新芯航途发布X7 Ultra大模型芯片:700 TOPS,台积电称工艺已就绪

资讯 腾讯网 作者:腾讯网 全文 3065 字 · 约 8 分钟读完 分类台积电TOPS模型发布芯片自动驾驶

近年来随着国产智驾技术的不断提升,相关智驾芯片也推出了 N 多款,如今,终于有一款不只会“傻堆算力”的芯片出现了。10 月 29 日,XHEART 新芯航途在苏州正式发布大模型芯片 X7 Ultra,虽然 700 TOPS 的算力不算最顶尖,但用起来效率惊人。它是怎么做到的呢,听我细细道来。01.XHEART 是谁?X

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国产智驾这几年进步不小,配套的智驾芯片也一款接一款往外推。不过多数产品还在拼算力数字,真正把算力用出效率的并不多,X7 Ultra 算是其中一个。
10月29日,XHEART 新芯航途在苏州发布了大模型芯片 X7 Ultra。700 TOPS 的算力放在行业里不算最高,可实际跑起来的效率相当可观。
效率从哪来,得从这家公司和这颗芯片的架构说起。
01.
XHEART 是什么来头?
XHEART 新芯航途是从 Momenta 芯片项目独立拆分出来的公司,被称作 Momenta 的“兄弟公司”,两边关系走得很近。
Momenta 在国产智驾圈属于头部玩家,做的是系统层面的智驾方案,上汽、比亚迪、广汽、奇瑞等国内多家汽车大厂都采用了它的智驾模型和技术。
XHEART 新芯航途则专注芯片设计与制造,成立至今三年,不久前刚完成近 50 亿战略融资。
股东名单里还有上汽、大模型定义芯片”的技术路线。
通用芯片厂商的常见做法是先定架构,再尽量多地去适配各种模型。好处是通用性强,短板也摆在明面上——精细适配做不到。
Momenta CEO 曹旭东说得很直接:面向未来的规模化 L4,通用芯片没法同时兼顾可靠性、成本、功耗这三项指标。
XHEART 走的是另一条路,从真实应用里模型需要什么出发,反过来推芯片架构。芯片定义阶段,算法团队就一起参与研究模型架构和关键算子,为往后几年的模型演进留出余地。
首颗 X7 芯片回片后,点亮用了不到 24 小时;第 17 天,芯片、底层软件与智驾模型跑通了整车闭环,随后又经过真实道路和复杂天气的检验。
XHEART X7 系列芯片目前已在 10 款量产车型上搭载,累计出货超过 20 万颗,手握超过 40 款车型订单,大众 ID.ERA 8X、MG 07、智己 LS6、奇瑞风云 A9L 等都在其中。
这次发布的 X7 Ultra 是 X7 的升级款,也是芯片团队与算法团队合作的最新成果。
02.
700 TOPS 到底够不够用?
X7 Ultra 的架构颇有看点:为大模型专门设计了“雷霆”超大核 NPU,同时跟着模型计算集中化的趋势走,把传统小核之间百 GB/s 级的数据交互收拢到超大核内部,做成 TB/s 级高速互联,带宽因此提升了一个数量级。
关键算子方面,X7 Ultra 配了高精度专用加速引擎,计算和数据交互都能跑得更顺。
基于量产智驾大模型实测,XHEART 官方给出的数据是:X7 Ultra 的 NPU 计算利用率达到 98.7%。
同样是 XHEART 官方披露,X7 Ultra 算力标称 700TOPS,而在释放这 700 TOPS 的同时,内存带宽消耗比行业旗舰产品低 80%,能效提升 100%,直接翻倍。
另外,这 700 TOPS 大模型算力是按真实量产智驾大模型评测出来的,约束条件是量化部署后模型输出与训练后 FP32 浮点模型的相似度保持在 99.99% 以上,芯片优化因此直接对着量产要求和驾驶体验去调。
X7 Ultra 还首发了在中国量产落地的 Armv9 车规级 CPU,靠专用计算单元做到本地任务本地处理,激光雷达处理带宽最高 2000 万点 / 秒,传感器预处理稳定性提升 100%。
功能安全上,这颗芯片满足 ISO 26262 ASIL-B 要求,内置 MCU 通过 ASIL-D 认证,车规可靠性有保障。
这些结果背后,XHEART 的思路是先吃透大模型,再动手设计芯片。
但设计出来是一回事,能不能量产造出来是另一回事。
发布会现场,台积电副总经理陈平博士到场表态,称相关工艺早已备妥,就等最优秀的芯片设计送过来。
XHEART 新芯航途 CEO 李宗霖当场还放出一个更大的消息:下一代大模型芯片 XHEART X9 定于 2027 年推出。
这颗芯片眼下仍在研发阶段,核心指标相当激进——3000 TOPS 大模型算力,单芯片内存带宽 700GB/s。
按李宗霖的说法,X9 会让计算能力和访存能力一起往上走,继续针对下一代世界模型做软硬协同设计。
03.
Momenta 软硬一体化的智驾方案如何落地?曹旭东给出了 L4 的时间表
这次发布会 Momenta CEO 曹旭东也来了,第一次对外讲出公司的第三个洞察——“大模型定义芯片。”
为了规模化 L4,Momenta 早先已形成两个洞察:用数据驱动啃下长尾问题,靠规模量产拿到海量数据。2022 年底,公司又提出“大模型定义芯片”,并和 XHEART 一起付诸行动。
曹旭东的判断是,大模型定义的芯片比通用芯片性能高 10 倍。规模化 L4 则需要百亿至千亿参数的模型。车端有成本、功耗、可靠性三道约束,要扛住这样的模型,双方得从模型需求出发协同设计芯片。
即将发布的 Momenta R7 Ultra 大模型就是这一协同的最新产物。有了 X7 Ultra 芯片支撑,R7 Ultra 的模型参数规模扩大 5-10 倍,安全性能提升 5-10 倍以上,世界模型也从“理解世界”迈向“推演世界”。
曹旭东说,大模型芯片正给智驾摩尔定律提速。2022 年至 2026 年,智驾能力每两年涨十倍,城市 NOA 从早期探索走到应用引爆点并加速普及。往后要让这一规律变成每年十倍,关键在于“大模型定义芯片”。他判断 L3 和 L4 会在 2028 年迎来重要引爆点,2030 年走向规模化落地。
看当下国内智驾的算法架构,大体分成两派:VLA(视觉—语言—动作)和世界模型(WA / WEWA)。
VLA 阵营以理想、小鹏为主,模型能用自然语言做场景理解和决策推理。好处是可解释性和推理能力,代价是车端算力要求更高。
世界模型阵营则有 Momenta、华为等,思路是让模型直接预测未来场景怎么演化,省掉语言翻译这一层,时延和算力消耗都降下来,对软硬件一体的要求也就更高。
XHEART 正是 Momenta 软硬一体落地的重要硬件载体。面向 L4 时代,双方已拿出一份比较清晰的路线图,接下来看其他厂商怎么接。
04.
结语
大模型跑得越来越快,芯片不只拿来训练 AI,AI 其实也在反过来改造芯片设计这个行当。
今年 9 月,AMD 花 82 亿美元收购“AI 教母”李飞飞创办的 World Labs。AMD CEO 苏姿丰当时说,这笔收购就是让全世界最懂模型的一批人来帮芯片设计。
谷歌、OpenAI 等 AI 头部企业也在纷纷布局定制芯片。业内不少玩家似乎都看到了通用芯片的局限。
2021 年计算机图灵奖得主、美国的 Jack Dongarra 教授讲得直接:协同设计能让模型开发者和硬件设计师一起做明智的权衡,模型结构、数值精度、内存组织,以及专用硬件与可编程硬件之间怎么平衡,这些因素某种程度上至关重要。边缘计算领域尤其如此,能耗、冷却成本和响应速度都有严格限制。
汽车智驾是典型的“端云协同”场景,车身体积、散热、能耗处处受限,模型和芯片的矛盾只会更突出,协同也就更被看重。
XHEART 和 Momenta 的尝试提供了一种解法:当 AI 大模型的迭代速度远超芯片迭代速度,由大模型定义的芯片或许更能跟上时代——物理 AI 飞速发展的时代。
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