理想汽车自研云端推理芯片，数据流架构复用智驾设计

晚点 Auto 今日（14 日）晚间援引多个信源消息称，理想汽车正在探索自研云端推理芯片，将采用与智驾芯片相同的数据流架构，项目仍处早期阶段。

AI 数据中心普遍使用 GPU 完成模型训练和推理，也有数据中心部署云端推理芯片。一位芯片行业人士说，云端推理芯片可以承接部分原本在 GPU 上运行的推理任务，这其中包括智驾模型的数据处理、测试、仿真，以及大语言模型的请求处理。模型训练中涉及参数更新的部分，仍需训练芯片。

根据业内人士，在云端使用数据流架构技术上可行。一种路径是复用车端 NPU（AI 处理器）的计算设计，将多个 AI 计算晶粒封装在一起，配套高带宽内存和高速互联，组成规模更大的推理芯片。由此，车端和云端可复用部分设计和软件工具，分摊研发成本。

车端模型、传感器输入和运行节奏相对固定，主要追求低功耗、低延迟和稳定执行。而与车端芯片相比，云端芯片需要同时处理更多模型，模型更新更快，输入长度和并发请求波动更大，还涉及高带宽内存、多芯片互联、动态批处理和集群调度。

据IT之家此前报道，今年早些时候，理想汽车亮相 ISCA 2026，发表题为《马赫 M100：面向通用 AI 计算的编排式数据流架构》的主题演讲，并与谷歌、Meta 等科技公司研究者同台交流、共同探讨 AI 计算架构的未来方向。自 2020 年工业分区设立以来，理想汽车是首家入选的中国汽车企业。

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，其采用 5nm 车规级工艺，单芯片算力 1280TOPS，最终算力利用率达 82%，并搭载 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。