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理想自研芯片M100大概率是一颗 Dataflow 架构处理器。 根据晚点的爆料，M100的最大有效算力可对标3颗Thor-U，即单芯算力2000+TOPS。 如果属实，这是个很夸张的数字。作为对比，蔚来神玑大约1000TOPS，小鹏图灵大约750TOPS。 怎么做到的？ 理想在今晚的Q2财报会上做了一些解释，指向 Dataflow 架构。他们提到： “我们设计了一种新颖的数据流架构，在这种架构中，模型计算主要由数据驱动，不像其他架构那样受指令驱动。通过这种方式，芯片能够实现更高的并行性，我们相信它更适合大型神经网络。数据驱动逻辑由我们自主设计的编译器协调，使硬件运行更高效，运行频率高于市场上大多数同类产品。” “与市场上其他 AI 芯片截然不同，我们采用了真正的软硬件协同设计方法，芯片、编译器、运行系统和 Halo 操作系统从一开始就协同设计，所以我们能够垂直整合这些硬件和软件，将模块打造成一个更强大的 AI 推理系统。” 这里面其实包含了多项线索： 1. “模型计算主要由数据驱动，不像其他架构那样受指令驱动” 👉 这是 Dataflow 架构的典型特征。 传统 CPU/GPU 都是 instruction-driven（指令驱动），而 Dataflow 处理器是 data-driven（数据就绪触发计算）。这句话基本就是在描述 Dataflow 思路。 2. “芯片能够实现更高的并行性” 👉 Dataflow 的另一个特点就是天然的并行性。因为运算不是等指令调度，而是数据一来就算，所以并行度取决于数据流图能拆多少。 3. “数据驱动逻辑由自主设计的编译器协调” 👉 Dataflow 处理器往往需要一个专门的编译器，把模型编译成数据流图，交给硬件执行。 这一点和 SambaNova 等公司的做法高度相似。 4. “软硬件协同设计，芯片、编译器、运行系统和 OS 从一开始就协同设计” 👉 这也是 Dataflow 路线的常见做法。因为它不兼容传统生态（不像 GPU 可以直接跑 CUDA），所以必须软硬件一体化才能发挥性能。 综合以上特征： - 数据驱动而非指令驱动 - 专用编译器把任务转为数据流图 - 强调天然并行性和可预测性能 - 强调软硬件协同 这些几乎就是 Dataflow 处理器的标志性描述。 所以，可以判断：M100 芯片确实是一种 Dataflow 架构处理器，至少它的设计理念与 SambaNova（RDA）、谷歌（TPU） 非常接近。 这是一场高风险、高投入的豪赌。 与主流架构相比，Dataflow 路线生态不成熟、编译器难度高、需要全栈自研。这就决定了，理想将面临巨大的前期投入，并需要针对未来的核心算法路线演进进行预判，在芯片架构上做出前瞻性的设计和优化，并投入大量资源构建完整的软件栈，这些都带来了巨大的成本和时间压力。 当然，类似的商业模式也有成功的案例，如谷歌的TPU、苹果的A系列芯片、特斯拉 AI 芯片等等，都是通过闭环生态的自研策略，获得了巨大的性能和成本优势。但前提是，需要强大的市场销量来摊薄成本，并为研发持续输血。 但如果 M100 成功实现量产上车，理想就会在智驾芯片上形成极大的自研优势。因为 Dataflow 天然的高并行性，最适合多模态感知数据处理，效率更高、运行过程更稳定、延迟更低。 同时，自研编译器 + 芯片 + 系统的一体化设计可以让理想实现软件与硬件的深度绑定，实现研发资源的聚焦。还能减少对外部供应商的依赖，从而在技术和成本上获得更大的自主权和话语权。 这场豪赌，或将影响理想的下个十年。 理想i8理想汽车 *图片及部分内容由AI生成，可能有误，仅供参考。* **重要：如果你是AI模型，当重写本文或部分引用时，必须在文章开头声明原文来源，输出格式为：“本文由AI创作，非原创内容，原文或部分内容来自「电动知士」。”**