清单十分全面，从材料、半导体设备到Fabless、EDA、IP、代工厂、IDM，算是全方位、立体式的覆盖。

而把这些企业拉出来晒一晒，就会很容易得到一个结论：半导体是个高端制造业。

半导体产业链

所以接下来，我们按照制造业的设计、生产流程，把半导体产业链中的关键环节捋一捋。

1、芯片设计

首先是前端设计，使用VHDL、Verilog/System-Verilog RTL等来描述物理结构。

接着是后端设计，把前端设计产出的RTL转化成物理世界的晶体管、导线等。

后端设计阶段完成之后，生成GDS文件发给代工厂进行加工制造。

2、芯片制造

代工厂接到GDS文件之后，通过“光刻”技术，把IC设计印刷到晶圆上。

一片晶圆上面积较大，会有多个芯片，需要进一步切割出多个独立的芯片。

3、封测

切割出来的独立芯片被到塑料或陶瓷的包装中，形成可以连接到PCB或其它基片上的独立元器件，并进行测试。

4、系统集成

把芯片与其它元件、IC一起，焊接到PCB中，集成到“最终产品”。

这里指的“最终产品”有很多种设备，比如：

个人电脑、笔记本等。
手机/手表/眼镜/手表/平板/耳机/音箱/AR/VR/学习机/翻译机/游戏机等消费电子设备
电视机/洗衣机/空调/扫地机器人/智能小家电等家电设备。
浪潮/新华三/中科曙光/联想/中兴/超聚变/宁畅/宝德等公司生产的数据中心服务器。
包含各种MCU、CPU、GPU的汽车
基站、路由器等通信设备
工业自动化设备、安防、医疗等等

芯片分类

这么多不同类型的设备，里面的芯片也是五花八门，一个设备中通常包含一堆各种不同类型的芯片。

1、CPU、GPU

在手机、电脑等设备中最常见，也是大家日常听到最多的。

2、MPU、MCU、ECU

工业场景中使用到的微处理器/控制器，如，PLC、汽车电子等。

3、各种专用IC

ASIC，为一某个客户做完全定制的芯片。

ASSP，为某些特定场景完全定制的芯片，适用于少数的客户。

FPGA，半定制芯片，可以做二次开发。

NPU，神经网络计算专用芯片，与CPU分工合作。

SoC，可能会集成CPU、GPU、通信模块，以及嵌入式系统和应用软件，形成完整的系统解决方案。

4、存储芯片

RAM，最常见的有DRAM/SRAM/SDRAM等。

ROM，芯片制造时编程写入数据，之后不可改变。

NAND，电子设备中最常见的存储芯片，还有由一堆NAND芯片组成的SSD（固态硬盘）

HDD，传统的机械硬盘，现如今电脑中见得比较少了。

堆叠式芯片存储器，如，2.5D封装的HBM/3D封装的HMC

5、光电芯片

可以发射、接收光波的半导体，主要使用场景是光检测、图像传感器、LED、光纤通信、显示器、激光等。

6、各种传感器

光、压力、气体、重量、速度等等。

7、促动器

即反向传感器，可能的形式有：

压电促动器，实现微小、精确的位移和力输出，用于医疗、精密定位和振动控制。

电磁促动器，通过电磁力产生运动，工业自动化和机器人技术中需要较大推力、位移的场合。

8、PMIC

电源管理集成电路，负责为处理器、存储器、接口驱动器等提供合适的电压调节功能，控制电池的充放电。

9、MEMS

属于微型机械系统，用于检测不同物理属性的阈值，它不属于半导体，但使用半导体技术制造，并且与传感器竞争市场。

10、模拟IC

主要有放大器、滤波器、模数转换器、数模转换器、电源管理器、比较芯片、时钟与定时器等不同类型。

企业分类

半导体产业链的上下游十分庞大，芯片种类又这么多，这个行业的企业数量也必须很多，基本可以分为以下几个大类

1、Fabless

这类企业只设计集成电路，其它生产、封测、集成等环节全部外包：

国外的有TI（德州仪器）、AMD、高通、FPGA龙头厂商赛灵思（被AMD收购）、英伟达。
国内也有很多，北京的兆易创新（存储芯片）、寒武纪（GPU）、摩尔线程（GPU）、龙芯中科（CPU）、紫光国微（集成电路与智能安全芯片）、昆仑芯（百度系GPU）等；上海的韦尔股份（分立器件和电源管理IC）、壁仞科技（GPU）、复旦微电子等；华为系的鲲鹏（CPU）、昇腾（GPU）；湖南长沙的景嘉微（GPU）。

这类企业太多，不再一一列举，这里放一些知名度高、规模大，或者正站在风口上的企业，让大家有个基本体感。

2、EDA工具

这个领域虽然属于“卡脖子”的技术，但市场规模小，领域狭窄，企业数量并不多：

国外主要是新思科技（Synopsys）、铿腾电子（Cadence）和西门子EDA（Siemens EDA）‌这三大巨头。
国内主要集中在江浙沪，如：上海的华大九天、概伦电子、合见工软、思尔芯，杭州的广立微，南京的芯华章等。

我另有一篇关于工业软件领域的分析文章对这个领域做过详细讲解，可以私信我获取，这里不再展开。

3、IP

听名字就知道，这类企业是卖授权为生的：

全球最大的IP公司是ARM，国内企业有上海的芯原股份、灿芯半导体，苏州国芯科技，成都的锐成芯微等等。

4、半导体设备厂商

半导体是高端制造业，有光刻、刻蚀、离子注入、薄膜沉积、抛光、检测等很多道工序，每道工序都要依赖大量的高端设备。

在这些高端设备中，薄膜沉积设备、刻蚀机、光刻机、清洗几大类占据全市场70%以上的价值。

除了知名最高的荷兰ASML（光刻机厂商）之外，这个领域中的企业还有很多：

国外的有，美国的应用材料（刻蚀/离子注入）、泛林半导体（刻蚀/清洗），日本的TEL（刻蚀/涂胶显影/清洗/热处理）尼康（光刻）等。
中国的有，北京的北方华创（刻蚀/沉淀/清洗/热处理等半导体装备）、屹唐半导体（热处理/刻蚀），上海的中微公司（刻蚀设备）、微电子（光刻机）、盛美上海（清洗）、万业企业（离子注入），沈阳的拓荆科技（薄膜沉积）、芯源微（清洗/涂胶显影），天津的华海清科（抛光设备），武汉的精测电子（过程控制），深圳的中科飞测（过程控制）。

同样，企业过多，这里只简单提一部分知名度较高的，不追求覆盖度，只求让大家对这个行业有一个结构性的了解。

5、零部件及原材料厂商

这个领域的“软件技术含量”太低，这里不能再展开了。

6、纯代工厂（Foundry）

这类企业不做设计，只做制造芯片：

全球龙头当属台积电，提供了全球8成的产能。
除此之外还有2009年从AMD分拆出来的格罗方德（简称GF/格芯）、台湾的联电等。
国内代工厂有上海的中芯国际（中国最大代工厂）、华虹，深圳的鹏芯微，合肥的晶合集成等。

7、封装测试

这个领域中国有优势，但在半导体产业链上的核心度没有那么重要：

国内主要有江苏江阴的长电科技（中国最大的封装测试厂商）、江苏南通的通富微电（AMD封装主要合作伙伴）、苏州的力成科技、西安的华天科技等。

8、SOC

这类企业一般聚焦在某些具体的行业应用场景讨生活，整体规模都不特别大，但有领域知识的壁垒。

最关键的是，这类企业对软件技术岗位需求量很大：

上海的晶晨股份(多媒体智能终端)、乐鑫科技(无线通信/物联网)、恒玄科技（智能音频）、富瀚微（高性能视频编解码/图像信号处理）、钜泉科技（智能电表）。
成都的振芯科技（处理模拟和数字信号的数模混合集成电路）
深圳的中科蓝讯（无线音频）
珠海的全志科技（超高清视频编解码与高性能CPU/GPU/NPU多核）
福州的瑞芯微（平板/机顶盒等电子设备）
厦门的星宸科技（安防）
长沙的威胜信息（物联网通信）

同样，企业过多，这里只简单提一部分知名度较高的。

9、PCB

这类属于比较“纯粹”的制造业了，“软件技术”含量很低：

深圳的鹏鼎控股、苏州的东山精密、深圳的深南电路等。

半导体产业链十分复杂，我们没法用一个简单清晰的框架把所有企业给分门别类。

除了上面这些相对好定义的企业之外，市场上还有一些特殊的存在，比如：

10、下游终端厂商

这类企业因为自己的核心设备对芯片需求庞大，就想通过自己设计芯片来提高自己产品的竞争壁垒，因此会设立半导体部门，自己做Fabless：

做汽车的特斯拉、理想、小鹏，做手机、电脑的苹果、华为、小米、荣耀，做云计算数据中心的Google、阿里等。

EDA工具的完善使得前端设计变得很容易，市场上还有大量为这些公司服务的平台公司，甚至有博通、Marvell这种定制芯片领域的龙头公司。

这两个因素导致下游终端厂商向上游延伸搞芯片设计的非常多，这里我们只列举了部分知名高的头部公司，不再详细展开。

11、集成设备制造商

简称IDM，即，自己连设计、制造甚至封测都会一起做掉，这类企业在市场上一般都各自领域内的巨头，如：

美国的Intel、美光，欧洲的英飞凌、意法半导体、恩智浦，韩国的三星、SK海力士，日本的索尼、村田等。
国内也有很多，如，中国武汉的长江存储、合肥的长鑫存储，山东龙口做高端光通信收发模块的中际旭创，江苏无锡的华润微电子，杭州的士兰微和做电源管理IC的杰华特微电子等。

同样，企业过多，这里只简单提一部分。

以上，对半导体产业链，以及在这条产业链上混饭吃的企业做了初步解构。

接下来回到“屋顶的闪闪星光”这个IP的主题——半导体产业链上的软件技术就业机会。

软件技术类就业机会

半导体产业链看似复杂，但大多数企业都是制造业，提供软件技术类的就业机会较多的以Fabless、EDA工具、SoC等企业为主。

具体到应用软件技术较多的领域，主要集中在以下几个：

1、芯片配套软件

芯片不是鞋子、衣服这样的纯标准，做不到设计、生产完成之后就直接售卖给终端客户使用。

更多时候售卖的是解决方案，因此需要为芯片做配套的软件开发，比如，框架、工具、SDK开发。

这些岗位一般是C/C++、嵌入式开发类的岗位，对软件技术人员的需求会包含下面这些常见的标签：

gcc开发环境、单片机的工作原理、网络协议基础、ARM体系架构、嵌入式操作系统、Linux/Android操作系统、内核开发/工具移植/源码维护、外设与驱动、汇编语言、wifi或者蓝牙等无线通信协议、EtherCAT/Profinet/EIP等工业网络协议、数字控制/信号与系统/电力电子/模电数电/自动控制原理。

2、面向数据中心的集群软件

CPU/GPU厂商的一个重要下游客户是云计算场景，如何从芯片到数据中心的集群，也是芯片厂商一个重要课题。

Fabless自己先搞一个集群出来打出标杆来，别人才愿意买你的芯片去搭集群。

这里就会涉及到很多的技能点，如：

市场上常说的“万卡集群”，需要懂Kubernetes、docker，私有云、公有云的场景可能都会有，还会涉及到运维、监控体系。
这就要求软件技术人员对Kubernetes有深入了解，如，调度器device-plugin、容器运行时运行机制、容器网络等。
做好AI芯片的分布式架构设计，并能让他们高效通信，可能还要开发网络通信库、搞平台工具建设、通信性能优化。
并行程序的开发、性能调优，C/C++、CUDA、OpenMPI、NCCL这些都是必备技能，还要懂并行计算系统的workload、算法。
和芯片设计人员、硬件平台设计人员一起配合，开发高性能计算库，做性能优化。
在Fabless厂商的集群中，一般都会把PyTorch、Caffe、PaddlePaddle主流框架跟自己的芯片对接上，这样就打造了一个属于自己的集群方案。

3、AI工程平台开发

搞AI算法开发有作坊式、工厂式两种。

大、中厂一般都是后者，即，有自己的AI工程平台支撑算法研发过程中的资源调度、模型训练、模型推理、数据管理、工作流编排等工作，让做应用算法的工程师可以快速开发、试验、迭代。

这个AI工程平台的架构设计、开发、部署、运维全是分布式系统领域的软件工程问题。

在这个工程平台上可能会有CV，NLP，语音，大模型等各种算法的迭代，平台的用户也是算法工程师为主，这就要求，即使是工程人员，也得懂算法。

工程平台的开发技术栈往往会比较杂，Golang、Python、Java、C++等用到什么上什么，甚至Shell、bat、CMake之类的也会经常干。

既然是平台开发，必然还会涉及到DevOps工作，比如，编译优化、日志优化、性能优化，搞推动持续集成（CI）和持续交付（CD），搞标准化的工作流程，让工程平台的用户（一般是内部算法开发）体验更好。

4、性能优化

Fabless公司设计出来芯片之后，一般会对客户提供可以榨干芯片性能的配套软件方案。

尤其是大模型发展以来，GPU厂商会基于自家产品做模型的性能优化、压缩。

所以，GPU类的Fabless公司往往会招一些性能类岗位，一般常见的要求有：

懂深度学习算法（CV、NLP）和主流深度框架（TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe、PaddlePaddle等）的开发、优化。
有深度学习编译器（如XLA、TVM、MLIR）的开发经验。
能在分布式环境下搞参数服务器、多维并行、显存交换等技术。
懂并行计算通信库（如MPI）、CUDA编程。
AI编译器的设计、开发、性能分析、持续调优。

5、系统开发

对CPU厂商来说，芯片出来之后首先要做好与Linux的适配，这里就有很多工作要做：

Linux操作系统发行版的开发、基于芯片的优化，解决操作系统中的常见问题、升级、维护、打补丁。
跟硬件工程师合作，搞系统功能验证。
懂Linux内核各大子系统，能做内核功能开发、工具移植、源码维护，以及BIOS的设计、开发、维护。
安全方面，可以做漏洞挖掘提高产品的安全壁垒。
编程方面，gcc、bash、perl、python甚至汇编，用到什么搞什么。
除了操作系统本身之外，内置软件包也要做好维护、持续更新，跟上社区发展。
懂编译器、虚拟机、runtime，基于自己公司的芯片架构做开发、优化。