来源:互联网 更新时间:2026-07-02 09:57
7月1日,理想汽车在ISCA 2026上做了一场题为《马赫M100:面向通用AI计算的编排式数据流架构》的主题演讲。有意思的是,这场演讲不是孤立的——它和Google、Meta等科技公司的研究者同台,一起探讨AI计算架构的未来方向。中国车企登上这个级别的学术舞台,还是头一回。

说到ISCA,你可能不太熟悉。它和MICRO、HPCA、ASPLOS并列为全球计算机体系结构四大顶级会议,是整个领域公认的最高学术舞台。自2020年设立工业分区以来,理想汽车是首家入选的中国汽车企业。这个分量,不亚于在顶级期刊发一篇论文。
回头看这件事的来龙去脉,更能看出门道。2024年,理想汽车开始论证自研芯片的可行性;同年正式立项,从一开始就定下了明确方向:不做改良,不做克隆,从第一性原理出发,重新构建一套原生为AI设计的全新体系架构。此后四年,一支200人的专项团队完成了从架构设计、编译器研发,到散热系统、功能安全的全链路自主突破。
马赫M100是全球首款基于数据流架构的大算力端侧推理芯片。它采用5nm车规级工艺,单芯片算力1280TOPS,最终算力利用率达到82%。搭载8通道LPDDR5X内存,峰值带宽273GB/s;CPU侧配备24核ARM Cortex-A78AE处理器集群。这些数字单独看已经很亮眼,但更关键的是架构层面的创新。
这颗芯片的架构围绕五项核心原则全面重构:数据流执行模型、无Cache内存层次、张量粒度ISA、软硬件复杂度均衡,以及分层Tile互联架构。此外,它还采用双SoC、双MCU、双供电完全冗余架构,满足ASIL-D最高功能安全等级——任意单点故障都不会影响系统正常运行。对于汽车芯片来说,这是硬底线。
理想汽车特别强调,登上ISCA的不是一份概念报告,而是一颗已经规模化跑在路上的量产芯片。目前,马赫M100已随全新理想L9及全新理想L8正式量产上车。从芯片架构设计到整车前装交付,全链路自主完成。这在整个汽车行业里都算得上是里程碑式的事件。
引用理想汽车CEO李想此前的说法,马赫100采用的数据流架构,是一种为AI原生设计的芯片架构。传统GPGPU由指令驱动,数据在计算单元和全局内存之间反复搬运,规模越大瓶颈越大。而数据流架构由数据驱动,计算单元之间直接传输数据,执行效率更高,有效算力也更高。更关键的是,它是完全可编程的,不是把算法焊死的ASIC——AI怎么进化,它就怎么进化,灵活性更高。这种思路,才是面向未来的正确姿势。
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