理想汽車馬赫100芯片論文入選ISCA 2026工業分區

近日，ISCA 2026（國際計算機體系結構研討會）公布論文錄用結果，理想汽車馬赫100芯片論文《M100: An Orchestrated Dataflow Architecture Powering General AI Computing》入選工業分區（Industry Track）。

ISCA是計算機體系結構領域的頂級學術會議，與MICRO（國際微體系結構研討會）、HPCA（國際高性能計算機體系結構研討會）和ASPLOS（國際體系結構與操作系統聯合研討會）并列為計算體系結構的四大會議，聚焦計算機硬件系統設計的前沿研究，包括處理器架構、存儲系統、并行計算、AI加速器、數據中心架構等方向。自2020年起，ISCA設立獨立的工業分區，要求主要作者來自工業界，重點展示成熟、高效且在實際工業產品中應用的解決方案。理想汽車是自ISCA工業分區設立以來，全球首家入選的汽車企業，彰顯其強大的研究實力和深厚的技術積累。

創新數據流架構，引領AI計算新高度

隨著AI技術深入汽車產業，從自動駕駛到大語言模型，從智能座艙到人機交互，各類場景對高性能、高效率的AI推理能力提出了更高要求。傳統方案存在兩難：通用GPU功能強大但成本高、能效有限；專用芯片高效但架構固化，難以適應AI算法的快速迭代，更難以覆蓋多樣化的AI應用。

理想汽車自研的馬赫100芯片力求在兩者之間找到最優解——既追求極致高效，又保持足夠通用性。其核心在于“周密編排數據流架構”（Orchestrated Dataflow Architecture）。與傳統芯片（包括GPU）依賴多級緩存反復搬運數據不同，馬赫100芯片通過編譯器提前規劃數據的移動路徑，通過高速DMA（直接存儲器訪問）將數據在計算單元之間精準直達——就像原料沿傳送帶從一個工位直接流向下一個工位，不進倉庫、不繞彎路。編譯器規劃得越好，數據流動越順暢，同步開銷越低。

馬赫100芯片在性能上展現出顯著優勢。馬赫100芯片采用5nm工藝制程，單顆算力達到1280 TOPS。得益于數據流架構提供給算法軟件最大的優化空間，馬赫100芯片的有效算力相當于英偉達Thor U的3倍。在相同場景下，這意味著更高的幀率、更短的響應時間，使車輛在緊急情況下能夠更早感知風險并更快采取避險動作。

馬赫100芯片證明了一條不同于GPU的可行路線：通過數據流架構與編譯器的深度協同，在AI推理場景中實現更優的性能和效率，為通用AI計算架構的未來演進提供了具有潛力的新方向。

深耕前沿AI技術，推動行業開放共享

近三年，理想汽車深耕具身感知、基座模型、推理芯片和操作系統等前沿AI技術的基礎理論研究，發表超過50篇論文，并獲得ICCV（國際計算機視覺大會，計算機視覺領域的頂級會議）、CVPR（國際計算機視覺與模式識別會議，計算機視覺領域的頂級會議）、ECCV（歐洲計算機視覺國際會議，計算機視覺領域的頂級會議）、ICML（國際機器學習大會，機器學習與人工智能領域的頂級會議）、ICRA（機器人與自動化國際會議，機器人與仿生學領域的頂級會議）等頂級學術會議錄用。

在追求技術高度的同時，理想汽車也致力于推動行業整體發展。秉持“技術開放共享”的理念，公司主動開源部分代碼與數據庫，為構建更加開放繁榮的技術生態貢獻力量（AD開源代碼庫：https://github.com/LiAutoAD）。馬赫100芯片論文已被ISCA 2026 Industry Track正式接收，將隨會議公開發表，屆時芯片的架構設計與實驗數據將完整呈現，為行業同行提供參考，共同推動AI計算架構的發展。