国产智驾和座舱芯片与外资差距在哪？

国产智驾和座舱芯片与外资差距主要在CPU，当然这与市场定位也有关系。实际上，CPU消耗的成本远高于AI部分，Mobileye的CPU也很弱。不过，要打破外资垄断高端，这个短板必须补齐。

智驾和座舱芯片厂商芯片对比

数据来源：公开资料整理

***与外资芯片差距一目了然，主要就在CPU领域。***阵营CPU最高的是主要做手机芯片的展讯，其A7870平台配置了车规级6nm制程处理器，8核设计，包括1个2.7GHz的A76大核、3个2.3GHz的A76中核以及4个2.0GHz的A55小核。GPU采用NATT 4核@850Mhz，拥有217 GFLOPS浮点算力；NPU算力达到8 TOPS。

图片来源：紫光展锐

紫光展锐的A7870和瑞芯微的RK3588以及芯擎科技的龙鹰一号，与高通的SA8155P相比，CPU架构基本差不多，但高通的CPU核心频率稍高，因此CPU算力达105K DMIPS。

ARMCPU架构

来源: ARM

A55是Arm大小核架构中的小核，主要配合A76大核使用，一般运行频率在1.8GHz，是国内最常用的架构。地平线、黑芝麻和芯驰都是用A55，或许这三家都在下一代产品计划用A72，之所以用A55应该还是出于成本的考虑。而紫光展锐主要是针对手机芯片，其手机芯片早就用了A76；瑞芯微产品线比较广，成立也超过20年；芯擎背后有吉利和ARM撑腰，A76架构获得的成本可能会低一点。

德州仪器的TDA4之所以能横扫行泊一体市场，主要竞争力来自三方面：

1	方便两片级联，CPU算力达50K。双TDA4VM大行其道，百度和大疆均有采用并都已实现量产，其中百度主要客户是长城，大疆的主要客户则为上汽通用五菱。
2	内含高性能MCU，省下一片MCU的成本。在汽车芯片供应紧张的2021年，MCU特别紧缺，价格波动很大，整车厂很难适应MCU价格的大起大落，因此渴望智驾芯片与MCU融为一体，降低供应链的管理难度。虽然TDA4内部的MCU还远不能与单独的MCU如TC397比，但针对要求不高的场合，TDA4内部的MCU足够。
3	近似硬线加速的OpenVX，可以跨多个软件平台，大大减少了研发过程，虽灵活性不足，但除了算法变化频繁的新兴造车外，大部分传统车企的需求还是可以满足。

行泊一体的兴起让一众原本致力于L4的初创公司找到了救命稻草，百度、大疆、纽劢科技、MAXIEYE、禾多科技、易航智能、福瑞泰克、知行科技、小马智行、轻舟智航、AutoBrain、元戎启行，基本都是以TDA4为主的方案，当然它们同时也有其他方案；而传统Tier-1跟进稍慢，但竞争力更强，经纬恒润和德赛西威也有TDA4方案，进展很快。

智能驾驶方面对CPU的要求也越来越高，高性能CPU的成本和门槛都远高于高性能NPU。想要1000TOPS以上AI算力易如反掌，但要超过300K的CPU算力，全球只有英伟达、英特尔、AMD、苹果、三星、联发科、亚马逊这七家能做到。

新思科技的ARC NPX6NPU IP让3500TOPS唾手可得（见下图）。

图片来源：新思科技

英伟达最新的Thor毫无疑问会采用其最新的Grace CPU，只不过不会是惊人的72核，估计是12核或16核。

英伟达的GPU-CPU Superchip可以看做是Thor的放大版。

Grace Hopper超级芯片的内部框架图

图片来源：英伟达

Hopper实际就是英伟达的H100 GPU。

Grace CPU内核是ARM的Neoverse V2，代号Demeter，ARM在2022年9月正式对外发布，不过英伟达至少在2021年中期就应该拿到了该内核架构的授权，2022年中期就基本完成Grace CPU的开发，这也是英伟达第一个CPU。GPU和NPU（AI）都是协处理器，也就是devices，CPU才是host。某种意义上，GPU和NPU是与鼠标、键盘一样的外设，一切全由CPU安排任务和处理数据。

Transformer时代，CPU作用得到进一步强化，一是大量数据进入Transformer前要做token嵌入，需要用到大量三角函数运算，且是串行的，只有CPU最合适。二是Transformer每一层内部并行计算，外部串行计算。需要大量的分支跳转以及归一化用到的矢量运算。只有矩阵乘法的NPU很难处理，必须增加标量和矢量运算单元。

图片来源：ARM

阿里达摩院引以自豪的芯片倚天710也是基于Arm Neoverse的，不过是性能更低的N系列中的N2架构，性能远不及V2架构的英伟达Grace，单线程也不如更早期的亚马逊 Graviton3。

图片来源：ARM

Arm Neoverse V2主要为高性能矢量和机器学习而设计。

英伟达Grace CPU特性

图片来源：英伟达

英伟达的144核心的Grace CPU采用Arm V9指令集，附带SVE2（Scalable VectorExtension）指令集，就是支持灵活矢量长度（128-2048，以128为步长）的指令，为了HPC和ML而设计。这个CPU的浮点算力极高，达到7.1TFLOPS，而英伟达H100(SMX5)也不过是34TFLOPS。

Grace内部结构

图片来源：英伟达

英伟达的Grace CPU是两个CPU用NVLink C2C并联的，Thor肯定无需这么做，只需要单片。

高通也在自研CPU，不过不是基于Arm架构的，而是高通收购的Nuvia架构。

高通基于Nuvia架构的CPU

图片来源：高通

高通在2021年投资者大会上宣布下一代CPU将由收购的Nuvia团队设计，预计2023年有样品可以供大客户，目标市场针对笔记本电脑市场，并且将扩展到移动、汽车和数据中心领域。

Nuvia由三位苹果前高管创立，他们分别是杰拉德·威廉姆斯（GerardWilliams III）, 古拉蒂（Manu Gulati）和布鲁诺（John Bruno）。这三位创始人都曾在苹果工作过，且在iPhone芯片部门担任过高管职务，拥有超过20年的半导体工程经验，迄今已获得100多项专利。其中，威廉姆斯曾担任苹果CPU和A系列SoC首席设计师，九年期间几乎负责了苹果所有芯片的研发，包括Cyclone、Typhoon、Twister、Hurricane、Monsoon和Vortex等架构。他于2019年初离开苹果公司。除了苹果，另外两位创始人还在谷歌工作过，其中古拉蒂曾在AMD和谷歌从事芯片研究，且在苹果公司工作了八年，从事移动端SoC的开发；而布鲁诺曾在谷歌从事芯片研究工作，2012年加入苹果公司，并在芯片平台架构小组工作了五年多。2019年2月，三人在美国加州圣克拉拉郡联合创立Nuvia。2019年11月15日，Nuvia宣布完成5300万美元的A轮融资，由著名的硅谷投资者Capricorn Investment Group和戴尔技术资本领投，Mayfield、WRVI Capital以及NepentheLLC参投。加上2020年9月官宣完成的2.4亿美元的B轮融资，Nuvia两轮总募集资金达到了2.93亿美元。2021年1月高通以14亿美元收购了Nuvia。

目前第一款基于Nuvia设计的芯片已经在测试中，2023年底就会正式推出，目前有三个型号，分别是SC8380、SC8370、SC8350，分别是12、10、8核心，12核心即8个大核心，4个小核心。Nuvia设计的首款芯片主要用于笔记本电脑上，即8CXGEN4，这一点从型号就可以看出，8CX GEN3的顶配型号是SC8280。车载领域会略微靠后，约在2024年底会推出基于Nuvia设计的CPU的车载芯片。

受限于成本因素，***用ArmNeoverse或Cortex-x3不大可能，但是A55确实低了点，Cortex-A72应该是入门机型也能用的起的，能用A76更好。