《M100: An Orchestrated Dataflow Architecture Powering General AI Computing》是理想汽車馬赫100晶片研發團隊撰寫的一篇學術論文。該論文於2026年被計算機體系結構領域頂級學術會議ISCA（國際計算機體系結構研討會）的工業賽道（Industry Track）錄用，理想汽車由此成為該賽道設立以來首家入選的汽車企業。
論文核心闡述了馬赫100晶片所採用的“周密編排數據流架構”。這是一種AI原生晶片架構，其“數據驅動”模式不同於傳統GPGPU的“指令驅動”模式。採用5nm工藝的馬赫100晶片單顆算力達1280 TOPS，論文中提供了其有效算力的相關信息。雙馬赫100晶片在汽車平台中的套用可提供2560 TOPS總算力。
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發表與影響
論文《M100: An Orchestrated Dataflow Architecture Powering General AI Computing》於2026年被國際計算機體系結構研討會（ISCA）的工業分區（Industry Track）接收。ISCA是計算機體系結構領域的重要學術會議，與MICRO、HPCA、ASPLOS並列為主要會議，其工業分區自2020年設立，要求主要作者來自工業界，重點展示成熟、高效且在實際工業產品中套用的解決方案。理想汽車是入選ISCA工業分區的汽車企業。
論文闡述了馬赫100晶片所採用的“周密編排數據流架構”。該晶片採用5nm工藝，單顆算力為1280 TOPS。在同等功耗下，該晶片的推理延遲降低35%，單位算力能耗下降40%。
核心內容
論文《M100: An Orchestrated Dataflow Architecture Powering General AI Computing》闡述了理想汽車自研的馬赫100晶片所採用的“周密編排數據流架構”。這是一種專為AI原生設計的晶片架構，其核心理念是以數據驅動為核心。馬赫100晶片採用5nm工藝製程，單顆算力達到1280 TOPS。與傳統GPGPU依賴指令驅動、需要反覆在計算單元與全局記憶體間搬運數據的模式不同，數據流架構實現了計算單元間的直接數據傳輸，從而減少了數據搬運的開銷和冗餘操作。論文援引的特定基準測試結果被提及。該架構通過編譯器提前規劃數據的移動路徑，利用高速DMA技術，使數據能夠在計算單元之間流動，編譯器在該架構中負責規劃和調度數據的移動，起到關鍵作用。編譯器規劃得越好，數據同步開銷越低，整體效率越高。論文還提出了一個名為“軟硬協同設計定律”（Hardware Co-Design Scaling Laws）的數學框架，為馬赫100晶片的設計提供了理論基礎。該定律用於指導晶片的微架構、記憶體子系統、計算單元配比等核心設計，使其成為一顆“算法原生晶片”。在同等功耗下，馬赫100的推理延遲相對降低，單位算力能耗相對下降。
技術特點
M100晶片採用專為AI原生設計的“周密編排數據流架構”（Orchestrated Dataflow Architecture）。該架構以數據為核心，通過編譯器提前規劃數據移動路徑，實現計算單元間的直接數據傳輸，旨在減少與傳統GPGPU指令驅動架構相比的數據搬運開銷和同步延遲。晶片採用5nm車規級工藝，並結合Chiplet（芯粒）技術進行製造與集成。
M100單顆晶片峰值算力達到1280 TOPS。在雙晶片協同工作的系統下，總算力為2560 TOPS。
晶片具有完全可程式特性，能夠適配AI算法的持續疊代。M100晶片為Mind VLA-o1大模型與3D ViT三維視覺模型進行了定製，能夠將感測器輸入到車輛執行的端到端延遲縮短至200-300毫秒。
作者與團隊
理想汽車因此成為在ISCA工業賽道發表成果的汽車企業之一。
