作者：成安安 来源：原创 发布日期：08-25
一 | 8月24日消息，今天下午，小米除了发布玄戒O3之外，还带来了玄戒O100，一款大模型专用的AI加速芯片，更是全球首款6nm 3D晶圆级堆叠的AI加速芯片。 玄戒O100通过先进的3D堆叠工艺，实现了1.22TB/s的超高带宽，这一速度是目前主流旗舰手机的16倍之多，可以让移动端设备的AI性能实现质的突破。玄戒O100与玄戒O3是AI终端的“最佳CP”，最高可以实现本地AI推理速度高达330Tokens/s。 8月20日，百度萝卜快跑宣布已在迪拜正式接入Uber，当地用户现可通过Uber App直接呼叫全无人驾驶车辆。 传统计算架构下，计算单元与存储单元物理分离，数据必须在两者之间反复搬运。早在今年3月，萝卜快跑在迪拜上线了自营App“Apollo Go”。但内存数据通路受限于物理引脚数量，遇到了增长瓶颈。此次接入后，用户可在Apollo Go与Uber双平台叫车，出行需求将得到更充分满足。
二 | 根据规划，双方初期服务率先覆盖乌姆苏凯姆、朱美拉等核心区域，后续将逐步扩展至更多地段。 当AI算力以指数级增长时，内存访问速度与算力之间已经严重脱节，成为性能的关键阻碍，业界称之为“内存墙”。玄戒O100，则是小米“推倒内存墙”的破局之法。未来，萝卜快跑与Uber将着眼全球多个市场，共同推动数千台无人驾驶车辆接入Uber平台。数据显示，萝卜快跑已落地全球28座城市，累计完成超2300万次订单，自动驾驶总里程突破3.5亿公里，全无人驾驶里程超2.4亿公里。 区别于以往晶圆→切割为裸片（Die）→逐片封装互联的方式，玄戒O100采用先进的Wafer on Wafer封装技术，也就是将多片完整的晶圆直接高精度对准与键合，继而再切割成独立的3D芯片。 这彻底摆脱了传统引脚数量对带宽的物理限制，将数据通路从“平面走线”变为“垂直穿透”，实现真正的近存计算（Near-Memory Computing）。 了解大体逻辑后，我们看看玄戒O100到底如何做的。
三 | 首先将两层AI专用高速DRAM晶圆与一层高性能NPU晶圆垂直堆叠，然后在垂直方向“钻隧道”让数据可以高速流转。近期，萝卜快跑全球化步伐持续提速，在香港获发全球首个右舵左行全无人驾驶牌照，并在伦敦启动公开道路测试，一举打开占全球三分之一份额的右舵高价值市场。随着此次接入Uber，萝卜快跑不仅在中东落地“双平台”服务模式，更为后续在更多国际市场大规模部署无人驾驶车队奠定了坚实基础。 所以，只要隧道越多，也就可以实现越高的带宽。为此，玄戒O100采用了先进的Hybrid Bonding混合键合工艺，摒弃了传统微凸点（Micro Bump）结构，直接将物理通路的间隔缩短至1.4μm，让数据通路密度大幅提升。 为了进一步缩短DRAM与NPU计算层的物理距离，玄戒O100还采用了 Face to Face（简称F2F）金属层直连结构。 简单来说，每一层晶圆内部，其实底部是逻辑晶体管，上层有密布多层的金属走线层。F2F，就是让DRAM与NPU的金属走线“面面相对”，如此可以实现更短的物理互联距离，实现更快的信号传输。 当然，这说起来简单，在6nm如此高工艺节点下，要解决散热、电磁干扰等诸多难题，玄戒团队逐一攻坚，实现最终量产，并申请了15项专利，其中已获批4项发明专利。
四 | 与此同时，玄戒O100配备了14颗高算力NPU，通过玄戒高带宽矩阵总线，让数据可以在NPU与内存、与其他NPU核心之间等高速流转。 创新的矩阵总线支持拓扑动态切换，Prefill阶段采用环形拓扑，数据逐核流转、顺序同步；Decode阶段切换为广播拓扑，所有结果统一汇聚到指定核心。总线控制上的灵活拓扑，让片上计算资源得以充分应用。 最终，玄戒O100的带宽达到了惊人的1.22TB/s。大家对这个数字可能没什么概念，以目前主流旗舰手机LPDDR5X内存作为对比，它的带宽76.8GB/s，而玄戒O100是其16倍之多，彻底释放端侧AI性能。 为了验证玄戒O100的高带宽表现，小米工程师还做了一款原型机，搭载玄戒O3和O100，双芯协同计算。小米还引入了风冷主动散热，充分发挥芯片的全部性能。配合Xiaomi MiMo端侧模型，实现了超高速端侧推理性能。
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