我要评论自动驾驶芯片指标ai算力tops和cpu算力dmips
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智能驾驶芯片
根据地平线数据，
l2级自动驾驶的算力需求为2-2.5tops，
l3级自动驾驶算力需求为20-30tops,
l4级自动驾驶算力需求为200tops以上，
l5级自动驾驶算力需求为2000tops以上。
| 厂商 | 智驾芯片 | ai算力tops(int8) | 量产时间 |
|---|---|---|---|
| 华为 | mdc810 | 400 | 2022 |
| 华为 | mdc610 | 200 | 2022 |
| 英伟达 | orin | 254 | 2019 |
| 英伟达 | xavier | 30 | 2020 |
| 特斯拉 | fsd 1.0 | 72 | 2019 |
| 特斯拉 | fsd 2.0 | 预估400-500 | 2023 |
| 地平线 | 征程5 | 128 | 2022 |
| 黑芝麻 | a1000 pro | 106 | 2022 |
| mobileye | eyeq5 | 24 | 2021 |
| 车型 | 智驾芯片 | ai算力tops | 座舱芯片 | cpu算力dmips | gpu算力tflops | ai算力tops |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 阿维塔12 | 华为mdc810 | 400 | 麒麟9610a? | 200k | / | 30? |
| 问界m7智驾 | 华为mdc610 | 200 | 麒麟990a? | 80k | 768 | 3.5 |
| 蔚来et7 | nivida orin-x *4 | 1016 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 小鹏g9 | nivida orin-x *2 | 508 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 理想l9 max | nivida orin-x *2 | 508 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 理想l9 pro | 地平线征程5 | 128 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 特斯拉model3 | fsd *2 | 144 | amd ryzen | / | / | / |
| 极越01 | nivida orin-x *2 | 508 | 高通8295 | 220k | >3000 | 30 |
cpu gpu npu
cpu (central processing unit)：中央处理器，是计算机系统的主要处理器，负责多数的通用计算任务。【通用】
gpu (graphics processing unit)：图形处理器，有大量的并行处理单元(如nvidia rtx 4090有16384核)，主要用于图像处理和并行计算(如图像渲染、深度学习和密码学等)。【专用】
npu (neural network processing unit)：神经网络处理器，具有高度优化的硬件和指令集，主要用于加速机器学习和人工智能应用。【专用】
算力单位tops
tops (tera operations per second)，表示每秒执行1万亿次(10^12)运算，用于衡量自动驾驶芯片的ai算力。
准确点讲，tops描述的是芯片mac(multiply accumulate，乘积累加运算)的运算能力。
注意，tops并没有指定数据类型，具体算力评估需要结合数据类型及精度。
注意，tops不是衡量处理器的唯一标准，实际应用中还需要考虑处理器的功耗、内存带宽、存储容量等。
乘积累加运算mac
乘积累加运算(multiply accumulate，mac)包括相乘和相加两个过程(a←a+b*c)，实现该运算的专门硬件电路单元，被称为“乘数累加器”。这样用一个mac指令就可以完成原来两个指令的操作。对于卷积运算、点积运算、矩阵运算、数字滤波器运算、乃至多项式的求值等运算而言，mac指令可以大幅提高运算效率。如自动驾驶深度学习等算法的核心运算就是矩阵运算，矩阵运算可以分解为数个mac运算，从而提升效率。
tops计算公式
tops计算公式如下：
理论峰值 = mac矩阵行 * mac矩阵列 * 主频 * 2
举例：
特斯拉的fsd芯片，96x96 mac，主频2ghz
tops = 96 * 96 * 2000000000 * 2 = 36.864 tops
gpu算力tflops
tflops（tera floating-point operations per second），表示每秒执行一万亿次浮点运算。
tflops计算公式如下：
理论峰值 = 单核单周期浮点计算次数 × 处理器核数 × 主频
举例：
gtx680， 单核单周期浮点计算次数为两次，处理核个数 为1536， 主频为1006mhz
tflops = 2 × 1536 × 1006mhz = 3.09tflops
tflops与tops的换算
1tflops@fp16 ≈ 2 * 1tops@int8
fp16: 半精度浮点数/16位浮点数
int8: 8位整数精度
cpu算力dmips
dmips（dhrystone million instructions per second，每秒处理的百万级的机器语言指令数），描述的是cpu的运算能力。自动驾驶中多传感器融合的滤波算法，激光点云的配准算法，多数的路径规划和决策算法与dmips密切相关。
dmips通过处理器cpu性能测试基准dhrystone程序进行评分。
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