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。
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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。
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grace内部结构
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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。
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