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曹旭东:算力不再堆数量,智驾芯片从“后向适配”走向模型原生设计

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当下,智能驾驶正处于向端到端大模型、世界模型快速演进的关键窗口期。在这场技术发展中,行业长期依赖的“通用芯片+后向适配软件算法”模式面临严峻挑战。一方面,智能驾驶硬件端进入了算力堆砌的“千TOPS竞赛”,但传统架构在面对真实量产大模型时,普遍面临算力利用率偏低、中间数据频繁读写外部内存导致功耗与发热过高,以及无法兼顾成本与车规可靠性等硬伤。

这一行业瓶颈,迫使产业链上下游将目光投向软硬件深层次的协同创新。


10月29日,XHEART(新芯航途)在苏州正式发布算力达到700 TOPS的大模型芯片X7 Ultra,与传统硬件设计路线不同,该方案主打从真实量产智驾大模型需求来倒推芯片架构。



“大模型定义芯片。”发布会上,智驾算法龙头Momenta CEO曹旭东公开分享了他的最新判断。曹旭东直言,要真正实现L4级高阶自动驾驶,必须用上百亿甚至千亿参数的大模型,但在车端功耗、成本和安全的三重限制下,通用芯片根本吃不下这么大的模型。而专门为大模型定制的芯片,实际性能可以达到通用芯片的10倍。据悉,双方早在2022年底就已经开始围绕这一路线展开合作验证。借由X7 Ultra的强劲支撑,Momenta即将在最新研发的R7 Ultra世界模型中,把模型参数规模直接扩大5到10倍,安全性能提升5倍以上,让AI从单纯“看懂世界”进化到能够“预测推演世界”。曹旭东预测,在大模型芯片的助推下,智驾能力的提升速度将从过去的“每两年翻十倍”加速到“每年翻十倍”,L3和L4级自动驾驶极有可能在2028年迎来爆发点,并在2030年实现大规模普及。


直白点说,以前的智驾系统像是一个分工明确的流水线,感知、预测、操控车辆分别由不同的“小模型”负责,所以传统芯片里装了很多“小算力核”。但现在大模型要统一接管驾驶决策,计算任务变得高度集中。如果还用旧芯片,小算力核之间互相传数据就像是在拥堵的省道上运输,数据传输速度跟不上,导致芯片的大部分算力都在“打空转”打发时间。为了解决这个卡脖子痛点,XHEART在X7 Ultra上采用了“超大核NPU”设计,把数据传输通道直接搬进大核内部,建起了高速公路式的传输网络,并为关键计算任务配备了专用加速引擎。


截至发布会当天,X7系列芯片已经量产发货8个月,累计出货量突破20万颗,成功搭载在10款量产车型上,并拿下了超过40款车的订单。晶圆代工巨头台积电副总经理陈平博士表示,台积电已为X7 Ultra提供工艺支持,并将持续助力其后续研发。面向未来更强大的智驾需求,XHEART还公布了下一代旗舰芯片X9的研发计划:预计2027年面世,目标将大模型算力推向3000 TOPS,单芯片内存带宽达到700 GB/s。

封面新闻记者 刘念

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