独家，智能和独家智能自我开发芯片测试，某些计算机性能超过了Nvidia Thor

理想情况下，一旦我说，如果将来智能驾驶算法被封锁，自我开发的芯片将有助于提高效率和成本。稍后文本，M100在两周内完成了功能和性能测试，然后通过理想的R＆D代表D通过了压力测试。我们了解到，通过处理不同类型的计算机任务，M100具有某些性能特征。例如，在以大语言模型（LLM，主语言模型）执行计算机任务时，M100提供的有效计算机功率大致相当于两个Thor-US NVIDIA。当涉及与卷积神经网络（CNN，卷积神经网络）有关的传统视觉任务时，可以将M100提供的有效计算机功率与三个NVIDIA THOR-US进行比较。 M100计划明年在弥撒中生产。在那之前，理想仍然取决于两个现有合作伙伴，Nvidia和Horizo​​n。同时，理想最近加强了芯片领域的信息管理，以确保自我开发的智能驾驶芯片项目的战略安全，并避免与相关制造商的有害合作关系。筹码的研发成本昂贵，有些熟悉该主题的人说，自我颜色的芯片项目的理想预算是数十亿美元。接近理想筹码部门的人曾经说，在理想智能芯片中进行研发相对复杂。除了硬件，例如NPU（神经加工单元），SOC（芯片系统），软件和适应性开发。 “这实际上是一个多个解决方案层。通过软件编程功能使用芯片硬件计算机功能，从而在绩效方面实现了竞争对手的尺寸降低攻击。敏捷软件的硬件和迭代以及建立高效和col负责工作流程和整个部门。汽车公司的智能自我开发筹码与智能驾驶算法模型中采用的转变有许多联系。国内智能辅助驾驶解决方案Yuanrong Qixing的创始人兼首席执行官Zhou Guang表示，早期的智能驾驶芯片通常在卷积神经网络（CNN）中找到。将来，这些芯片将确保对变革架构的本地和有效的支持将其放置在更重要的位置，尤其是在诸如FP4和FP6等Ultra Bajo的精确优化方面。这些技术变化直接提出了芯片建筑设计中几个制造商的未来方面的挑战，联合软件的阻力和硬件调整。理想是使用智能变速箱芯片“在两条腿上行走”。 Byones，我们使用外部解决方案来保证当前市场的竞争力，同时使用自开发的芯片来寻找未来的核心利益。在出售的纯电动型号中，理想是为NVIDIA的高计算机能量芯片配备，例如MPV Mega Mega Model型号和新型的Electric Pure Pure Model i8 SUV。所有系列都配备了NVIDIA THOR-U。据我们了解，使用纯电SUV，理想是在整个系列中配备Nvidia Thor-U。理想的是L系列当前扩展范围模型的主要销量，使用了混合策略。也就是说，支持版本的两个知识分子，AD Max和AdProsegún分别配备了Thor-u Nvidia或Horizo​​n Journey 6m。理想自动驾驶的研发高级副总裁Lang Sianpen说，理想的智能驾驶芯片自动驾驶的主要原因是，作为专门的芯片，它可以为理想算法执行特定的优化过程，从而提供高成本性能和效率。 “ Nvidia s直到使用高芯片，因为它承认了一些新的操作员和广泛的计算机功率。 VLA解决方案当前处于迭代过程中，该算法仍会发生变化。照片的标题来源：视觉中国
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