產品設計
馬赫100晶片採用5nm製程工藝及
數據流架構,單顆晶片算力為1280 TOPS,兩顆晶片提供的算力總計為2560 TOPS。
其有效算力據稱是英偉達Thor U晶片的5-6倍。
發展歷史
理想汽車於2021年啟動晶片自研項目,旨在防止陷入“缺芯”狀態,其首款定位於智慧型駕駛的晶片代號為“舒馬赫”。目前,該項目唯一一款已經成形並完成流片的晶片被命名為“馬赫100”。
2025年5月,晶片專家張開元加入
理想汽車,其任務包括對馬赫晶片進行最佳化、負責伺服器封裝工作,並計畫將其擴展為多核伺服器。他的加入將加速馬赫晶片的量產及後續研發工作。
根據規劃,
馬赫100晶片計畫於2026年第二季度實現量產,其晶片設計已趨於穩定。2026年,解析馬赫100晶片數據流架構的論文入選計算機體系結構領域頂級會議ISCA 2026。張開元的加入不會對馬赫100的現有架構進行大幅修改,但將在下一代晶片的研發中提供關鍵意見。
2026年第二季度,全新一代理想L9 Livis版搭載兩顆全自研
馬赫100晶片發布,該晶片提供了2560 TOPS的算力。
關鍵技術
理想汽車於2021年啟動晶片自研項目,其已成形並完成流片的晶片是馬赫100(原代號舒馬赫)。該晶片在公司的規劃中主要定位於智慧型駕駛晶片。馬赫100晶片採用數據流原生架構,是一種
車規級晶片,適用於AI推理計算,在同等晶片面積下以較低功耗實現較高性能。
清華大學電子工程系教授
汪玉曾指出,數據流架構在智駕晶片中,其優勢在於數據在處理單元間直接流動,減少了反覆訪問記憶體的開銷;套用難點在於
編譯器的代價較大。在處理VLA模型時,視覺部分主要依賴算力,語言部分是記憶體密集型任務,行動部分計算模式不規律。理想汽車選擇採用VLA模型並配套數據流架構,這被視為一項進展。馬赫100是一款採用數據流原生架構的車規級晶片,採用5nm製程工藝。晶片、編譯器、
作業系統、基座模型的全棧自研,使理想汽車具備從底層定製AI算力的能力。
在2025年5月張開元加入
理想汽車之前,馬赫晶片從設計、製造到封裝、驗證、測試等全流程,均由算力單元部門主導。張開元的加入,將加速馬赫晶片的量產進程以及後續晶片自研的相關工作。從技術演進角度看,未來智駕晶片可能採用Chiplet技術以突破晶片面積限制,並通過記憶體堆疊解決存儲牆問題。此外,通過模型壓縮、
量化可以提高晶片的算力利用率。儘管智駕算法疊代較快,但模型骨架變化相對平穩,一顆晶片支持幾代算法是可行的。具體而言,他的任務之一是對現有的馬赫晶片進行持續最佳化,負責馬赫晶片伺服器的封裝工作,並計畫將其擴展成24核、32核等多核伺服器。馬赫100計畫於2026年第二季度量產上車,其晶片設計已趨於穩定,張開元的加入不會對馬赫100的現有架構進行大幅修改,但會在下一代晶片的研發過程中提供關鍵意見。
2026年,搭載兩顆自研
馬赫100晶片的
理想L9車型發布,雙晶片協同下整體算力達到2560 TOPS。根據測試,單顆馬赫100在運行VLA大模型時展現出較高的有效算力,雙晶片組合亦能提供顯著算力提升。得益於
數據流架構,該方案在運行3D ViT模型時無需頻繁搬運數據,可實現更高幀率與更快回響,整體延時為200到300毫秒。
理想汽車CEO
李想以馬赫100為例,解釋了其數據流架構在運行VLA大模型時的優勢:能實現更高幀率、更短反應時間;緊急情況下,可以更早感知風險,更快做出避險動作。
市場表現
當前,無論是車企還是供應商,都在向“軟硬一體”靠攏。車企方面,以“蔚小理”為代表的新勢力紛紛投身晶片自研,蔚來神璣NX9031、小鵬圖靈AI晶片、理想馬赫100晶片等,都是其構建自身技術壁壘的戰略舉措。
2026年第二季度,
馬赫100晶片正式量產上車,首次搭載於全新一代理想L9 Livis車型。
針對車企自研晶片這一行業趨勢,
清華大學教授
汪玉認為,車企自研晶片的投入產出比在晶片可用且能持續疊代的前提下是可以成立的,關鍵在於實現自主可控與成本下降。同時,針對自研晶片脫離
英偉達CUDA生態的挑戰,汪玉指出,智駕或大模型(如VLA)所需的運算元數量約幾百個,遠少於通用CUDA生態的幾千個,且AI可以輔助編寫運算元,因此CUDA的壁壘在專用場景下影響相對較小。