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大模型时代的车载算力芯片集群.docx
资料介绍
大模型时代的车载算力芯片集群
一、引言
当端到端大模型的参数规模突破百亿级，单颗芯片的算力和内存容量已无法满足模型的实时推理需求。Telsa的FSD模型需要10万颗H100/H200芯片的超级计算集群来训练，而车端推理同样面临着"一颗不够，多颗协同"的需求。车载算力芯片集群——通过高速互联将多颗智驾芯片组成一个统一的计算平台——正成为高端智驾车型的标准配置。2025至2026年间，Chiplet先进封装、PCIe/CXL芯片互联和分布式推理框架的成熟，使多芯片集群在车载环境下的部署成为现实。华为乾崑ADS旗舰方案已搭载双昇芯计算平台，总算力超过2000TOPS，支撑了端到端大模型的端侧实时运行。
二、单芯片的算力天花板
功耗墙。 车载计算平台的功耗预算受整车热管理和电池容量的严格约束。当前主流智驾域控制器的热设计功耗上限为50至100W——超过了这个限制，散热系统会过度增加整车的重量、成本和复杂度。在100W的功耗预算下，最先进的7纳米制程芯片的理论算力上限约为500至1000TOPS。对于需要实时运行百亿参数端到端大模型的高阶智驾系统，单芯片算力的物理天花板已经清晰可见。
内存墙。 大模型的实时推理需要将模型参数存储在芯片可快速访问的内存中。100亿参数量的模型在FP16精度下需要约20GB的显存，200亿参数需要40GB。单颗芯片的片上SRAM容量通常仅为数MB至数十MB，必须依赖片外LPDDR5/6 DRAM。DRAM的带宽瓶颈——典型车载LPDDR5带宽约50至100GB/s——限制了模型推理的速度。当单芯片的内存带宽和容量触及上限时，多芯片并行成为必然选择。
物理尺寸。 芯片的物理尺寸受半导体制造的光罩尺寸限制（约26×33mm）。超过这个尺寸的单片集成方案不仅制造成本急剧上升，良率也会显著下降。Chiplet技术通过将不同功能的芯粒各自独立制造，再通过先进封装集成到同一封装中，突破了单芯片的物理尺寸限制。
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| 36_大模型时代的车载算力芯片集群.docx | 39K |
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