A | 8月24日消息，近日，微博CEO王高飞（来去之间）在社交平台发帖，向网友征集推荐，希望找到驾驶逻辑、智驾风格最贴近特斯拉FSD的国产车型，相关话题迅速引发汽车圈讨论。 8月24日消息，今天下午，小米除了发布玄戒O3之外，还带来了玄戒O100，一款大模型专用的AI加速芯片，更是全球首款6nm 3D晶圆级堆叠的AI加速芯片。 玄戒O100通过先进的3D堆叠工艺，实现了1.22TB/s的超高带宽，这一速度是目前主流旗舰手机的16倍之多，可以让移动端设备的AI性能实现质的突破。
B | 玄戒O100与玄戒O3是AI终端的“最佳CP”，最高可以实现本地AI推理速度高达330Tokens/s。 王高飞表示：“目前国内跟V14体验最接近的辅助驾驶卖菜车，车长别超过5m，标准宽度，各位汽车大V有啥推荐的没？LD（注：可能是“领导”的缩写，这里代指自己的爱人）在美国开了一个月Model Y，不习惯辅助驾驶不够激进的车了。 传统计算架构下，计算单元与存储单元物理分离，数据必须在两者之间反复搬运。但内存数据通路受限于物理引脚数量，遇到了增长瓶颈。” 帖子发出后，大量网友、汽车行业从业者参与留言讨论，其中绝大多数都推荐了搭载了华为乾崑ADS 5.0的车型，包括问界M6、智界R7、尚界Z7/Z7T，也有人推荐阿维塔07L等，另有很少数推荐了小鹏、理想，以及搭载了魔门塔方案的车型。 最终根据不少大V提供的意见，王高飞似乎有了答案，那就是搭载了华为乾崑ADS 5的智界R7。 作为智界品牌第二款量产车，R7可以说是一款水桶车，而且确实是特斯拉Model Y的直接竞品之一，不过建议王高飞还是先等一等，因为新款智界R7即将发布。 在当前竞争激烈的环境下，新款R7肯定会有较大的升级，甚至有望搭载L3架构的硬件系统，如此可以确保在接下来数年时间里“不掉队”。 当AI算力以指数级增长时，内存访问速度与算力之间已经严重脱节，成为性能的关键阻碍，业界称之为“内存墙”。
C | 玄戒O100，则是小米“推倒内存墙”的破局之法。
D | 区别于以往晶圆→切割为裸片（Die）→逐片封装互联的方式，玄戒O100采用先进的Wafer on Wafer封装技术，也就是将多片完整的晶圆直接高精度对准与键合，继而再切割成独立的3D芯片。
E | 这彻底摆脱了传统引脚数量对带宽的物理限制，将数据通路从“平面走线”变为“垂直穿透”，实现真正的近存计算（Near-Memory Computing）。 了解大体逻辑后，我们看看玄戒O100到底如何做的。
F | 首先将两层AI专用高速DRAM晶圆与一层高性能NPU晶圆垂直堆叠，然后在垂直方向“钻隧道”让数据可以高速流转。 所以，只要隧道越多，也就可以实现越高的带宽。为此，玄戒O100采用了先进的Hybrid Bonding混合键合工艺，摒弃了传统微凸点（Micro Bump）结构，直接将物理通路的间隔缩短至1.4μm，让数据通路密度大幅提升。
为了进一步缩短DRAM与NPU计算层的物理距离，玄戒O100还采用了 Face to Face（简称F2F）金属层直连结构。 简单来说，每一层晶圆内部，其实底部是逻辑晶体管，上层有密布多层的金属走线层。F2F，就是让DRAM与NPU的金属走线“面面相对”，如此可以实现更短的物理互联距离，实现更快的信号传输。 当然，这说起来简单，在6nm如此高工艺节点下，要解决散热、电磁干扰等诸多难题，玄戒团队逐一攻坚，实现最终量产，并申请了15项专利，其中已获批4项发明专利。
与此同时，玄戒O100配备了14颗高算力NPU，通过玄戒高带宽矩阵总线，让数据可以在NPU与内存、与其他NPU核心之间等高速流转。
创新的矩阵总线支持拓扑动态切换，Prefill阶段采用环形拓扑，数据逐核流转、顺序同步；Decode阶段切换为广播拓扑，所有结果统一汇聚到指定核心。总线控制上的灵活拓扑，让片上计算资源得以充分应用。
最终，玄戒O100的带宽达到了惊人的1.22TB/s。大家对这个数字可能没什么概念，以目前主流旗舰手机LPDDR5X内存作为对比，它的带宽76.8GB/s，而玄戒O100是其16倍之多，彻底释放端侧AI性能。
为了验证玄戒O100的高带宽表现，小米工程师还做了一款原型机，搭载玄戒O3和O100，双芯协同计算。小米还引入了风冷主动散热，充分发挥芯片的全部性能。配合Xiaomi MiMo端侧模型，实现了超高速端侧推理性能。
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Published on:13:44:23
