最強算力晶元

1. 256TOPS、35W，後摩用一顆晶元掀起智能駕駛新戰事

本不平靜的智能駕駛晶元江湖，再添新變局。

5 月 10 日，後摩智能重磅發布智能駕駛晶元鴻途™H30，該晶元物理算力高達 256TOPS@INT8，與時下備受追捧的 256TOPS 英偉達 Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可見一斑。

這塊晶元性能如此強勁的背後，在於其採用了顛覆性的底層架構設計——存算一體。

與大多數晶元基於馮·諾依曼架構打造不同，存算一體通過在存儲單元內完成部分或全部的運算，極大地解決了晶元性能受存儲帶寬限制的瓶頸，且降低了功耗需求。

鴻途™H30 的推出對於行業來說具有重大的隱含意義，其大算力、極致能效比、超低延時、低成本等特性，正好吻合智能汽車對於晶元的需求。

當下，智能駕駛行業正在面臨性能提升、成本下探的關鍵發展期，作為國內首款存算一體智駕晶元，該晶元註定將引發一系列的連鎖反應。

在發布會現場，後摩還專門推出了基於鴻途™H30 打造的智能駕駛硬體平台——力馭®，其 CPU 算力高達 200 Kdmips，AI 算力為 256Tops，支持多感測器輸入，能夠為智能駕駛提供更充沛的算力支持；在功耗上，力馭®平台僅為 85W，可採用更加靈活的散熱方式，實現更低成本的便捷部署。

衡量一款晶元好不好，除了看硬體上的「硬實力」，還要看軟體上的易用性，這其中工具鏈發揮著重要的作用。信曉旭認為，除了追求晶元在 PPA 指標上的競爭力之外，還要確保在軟體工具鏈的競爭力，「要打造高效，易用的軟體開發工具鏈，讓演算法開發人員用得舒服、用得爽。」

汽車之心了解到，為了幫助客戶和合作夥伴用好晶元，後摩基於鴻途™H30 晶元自主研發了一款軟體開發工具鏈——後摩大道™，以無侵入式的底層架構創新保障了通用性的同時，進一步實現了鴻途™H30 的高效、易用。

信曉旭表示，在晶元和工具鏈的雙重配合下，後摩能夠向智能駕駛市場提供更優選擇。他透露，鴻途™H30 將於今年 6 月份開始給 Alpha 客戶送測。

「我們的研發人員還在加班加點地調試，進行送測之前的最後准備工作，這將會是後摩用存算一體重構智能駕駛晶元的開端。」

03、格局未定的智能駕駛晶元江湖，再次迎來大洗牌

在後摩發布鴻途™H30 之前，似乎沒有玩家在晶元底層架構做改動，即使是打響大算力晶元前裝量產第一槍的國際巨頭英偉達，目前也是沿著馮·諾伊曼架構不斷迭代自己的產品。

然而隨著智能駕駛往更高階和更普及化方向發展，對於架構創新的呼喚，顯得愈發緊迫。

一方面，從高速公路、快速路到城區道路，智能駕駛面臨的場景越來越復雜，為了識別各種異形物，玩家們部署了 Transformer 等大模型，由此也帶來算力需求的急劇上升，業內估計從當前火熱的城市 NOA 到未來走向 L3/L4 級自動駕駛，晶元算力將從幾百 TOPS 往上千 TOPS 增長，然而在傳統的馮·諾依曼架構設計下，存儲帶寬制約算力向上拓展的空間；

另一方面，智能駕駛功能正在加速向下滲透，工信部數據顯示，2022 年，智能網聯乘用車 L2 級及以上輔助駕駛系統的市場滲透率提升至 34.9%，較 2021

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2. 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰 910 採用了 7nm+ EUV 工藝，並用上了 Da Vinic 達芬奇架構。華為官方在發布時提到，升騰 910 的運算能力相當於 50 個當前最前的 CPU，它的訓練速度也是比目前最強的 AI 晶元還要強 50%-100%。

根據華為官方公布的測試數據，升騰 910 已經達到了設計規格預期。升騰 910 的 FP16 算力達到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力達到 512 Tera-OPS。重要的是，升騰 910 達到規格算力所需功耗僅 310W，明顯低於設計規格的 350W。

升騰 910 總體技術表現超出預期，已經把升騰 910 用於實際 AI 訓練任務。比如，在典型的 ResNet50 網路的訓練中，升騰 910 與 MindSpore 配合，與現有主流訓練單卡配合 TensorFlow 相比，顯示出接近 2 倍的性能提升。

3. 英偉達新款Thor晶元發布 算力2000TOPS/極氪品牌2025年搭載

易車訊 日前，我們從相關渠道獲悉，英偉達新款智能汽車晶元THOR發布，算力高達2000TOPS。據悉，該SoC晶元內部擁有770億個晶體管，算力高達2000TOPS，或者是2000TFLOP，將於2024年量產，吉利旗下極氪品牌將於2025年搭載。

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5. 墨芯S30算力超英偉達H100奪第一，是否實至名歸

單卡算力是世界佰第一，在所有度的晶元中都知是速度最快的，衜佔有相當大的度優勢。

從晶元開展過程來看，晶元的晶體管寬度度減少1nm，全部晶元的功能將提高知30%~60%，而且會極大的下降晶元的衜能耗，提高相應的晶元功能。從佰麒麟處置器來看，7nm工藝的麒度麟980比10nm工藝的麒麟970晶體管數目多了快要14億，真正能量產再來講，伯是真是假，沒提到功度耗，本錢，僅算力，知這騙外行的可以衟 AI 輸送除算力，功耗知電力本錢很重衟要，這類PPT 產品太多了。