本不平静的智能驾驶芯片江湖，再添新变局。5 月 10 日，后摩智能重磅发布智能驾驶芯片鸿途H30，该芯片物理算力高达 256TOPS@INT8，与时下备受追捧的 256TOPS 英伟达 Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可见一斑。
这块芯片性能如此强劲的背后，在于其采用了颠覆性的底层架构设计——存算一体。
与大多数芯片基于冯·诺依曼架构打造不同，存算一体通过在存储单元内完成部分或全部的运算，极大地解决了芯片性能受存储带宽限制的瓶颈，且降低了功耗需求。
鸿途H30 的推出对于行业来说具有重大的意义，其大算力、极致能效比、超低延时、低成本等特性，正好吻合智能汽车对于芯片的需求。
当下，智能驾驶行业正在面临性能提升、成本下探的关键发展期，作为国内首款存算一体智驾芯片，该芯片注定将引发一系列的连锁反应。「从大型计算机到个人 PC，再到现在的手机，技术发展与应用变革的趋势表明，每 1000 倍效率提升将会创造一个新的计算时代，伴随着 AI 技术的跃进，今天的芯片也有望在计算能力和效率上有 1000 倍以上的提升，后摩希望做出极效的 AI 芯片，实现万物智能。」后摩智能创始人兼 CEO 吴强在发布会上如此说道。
01、存算一体，颠覆智能驾驶芯片
正如开头所说的，后摩采用了存算一体这种新的底层架构来设计芯片。
所谓存算一体，从字面意思上来说，就是存储和计算融为一体。
首先需要明确的一点是，所有的 AI 算法包括深度学习，本质上是在下达指令，做大量的乘加计算，体现在芯片层面，则是一大堆晶体管的开开闭闭。在过去按照冯·诺依曼架构设计的芯片下，AI 计算过程简单理解是这样的：数据通过设备输入到存储器，处理器（计算单元）从存储器中获取指令和数据，进行计算，处理完后输出结果，写回存储器。
这种架构的显著特点是计算单元与存储单元分离，在执行计算时，数据在二者之间高频地迁移，在面对常规计算量时，这样做尚足以胜任工作，然而随着自动驾驶、ChatGPT 等大数据模型出现，对于算力需求急剧提升，冯·诺依曼架构开始遭遇瓶颈。
举例来说，以矩阵乘法为主的 Transformer 类计算，大多数的步骤是在访问内存，而非执行计算，尽管大量数据频繁在计算单元与存储单元之间移动，但由于存储器读写的速度不够快，导致数据被「堵塞」在访存过程中，并未真正投入计算，由此使得计算系统的有效带宽大大降低，系统算力的增长举步维艰。
尽管可以通过多核 (如 CPU)/众核 (如 GPU) 并行加速技术提升算力，但这将带来功耗和成本的提升。
应用存算一体新架构，可以解决这个难题，其底层逻辑是将 AI 计算中大量乘加计算的权重部分，直接留在存储单元中计算，以优化数据传输路径，从而大幅提升计算效率。而这正是后摩智能设计智能驾驶芯片 IP 的思路，公司联合创始人兼研发副总裁陈亮分享道，通过在传统的 SRAM 电路旁，加入包括 Activation Driver、乘法器、加法树、累加器等定制化电路结构，后摩成功实现高能效的存内并行乘加运算。
「计算电路紧挨着存储单元，数据被读出的同时可以在原地进行乘加计算，相较于（冯·诺伊曼架构下）Row by Row 的数据读取方式，极大地提高了并行性。」这样的 IP 设计拥有超高的计算密度，使得「大算力」得以实现；基于 SRAM 的纯数字设计，还满足全精度要求；架构上是完全的存内计算，也减少了访存功耗。基于此，后摩面向智能驾驶场景打造了专用 IPU（Intelligence Processing Unit，处理器架构）——天枢架构。
陈亮表示，取名「天枢」在于其设计理念借鉴融合了庭院式的中国传统住宅和现代高层公寓楼的不同风格。在他看来，庭院式代表着集中式的存储和计算架构，特斯拉 FSD 芯片正是如此，通过堆积大量芯片资源以及高并行性，带来性能提升。
这在遇到算力要求更大、计算灵活性要求更高的场景下，容易受到数据规模的限制，此时计算效率急剧下降，数据的并行性和计算资源的并行性无法匹配。
「这样的架构设计类似于古典中式庭院，它向内合围成一个小的院子，集各种功能于一身，使得人与人、人和自然之间可以非常高效沟通，但是因为院落面积终究有限，所能容纳的居住人数也有限，且设计和建造这样的庭院难度和成本极大，所以它的可拓展性就比较差。」
而现代西式的高层公寓就截然不同，其采用完全相同的独立小单元，可以在三维空间中自由拓展，以容纳更多的人，类比芯片结构，就是将一个算力很大的核切分成若干个小核，细分到极致。「不过这样的架构下，人和自然之间、人和人之间的沟通效率就会变得很低。」后摩的做法是融合了中式庭院和西式高楼的特点，陈亮解释道，先打造一个优美的庭院，以大布局设计保障计算资源利用效率，在此基础上，再借鉴现代高层建筑的方式，以多核/多硬件线程的方式灵活扩展算力，「这样我们就实现了芯片效率、灵活性和可扩展性的完美平衡。」
02、能效比力压英伟达 Orin，鸿途H30 未来可期立足于天枢架构，后摩成功研发出首款存算一体智驾芯片——鸿途H30。该芯片物理算力达到 256TOPS@INT8，典型功耗 35W，简单计算可得，SoC 层面的能效比达到了 7.3TOPS/Watt，而在传统的冯·诺依曼架构下，采用 12nm 相同工艺，所能实现的能效比多在 2TOPS/Watt 的水平。
发布会上，后摩联合创始人兼产品副总裁信晓旭以 Resnet50 为例，更为直观地展示了鸿途H30 这一优异的性能指标。在 Resnet50 v1.5，输入图片尺寸是 224x224 的测试条件下，当「batch size = 8」时，鸿途H30 达到了 10300 帧/秒的性能，是某国际巨头旗舰芯片的 2.3 倍，而在「batch size = 1」时，这一差距更为明显，鸿途H30 性能达到了 8700 帧/秒，而国际巨头的芯片性能仅为 1520 帧/秒，前者是后者的 5.7 倍。
「国际巨头的芯片需要在更高的 batch size 的情况才能更好地发挥性能，但高 batch size 带来的是延时的增加。而我们架构针对智能驾驶场景特殊优化的，因此在低 batch 下 (也就是更低延时)，性能就能够充分发挥。」另一参数——实际业务下的计算效率更能说明本质差别。基于上述相同的条件，鸿途H30 在「batch size = 8」条件下，计算效率达到了 294FPS/Watt，是国际友商的 4.6 倍，「batch size = 1」时，则达到了 11.3 倍。
而这还是在不同制程下的对比，鸿途H30 基于 12nm 工艺，而国际巨头芯片基于 8nm 工艺，不难理解，如果将二者转化成同一工艺节点对比，存算一体架构的芯片计算效率优势将会更明显。鸿途H30 的规格参数还不止这些，其支持 Memory 扩展，带宽达到 128GB/S，内部还集成了 16 路的 1080P 的视频编码单元和解码单元，在外部的高速接口上，采用 PCle 4.0 的连接，向下兼容，lane 数可配，支持 RC 和 EP mode。多重「硬实力」加持下，鸿途H30 成功运行常用的经典 CV 网络和多种自动驾驶先进网络，包括当前业内最受关注的 BEV 网络模型以及广泛应用于高阶辅助驾驶领域的 Pointpillar 网络模型。
信晓旭透露，以鸿途H30 打造的智能驾驶解决方案已经在合作伙伴的无人小车上完成部署，「这是业界第一次基于存算一体架构的芯片成功运行端到端的智能驾驶技术栈。」在发布会现场，后摩还专门推出了基于鸿途H30 打造的智能驾驶硬件平台——力驭，其 CPU 算力高达 200 Kdmips，AI 算力为 256Tops，支持多传感器输入，能够为智能驾驶提供更充沛的算力支持；在功耗上，力驭平台仅为 85W，可采用更加灵活的散热方式，实现更低成本的便捷部署。
衡量一款芯片好不好，除了看硬件上的「硬实力」，还要看软件上的易用性，这其中工具链发挥着重要的作用。信晓旭认为，除了追求芯片在 PPA 指标上的竞争力之外，还要确保在软件工具链的竞争力，「要打造高效，易用的软件开发工具链，让算法开发人员用得舒服、用得爽。」
汽车之心了解到，为了帮助客户和合作伙伴用好芯片，后摩基于鸿途H30 芯片自主研发了一款软件开发工具链——后摩大道，以无侵入式的底层架构创新保障了通用性的进一步实现了鸿途H30 的高效、易用。
信晓旭表示，在芯片和工具链的双重配合下，后摩能够向智能驾驶市场提供更优选择。他透露，鸿途H30 将于今年 6 月份开始给 Alpha 客户送测。
「我们的研发人员还在加班加点地调试，进行送测之前的最后准备工作，这将会是后摩用存算一体重构智能驾驶芯片的开端。」
03、格局未定的智能驾驶芯片江湖，再次迎来大洗牌
在后摩发布鸿途H30 之前，似乎没有玩家在芯片底层架构做改动，即使是打响大算力芯片前装量产第一枪的国际巨头英伟达，目前也是沿着冯·诺伊曼架构不断迭代自己的产品。
然而随着智能驾驶往更高阶和更普及化方向发展，对于架构创新的呼唤，显得愈发紧迫。
一方面，从高速公路、快速路到城区道路，智能驾驶面临的场景越来越复杂，为了识别各种异形物，玩家们部署了 Transformer 等大模型，由此也带来算力需求的急剧上升，业内估计从当前火热的城市 NOA 到未来走向 L3/L4 级自动驾驶，芯片算力将从几百 TOPS 往上千 TOPS 增长，然而在传统的冯·诺依曼架构设计下，存储带宽制约算力向上拓展的空间；
另一方面，智能驾驶功能正在加速向下渗透，工信部数据显示，2022 年，智能网联乘用车 L2 级及以上辅助驾驶系统的市场渗透率提升至 34.9%，较 2021
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ChatGPT 使用的算力取决于多个因素，包括训练的模型大小、批处理大小和训练的时间。OpenAI 是使用大规模的分布式系统来训练 ChatGPT 的，这些系统包括数千个图形处理单元（GPUs）。
具体来说，训练 ChatGPT 模型需要大量的图形处理单元和训练时间。GPT-3 模型的训练过程中使用了数百万美元的云计算资源，并耗费了几周的时间。
一旦模型训练完成，运行 ChatGPT 的推理（inference）则需要较少的算力。较小规模的 ChatGPT 模型可以在普通的计算机上运行，而更大型的模型可能需要更高性能的硬件资源。
ChatGPT 使用的算力非常巨大，在训练过程中需要大量的图形处理单元和时间来完成。在推理阶段，使用合适的硬件资源，包括普通的计算机，也可以有效运行 ChatGPT。
1、ChatGPT，全称是“ChatGenerativePre-trainedTransformer”，可直译为“作交谈用的生成式预先训练变换器”。它是美国公司OpenAI研发的聊天机器人程序，能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。
2、ChatGPT是OpenAI于11月30日推出的一款聊天机器人，可以免费测试，能根据用户的提示，模仿类似人类的对话。ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。
3、ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。
4、ChatGPT的英文全名是：ChatGenerativePre-trainedTransformerChat：表示“聊天”，GPT是GenerativePre-trainedTransformer的缩写，这几个词表示“预训练语言模型”。这个ChatGPT其实是一个会跟你对话的人工智能工具。
5、chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。
6、ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。
Chat GPT要怎么用?给你搞明白了!
Chat GPT要怎么用?
如下图是Chat GPT的网页， 登录进入后点击10开始一个新对话，点击20选择对话的模型后在30输入你的问题， 就可以开始对话使用Chat GPT!
现在我们了解了Chat GPT是什么?为什么叫Chat GPT?GPT的各个版本、如何用Chat GPT!
以后我们有问题就可以直接问它!
Chat GPT， 可以不断提出问题和追问， 让对话更加深入和准确， 不满意可以让Chat GPT重新生成答案，或者继续追问， Chat GPT支持多轮对话哟~
!注意：目前官网默认使用的是GPT 3.5， GPT 4需要充值开通Chat GPT Plus， 然后就可以选择GPT 4模型
!注意：使用的过程中我们就会了解到一个词语——Prompt。
Prompt：简单地说， 可以把“Prompt”理解为一个问题或者命令，它告诉AI你想要什么样的回答或帮助。当你问：“今天天气如何?”这个问题就是一个Prompt。
小总结
使用步骤
·登录Chat GPT的网页， 点击“开始一个新对话”按钮。
·选择对话的模型， 如GPT-3.5、GPT-4。·在输入框中输入问题或命令(即Prompt) ， 开始对话。
对话功能
·Chat GPT可以不断提出问题和追问， 让对话更加深入和准确。
·如果不满意回答， 可以让Chat GPT重新生成答案，或者继续追问。
·Chat GPT支持多轮对话。
注意事项
·官网默认使用的是GPT 3.5， 使用GPT 4需要充值开通Chat GPT Plus。
·在对话中， Prompt是一个问题或命令， 告诉Chat GPT想要什么样的回答或帮助。
chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应，具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题，而且通常会得到有用的答案。chatgpt的算法介绍
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。ChatGPT的特别功能
1、ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。
2、ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。
3、ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。
4、ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。chatgpt背后的机构
chatgpt是OpenAl研开发的一个大型预训练语言模型，OpenAl是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆·阿尔特曼和亿万富翁埃隆·马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特·蒂尔（Peter Thiel)在内的其他几个人的投资。2019年，该集团创建了一个相关的营利性实体，以接纳外部投资。
本不平静的智能驾驶芯片江湖，再添新变局。5 月 10 日，后摩智能重磅发布智能驾驶芯片鸿途H30，该芯片物理算力高达 256TOPS@INT8，与时下备受追捧的 256TOPS 英伟达 Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可见一斑。
这块芯片性能如此强劲的背后，在于其采用了颠覆性的底层架构设计——存算一体。
与大多数芯片基于冯·诺依曼架构打造不同，存算一体通过在存储单元内完成部分或全部的运算，极大地解决了芯片性能受存储带宽限制的瓶颈，且降低了功耗需求。
鸿途H30 的推出对于行业来说具有重大的意义，其大算力、极致能效比、超低延时、低成本等特性，正好吻合智能汽车对于芯片的需求。
当下，智能驾驶行业正在面临性能提升、成本下探的关键发展期，作为国内首款存算一体智驾芯片，该芯片注定将引发一系列的连锁反应。「从大型计算机到个人 PC，再到现在的手机，技术发展与应用变革的趋势表明，每 1000 倍效率提升将会创造一个新的计算时代，伴随着 AI 技术的跃进，今天的芯片也有望在计算能力和效率上有 1000 倍以上的提升，后摩希望做出极效的 AI 芯片，实现万物智能。」后摩智能创始人兼 CEO 吴强在发布会上如此说道。
01、存算一体，颠覆智能驾驶芯片
正如开头所说的，后摩采用了存算一体这种新的底层架构来设计芯片。
所谓存算一体，从字面意思上来说，就是存储和计算融为一体。
首先需要明确的一点是，所有的 AI 算法包括深度学习，本质上是在下达指令，做大量的乘加计算，体现在芯片层面，则是一大堆晶体管的开开闭闭。在过去按照冯·诺依曼架构设计的芯片下，AI 计算过程简单理解是这样的：数据通过设备输入到存储器，处理器（计算单元）从存储器中获取指令和数据，进行计算，处理完后输出结果，写回存储器。
这种架构的显著特点是计算单元与存储单元分离，在执行计算时，数据在二者之间高频地迁移，在面对常规计算量时，这样做尚足以胜任工作，然而随着自动驾驶、ChatGPT 等大数据模型出现，对于算力需求急剧提升，冯·诺依曼架构开始遭遇瓶颈。
举例来说，以矩阵乘法为主的 Transformer 类计算，大多数的步骤是在访问内存，而非执行计算，尽管大量数据频繁在计算单元与存储单元之间移动，但由于存储器读写的速度不够快，导致数据被「堵塞」在访存过程中，并未真正投入计算，由此使得计算系统的有效带宽大大降低，系统算力的增长举步维艰。
尽管可以通过多核 (如 CPU)/众核 (如 GPU) 并行加速技术提升算力，但这将带来功耗和成本的提升。
应用存算一体新架构，可以解决这个难题，其底层逻辑是将 AI 计算中大量乘加计算的权重部分，直接留在存储单元中计算，以优化数据传输路径，从而大幅提升计算效率。而这正是后摩智能设计智能驾驶芯片 IP 的思路，公司联合创始人兼研发副总裁陈亮分享道，通过在传统的 SRAM 电路旁，加入包括 Activation Driver、乘法器、加法树、累加器等定制化电路结构，后摩成功实现高能效的存内并行乘加运算。
「计算电路紧挨着存储单元，数据被读出的同时可以在原地进行乘加计算，相较于（冯·诺伊曼架构下）Row by Row 的数据读取方式，极大地提高了并行性。」这样的 IP 设计拥有超高的计算密度，使得「大算力」得以实现；基于 SRAM 的纯数字设计，还满足全精度要求；架构上是完全的存内计算，也减少了访存功耗。基于此，后摩面向智能驾驶场景打造了专用 IPU（Intelligence Processing Unit，处理器架构）——天枢架构。
陈亮表示，取名「天枢」在于其设计理念借鉴融合了庭院式的中国传统住宅和现代高层公寓楼的不同风格。在他看来，庭院式代表着集中式的存储和计算架构，特斯拉 FSD 芯片正是如此，通过堆积大量芯片资源以及高并行性，带来性能提升。
这在遇到算力要求更大、计算灵活性要求更高的场景下，容易受到数据规模的限制，此时计算效率急剧下降，数据的并行性和计算资源的并行性无法匹配。
「这样的架构设计类似于古典中式庭院，它向内合围成一个小的院子，集各种功能于一身，使得人与人、人和自然之间可以非常高效沟通，但是因为院落面积终究有限，所能容纳的居住人数也有限，且设计和建造这样的庭院难度和成本极大，所以它的可拓展性就比较差。」
而现代西式的高层公寓就截然不同，其采用完全相同的独立小单元，可以在三维空间中自由拓展，以容纳更多的人，类比芯片结构，就是将一个算力很大的核切分成若干个小核，细分到极致。「不过这样的架构下，人和自然之间、人和人之间的沟通效率就会变得很低。」后摩的做法是融合了中式庭院和西式高楼的特点，陈亮解释道，先打造一个优美的庭院，以大布局设计保障计算资源利用效率，在此基础上，再借鉴现代高层建筑的方式，以多核/多硬件线程的方式灵活扩展算力，「这样我们就实现了芯片效率、灵活性和可扩展性的完美平衡。」
02、能效比力压英伟达 Orin，鸿途H30 未来可期立足于天枢架构，后摩成功研发出首款存算一体智驾芯片——鸿途H30。该芯片物理算力达到 256TOPS@INT8，典型功耗 35W，简单计算可得，SoC 层面的能效比达到了 7.3TOPS/Watt，而在传统的冯·诺依曼架构下，采用 12nm 相同工艺，所能实现的能效比多在 2TOPS/Watt 的水平。
发布会上，后摩联合创始人兼产品副总裁信晓旭以 Resnet50 为例，更为直观地展示了鸿途H30 这一优异的性能指标。在 Resnet50 v1.5，输入图片尺寸是 224x224 的测试条件下，当「batch size = 8」时，鸿途H30 达到了 10300 帧/秒的性能，是某国际巨头旗舰芯片的 2.3 倍，而在「batch size = 1」时，这一差距更为明显，鸿途H30 性能达到了 8700 帧/秒，而国际巨头的芯片性能仅为 1520 帧/秒，前者是后者的 5.7 倍。
「国际巨头的芯片需要在更高的 batch size 的情况才能更好地发挥性能，但高 batch size 带来的是延时的增加。而我们架构针对智能驾驶场景特殊优化的，因此在低 batch 下 (也就是更低延时)，性能就能够充分发挥。」另一参数——实际业务下的计算效率更能说明本质差别。基于上述相同的条件，鸿途H30 在「batch size = 8」条件下，计算效率达到了 294FPS/Watt，是国际友商的 4.6 倍，「batch size = 1」时，则达到了 11.3 倍。
而这还是在不同制程下的对比，鸿途H30 基于 12nm 工艺，而国际巨头芯片基于 8nm 工艺，不难理解，如果将二者转化成同一工艺节点对比，存算一体架构的芯片计算效率优势将会更明显。鸿途H30 的规格参数还不止这些，其支持 Memory 扩展，带宽达到 128GB/S，内部还集成了 16 路的 1080P 的视频编码单元和解码单元，在外部的高速接口上，采用 PCle 4.0 的连接，向下兼容，lane 数可配，支持 RC 和 EP mode。多重「硬实力」加持下，鸿途H30 成功运行常用的经典 CV 网络和多种自动驾驶先进网络，包括当前业内最受关注的 BEV 网络模型以及广泛应用于高阶辅助驾驶领域的 Pointpillar 网络模型。
信晓旭透露，以鸿途H30 打造的智能驾驶解决方案已经在合作伙伴的无人小车上完成部署，「这是业界第一次基于存算一体架构的芯片成功运行端到端的智能驾驶技术栈。」在发布会现场，后摩还专门推出了基于鸿途H30 打造的智能驾驶硬件平台——力驭，其 CPU 算力高达 200 Kdmips，AI 算力为 256Tops，支持多传感器输入，能够为智能驾驶提供更充沛的算力支持；在功耗上，力驭平台仅为 85W，可采用更加灵活的散热方式，实现更低成本的便捷部署。
衡量一款芯片好不好，除了看硬件上的「硬实力」，还要看软件上的易用性，这其中工具链发挥着重要的作用。信晓旭认为，除了追求芯片在 PPA 指标上的竞争力之外，还要确保在软件工具链的竞争力，「要打造高效，易用的软件开发工具链，让算法开发人员用得舒服、用得爽。」
汽车之心了解到，为了帮助客户和合作伙伴用好芯片，后摩基于鸿途H30 芯片自主研发了一款软件开发工具链——后摩大道，以无侵入式的底层架构创新保障了通用性的进一步实现了鸿途H30 的高效、易用。
信晓旭表示，在芯片和工具链的双重配合下，后摩能够向智能驾驶市场提供更优选择。他透露，鸿途H30 将于今年 6 月份开始给 Alpha 客户送测。
「我们的研发人员还在加班加点地调试，进行送测之前的最后准备工作，这将会是后摩用存算一体重构智能驾驶芯片的开端。」
03、格局未定的智能驾驶芯片江湖，再次迎来大洗牌
在后摩发布鸿途H30 之前，似乎没有玩家在芯片底层架构做改动，即使是打响大算力芯片前装量产第一枪的国际巨头英伟达，目前也是沿着冯·诺伊曼架构不断迭代自己的产品。
然而随着智能驾驶往更高阶和更普及化方向发展，对于架构创新的呼唤，显得愈发紧迫。
一方面，从高速公路、快速路到城区道路，智能驾驶面临的场景越来越复杂，为了识别各种异形物，玩家们部署了 Transformer 等大模型，由此也带来算力需求的急剧上升，业内估计从当前火热的城市 NOA 到未来走向 L3/L4 级自动驾驶，芯片算力将从几百 TOPS 往上千 TOPS 增长，然而在传统的冯·诺依曼架构设计下，存储带宽制约算力向上拓展的空间；
另一方面，智能驾驶功能正在加速向下渗透，工信部数据显示，2022 年，智能网联乘用车 L2 级及以上辅助驾驶系统的市场渗透率提升至 34.9%，较 2021
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