高阶智驾火热带动芯片需求激增:厂商全面布局,国产替代正在提速

除了中芯国际,华为也在智能驾驶芯片领域取得了进展,其智能驾驶平台(MDC)基于自研的昇腾610AI芯片,采用7nm制程,AI算力达到200TOPS(INT8)或100TFLOPS(FP16),适用于L2+和L3~L4级自动驾驶场景。但需要注意的是,华为提供的智能驾驶解决方案通常包括一整套系统,而非单独的芯片供应。有观点认为,短期内,AI芯片企业可能...

奕斯伟发布最强RISC-V AI SoC:八核CPU+双核NPU,算力达40TOPS!

它内部支持的数据精度包含FP16,这对于精度要求比较高的场合是非常合适的。这个芯片内部支持了LPDDR4/4X/6等不同的接口,EIC7700X达到32GB,EIC7702X达到了64GB,分别是64-Bit和128-bit。这个也是特别适用于大模型,它们对于整个参数数量大、带宽吞吐量要求较高的特点。除了NPU的这些优势之外,这个芯片内部集成了丰富的视频...

甩开英伟达芯片,特斯拉算力要自己说了算

此外,华为MDC810芯片也提供了强大的算力,使得阿维塔11仅需一颗芯片就能达到400TOPS的算力。而特斯拉的算力支持主要由D1芯片、训练模块和超算Dojo构成。D1处理器采用台积电7nm制造工艺,拥有500亿个晶体管,单片FP32算力为22.6TOPs,BF16算力为362TOPs。此外,特斯拉通过将多个D1芯片组成训练模块,每个模块的算力高达9...

苏妈杀疯了:移动端最强NPU算力达50TOPS,最强AI芯片挑战英伟达

Ryzen99950X拥有16个核心和32个线程，加速后运行速度可以高达5.67GHz。Zen5的平均每个核心指令比之前的Ryzen芯片以及「Genoa」Epyc9000系列处理器中使用的Zen4核心多16%。此外，TDP为170W，L2+L3缓存为80MB。下图为Ryzen9000全系列CPU，包括了Ryzen99950X、Ryzen...

激战“智能化”下半场!车企纷纷下场“造芯”,智驾进入新战场?

作为整车企业中自研芯片的先行者，特斯拉在2019年推出了基于2颗FSD芯片的Hardware3.0，FSD芯片由特斯拉自研，采用14nm制程，单颗算力72TOPS。据特斯拉公布的数据，与采用英伟达芯片的Hardware2.5相比，Hardware3.0的图像处理速度提升约21倍，单体成本降低20%，功耗仅为原来的1.26倍。目前，FSD芯片已在特斯拉全...

张玉峰:高算力AI芯片赋能智能网联汽车发展

这一代芯片背后加速核,地平线专有知识产权,它其实针对Transformer做了大量针对性优化,针对Transformer模型的数据特点我们其实做了两件,Transformer模型一方面针对加速单元做了优化,做了SMT处理方式,另一方面数据类型更加丰富了,包括BF16、FP16以及FP32等多种浮点数据类型,能够取得更好的性能和晶度之间的平衡(www.e993.com)2024年11月23日。为了算的好...

智能驾驶芯片TOP20排名

安霸CV3-AD是一款高性能的汽车AI芯片,最高包括了16核心的Coretex-A78AE,具有极高的CPU算力。同时,它也通过了ASIL-B级认证,这意味着它具有高度的可靠性和安全性。在AI算力方面,安霸CV3-AD等效于500TOPS,表现出色。英伟达、特斯拉和Mobileye等也是汽车AI芯片领域的知名企业。英伟达的芯片位宽为256比特,而特斯拉和Mob...

孙正义要“怼”英伟达?AI算力芯片成香饽饽,国内情况如何?

基于升腾910、升腾310AI芯片,华为还推出了AtlasAI计算解决方案。华为升腾社区显示,目前Atlas300T产品有三个型号,分别对应升腾910A、910B、910ProB,最大300W功耗,前两者AI算力均为256TFLOPS,而910ProB可达280TFLOPS(FP16)。该款芯片在2023年已经获得了大客户至少5,000套的订单,预计会在2024年交...

7.5 亿、算力大单:104 PFLOPS(FP16)

其中大数据算力中心投资7.5亿元,建设算力规模104PFLOPS(FP16)算力资源池、170PB分布式存储资源池,同时配套建设算力运营调度、网络、安全等子系统。新能源装备制造投资7.5亿元,规划建设储能系统生产线6条,石墨烯基础材料研发、生产及应用产品生产线1条,年产5万台充电桩设备及零件生产线1条,动力电池...

如何评价智能驾驶计算芯片性能?

在这里,普通消费者最为熟悉的TOPS,是算力的数据类型和算力单位。采用的是TeraOperationsPerSecond(TOPS)作为单位,表示每秒进行的计算次数。不同的数据类型包括INT4、INT8、INT16、FP16等,而在智能驾驶领域,以INT8数据类型的稠密算力为代表。这里首先是稠密算力vs.稀疏算力的问题,稀疏算力和稠密算力是计算机...