
有时,理想的说法是,如果将来明智的驾驶算法被锁定,那么自发开发的芯片将有助于提高效率和成本。文本丨Zhao Yu编辑丨锣Fangyi仅仅是我们了解到,自我开发的智能M100驾驶完美的车辆将返回今年的第一季度,在大规模制造之前经历了关键的阶段。随后,M100性能测试和性能测试在两周内完成,随后通过了完美的研发人员的压力测试。目前,将M100上传到小批次进行道路测试。根据我们的理解,在处理不同类型的计算活动时,M100显示了特定的性能特征:例如,在运行大型语言模型的计算任务(LLM,大语言模型)时,M100提供的计算有效强度约为两个Nvidia thor-us;在处理与Convolutio相关的传统视觉活动时NAL神经网络(CNN,卷积神经网络),可以将M100提供的计算的有效强度与三个NVIDIA THOR-US进行比较。预计明年M100将产生质量。在此之前,完美仍然依靠其两个现有伙伴-Nvidia和Horizon。同时,为了确保通过智能驾驶项目的自我开发项目的战略安全,并防止与相关制造商的合作关系,理想最近加强了对芯片部门信息的控制。有很多研究和发展成本,有些熟悉此问题的人说,自助芯片开发的项目的理想预算是数十亿美元。完美芯片部门附近的一个人曾经告诉我们,完美智能芯片的研发工作有点复杂。除了硬件,例如NPU(神经处理单元),SOC(芯片上的系统)以及软件开发和适应。 “这是真实的ly a multi-layer solution." Xie Yan, cto of ideal auto, mainly promotes research and development strategy that combines soft and difficult. Before joining the ideal, Xie Yan worked with Intel, Alibaba, Huawei and other companies. He served as the Chief Architect of Alios and director of the Huawei Terminal OS Department, and has a deep background in compiler technology. The aforementioned person said Xie Yan's purpose was to通过软件调度功能最大化芯片硬件计算能力的使用率,从而在绩效中降低了对竞争对手的攻击性的攻击性,而在其范围内,软件并不容易,这是一个复杂的系统。敏捷的责备软件,并在整个过程中开发良好的合作工作整个部门的部门。自动开发的自动驾驶汽车公司与算法的明智驾驶模型采用的变压器架构有关。国内智能助理驾驶解决方案Yuanrong Qixing的创始人兼首席执行官Zhou Guang告诉我们,早期智能驾驶芯片的重点通常是Convolutiansl Neural Network(CNN)。将来,Chips肯定会将民间和对变压器架构的大力支持处于更重要的位置,尤其是通过优化超低精度(例如FP4和FP6)。这种技术变化还为各种制造商在芯片建筑设计中的远期性质以及联合软件和硬件调整的稳定性带来了直接挑战。完美的方法采用了“在两条腿上行走”的方法:一方面,使用外部解决方案来确保当前的市场竞争力,另一方面,使用自开发的芯片来厕所k以未来的基本收益。在出售的纯电动型号中,NVIDIA的高计算功率芯片(例如ChiepMPV Model Mega和New Pure Electric Suv Model I8)都使用的理想选择,所有系列都配备了NVIDIA Thor-U。众所周知,在纯电动SUV型i6中,理想也希望在整个系列中使用Nvidia Thor-U。在当前的L系列型号扩展范围中,主要销售量,完美地采用了一种混合方法,也就是说,根据两个明智的辅助驾驶AD Max和Ad Pro的辅助版本,它们分别配备了NVIDIA Thor-U或Horizon Travel 6m。理想自动驾驶R&D高级副总裁Lang Xianpeng有时告诉我们,自我开发的智能驾驶芯片的主要原因是:作为专用芯片,它可以针对完美的算法执行特定的优化处理,并且具有较高的性能和效率。 “我们现在仍在使用Thor Chips,因为Nvidia很棒支持一些新的操作员和足够的计算能力。 VLA解决方案当前正在多种多样,该算法仍然具有变化的可能性。如果将来该算法被锁定,为了提高效率和成本,每个人都会考虑自行开发芯片。 “标题的图片来源:视觉中国
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