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西门子半导体事业部作为英飞凌科技(中国)有限公司的前身于1995年正式进入中国市场。自1995年在无锡建立家企业以来， [2] 英飞凌的业务取得非常迅速的增长，在中国拥有约2000名员工， [3] 已经成为英飞凌全球业务发展的重要推动力。英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的产业链，并在销售、技术研发、人才培养等方面与国内企业、高等院校开展了深入的合作。 [3]
2018年3月，英飞凌与上汽集团宣布成立合资企业，为中国充满活力的电动汽车市场制造功率模块。合资公司命名为“上汽英飞凌汽车功率半导体（上海）有限公司”，总部设在上海，生产基地位于英飞凌无锡工厂扩建项目内。 [4]
典型的GPP实际上已包含两个片内高速缓存，一个是数据，一个是指令，它们直接连接到处理器核，以加快运行时的访问速度。从物理上说，这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结构的一样了。然而从逻辑上说，两者还是有重要的区别。
如果了解到DSP算法的一个共同的特点，即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上，也就容易理解，为什么大多数的DSP都有的硬件，用于 零开销循环。所谓零开销循环是指处理器在执行循环时，不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。
大多数DSP使用计算，而不是使用浮点。虽然DSP的应用十分注意数字的，用浮点来做应该容易的多，但是对DSP来说，廉价也是非 常重要的。机器比起相应的浮点机器来要便宜（而且更快）。为了不使用浮点机器而又数字的准确，DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍 入和移位。
大多数的DSP应用（如蜂窝电话和调制解调器）都是严格的实时应用，所有的处理在的时间内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间，或者，至少要知道，在坏的情况下，需要多少时间。如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务，执行时间的预测大概不会成为什么问题，应为低成本GPP具有相对直接的结构，比较容易预测执行时间。然而，大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。 这时候，DSP对GPP的优势在于，即便是使用了高速缓存的DSP，哪些指令会放进去也是由程序员（而不是处理器）来决定的，因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态特性，如转移预测和推理执行等。因此，由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制。
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