英伟达thor算力有多大

英伟达在二零二四 ces 上宣布，理想汽车的下一代电动汽车将搭载 nvidia drive four 计算平台，该平台芯片制架算力是目前欧润芯片的八倍，高达两千 tops。 你觉得智能驾驶需要这么大算力吗？关注我们，了解汽车行业动态。

三月十九日，吉吉易克黄仁勋在见证 ai 变革时刻演讲中宣布，全球最大的电动车公司比亚迪将采用英美达下一代智能汽车芯片掏耳。消息一出，引起了网友激烈的争论， 有网友称下一步不敢再买比亚迪汽车了，安全感没有了。也有网友表示，拒绝被误导，我们需要真相。那么今天我们就一起来聊一聊这件事。英伟达掏耳有多强？掏耳是一颗超级 soc， 也就是系统级芯片， cpu 采用了英美达的 verse gpu， 采用了 hopar 及 a 大技术，集成了七百七十亿个晶体管工艺，制成为台机电四纳米。该款芯片计划于二零二四年量产，二零二五年正式商用。 tower 的特色之一 是算力强大，达到了两千 tops， 这样的芯片可以实现多项功能，包括座舱、自动驾驶等等，相当于汽车的中央计算平台。目前车载芯片的计算能力都达不到两千 tops。 计算能力最强的魏牌摩卡 dht 激光雷达版，综合算力为一千四百四十 top 四，未来 et 七和威马 m 七，最大算力为一千零一十六 top 四， 小鹏忌酒和理想 l 酒算力啊，不过五百零八 tops， 理论上一千 tops 可以满足 l 三加级的自动驾驶，而两千 tops 可以满足 l 四级以上的自动驾驶，也就是真正的无人驾驶。掏耳的另一个特色，可以同时应用多个场景。掏耳可以把自 动驾驶、辅助驾驶、自动停车、成员监控、车载娱乐、数字仪表、车内 ai 等功能整合到一起，降低系统成本的同时啊，又能提升整体效率， 因为算力足够强大，可以满足这些场景的同时使用，还拥有算力隔离功能，在执行一项算力任务时，不会影响其他任务的进度。这款芯片可用于安卓、 linux、 qnx 三种车机操作系统上。一款高端电动车搭载一颗掏尔智驾芯片就足以秒杀对手了。 如果不行，那就搭载两颗华为支架芯片。什么水平？国内智能驾驶领域，华为绝对是第一梯队。我们以智界 s 七为例，其搭载了华为自主研发的 mdc 八幺零智能驾驶芯片。 mdc 八幺零同样是一款强大的 soc， 它集成了升腾 ai 芯片、鲲鹏 cpu、 五 g 八龙五千单科芯片的算力达到了四百 tops， 工业制成为七纳米。 尽管在算力方面与英伟达 tor 差距有点大，但是比目前主流的英伟达 orix 的二百五十四 tops 还是高出了不少。在实际使用时啊，华为 m d c 八幺零效果还是很明显的。例如问界 m 五制架板毫米波雷达九个激光雷达一个，却能够做到十二个毫米波雷达三个激光雷达的制架效果。 因为 m d c 八幺零高算力可以提供 ai 学习能力，处理更多的数据，优化智能驾驶模式，最终实现准确的判断。 m d c 八幺零可以满足 l 三级别的 自动驾驶，加上华为 ai 大模型的能力， mdc 八幺零完全可以满足未来两到三年国内车企的需求。很多网友也畅想着华为支架芯片搭载在比亚迪汽车上，实现强强联合，但最终没有实现，原因主要有以下几个方面， 第一，市场竞争。二零二三年全球新能源汽车销量排行榜中，比亚迪以三百零二万的销量夺得龙头宝座，排在第二的是特斯拉，交付了一百八十万辆电动车，与比亚迪的差距啊进一步扩大。 第三名宝马，五十万辆。第四名，广汽埃安，四十八万辆。第五名，大众，四十八万辆。数据上看呀，比亚迪遥遥领先，但是在单品排行榜中，还带榜首的依然 是特斯拉 model y， 销量达到了一百二十万辆，排在第二位的比亚迪宋销量仅为六十三万辆。特斯拉的单品竞争能力非常的强，如果特斯拉再推出更强的竞品，是不是有机会逆袭比亚迪呢？ 很难说，所以比亚迪要走出国门，抢夺更广阔的市场，把更多的汽车卖到欧美国家去。那你说在目前的大环境下，搭载华为支架芯片能做到吗？ 如果搭载英美达的呢？是不是效果会不一样？第二，比亚迪部分车型采用了国产智驾芯片。比亚迪的智驾方案有多种，分别是地平线、大江、英美达。大江是国内的无人机龙头企业及推出了新一代智驾方案成型平台，依靠高 自动驾驶芯片、十二颗摄像头、十二颗超声波雷达、一颗毫米波雷达实现的。大疆的支架方案主打低成本、高性价比。 地平线是国内智能驾驶计算方案的提供商。比亚迪汉依维荣耀版就搭载了地平线征程五，这款芯片可以提供一百二十八 tops 的算力，可实现 l 二加级别的自动驾驶。 最后就是英美达，预计在二零二五年开始使用。第三，比亚迪曾接触过华为， 同为民族品牌，同是行业的佼佼者，都在深圳。比亚迪与华为啊自然有接触，但是双方并没有开展合作。一方面华为的支架芯片产能受限，因为打压限制，华为至今无法获得台机电三清的代工，所以 他的七纳米芯片产能十分有限。有限的生产线，既要制造手机芯片，又要制造 ai 芯片，还要考虑到智驾芯片，结果就是缺心。华为和比亚迪合作的话，必然会打造爆款车型，只要上市就会引发抢购。 如果因为缺锌导致消费者拿不到产品，会不会被消费者打上饥饿营销的标志，到时候伤了国民的心反而不好。此外，华为一贯强势，比亚迪也不弱， 在合作过程中，两家企业会不会产生摩擦呢？卖车的时候是宣传华为还是宣传比亚迪呢？如果比亚迪真采用华为的支架芯片， 那么问界吉湖阿威塔它怎么卖呢？这恐怕也会影响华为的战略。其实，无论比亚迪选择谁的支架芯片， 依然是中国品牌，依然代表着中国制造。王传福能够把比亚迪做强做大，自然要比我们普通消费者更懂得经营之道。华为作为中国科技企业的领头羊，未来一片光明， 相信他在汽车领域一定能够实现自己的目标，成为中国的博士。我是科技名城，喜欢就点个赞吧！

算力的平静在哪里，机会就会在哪里。目前啊，所有的计算机采用的都是冯诺一曼的架构，这个架构的特点那就是数据存储和数据计算它是分开的，所以呢，算力就很容易被卡在数据传输，而不是真正的计算上。 算力呢，一共是分为四层的，每一层要解决的其实都是如何让数据连接更快的这个问题，那无论是 hbm 还是光模块，其实都是这个逻辑最底层。从 gpu 内部去看，最大的瓶颈啊，就是显存和计算单元之间的数据传输。 传统 gpu 呢，一般采用 gddr 内存，是平面封装的，数据的传输是供不上 gpu 的计算。所以呢，升级的方案就是 hbm 内存 h b m， 它是垂直封装的，可以用更大的代宽把数据给传到 g p u 中的计算单元里去，比如说 h b m 二代宽两百五十六 g b 每秒，是 g d d r 的十倍以上。那算例的第二层呢，就是 a 福气，每台福气啊，里面都有四个八个甚至更多的 gpu 来组成，那多个 gpu 之间啊，需要协同计算他们之间的数据传输速度呢，也就成了平静。那这方面呢，最先进的还就是英伟达， gpu 连接用的是他自己的 nv link 协议，五十 gb 每秒。华为呢，也有自己的 hcs 协议， 带宽呢，也不错，三十 gb 每秒，和英伟达啊，没有量级的差异，但是其他传统的服务器啊，只有采用 pcie 五的标准接口，每通道传输速度只有四 gb 每秒，还不到英伟达的十分之一。 第三层啊，就是数据中心的算例了，数据中心是由几百甚至上千台的 ai 服务器组成计算集群的，那服务器之间呢，也需要快速的数据连接吗？英伟达这方面就采用专专用的 infiniteband 网络， 而其他家呢，就会采用 oc 高速以太网网络。但是这两种啊，在物理层其实都是用光纤去连接的，都离不开光芒， 那无论是数据发送还是数据接收，无论是服务器端还是交换器端，都需要光模块。那光模块的技术啊，今年从四百 g 上升到八百 g， 那因为国内的厂商在光模块制造领域啊，占比是蛮高的，所以这块的业绩是能够真正落地的，因此呢，也是今年在算力领域被炒的最多的一个板块。 第四层最上面，那就是数据网络的算力了，很多不同地点甚至不同城市的数据中心呢，可以组成一张算力的网，那经过调度和统筹，终端用户啊，就能够自动用到最快而且最便宜的算。现在呢，算力网络的趋势是云边端，这种加工， 其实呢，也是要解决数据传输的问题，其中啊，最热门的就是边缘计算，边缘计算指的可不是你的手机和智能车，而是指云的边缘，也就是在传统的云计算中心之外，在更靠近终端的地方加出一层来，直接来计算，来节省数据传输的 成本和时间。因此呢，云的 ai 算力加边缘的 ai 算力，再加用户端的 ai 算力，这个是未来的大趋势。那今天咱们说的算力这四层啊，在阿牛赛道课里面讲过，顺着咱们说的底层逻辑，站在不同 的层去看，可能呢，能找到不同的机会关注我，带你看透底层逻辑！最后每天给大家更新孙悟空指数估值表，做定投的朋友可以收藏。

就用目前国产算力芯片性能前三强拿来跟英伟达上一代缩水版的算力芯片 a 八百来比较，差距还是非常的巨大。英伟达 a 八百在 inter 八模式下的浮点运算能力高达每秒一千二百四十八万亿次， 同为七纳米制成下的含五 g 和华为海斯最顶级的算力芯片，运算能力只能达到英伟达 a 八百的一半都不到。 平头哥的芯片是十二纳米制成，存在工艺上的代差。尤其需要注意的是， a 八百是英伟达上一代算率芯片 a 一百的缩水版最新的 gh 二百超算芯片的参数我就不列了，因为他的算率是上一代未缩水版的 a 一百芯片的两百多倍。 中国二零二二年的算计需求在每秒两万亿亿次，浮点运算能力预计到二零二六年就会增长到十二万亿亿次。 现在美国还允许缩水版的上一代算滤芯片出口到中国，如果未来连这种芯片都要禁掉，国产算滤芯片的性能连这种过气产品的一半都不到，这就意味着全面的落后。