梦不过千年😁 梦中花开与花落
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为什么汽车厂商执着于自研ai芯片? 根本原因在于，英伟达和第三方的汽车自动驾驶芯片实在太烂了，已经烂到了影响使用的程度。 这一代的OrinX英伟达可以算做是没有设计多芯片互联的接口，这就导致多OrinX之间根本没有办法并行计算（体现在实际效果就是moment的单OrinX效果和多OrinX基本一样，理想自己也说了，一个OrinX跑端到端智驾，另外一个跑一个大模型） 显存芯片使用的还是lpdd5x，显存带宽仅有200GB/s，下一代的Thor使用的仍然是lpddr5x，显存带宽约为270GB/s。（因为lpddr5x可以用较低的价格带来较大的显存容量） 隔壁华为用的是192bit的gddr6，特斯拉的hw4.0使用的是256bit的gddr6，带宽约为448GB/s，显存容量16G，特斯拉的下一代hw5.0根据爆料用的是512bit的gddr7，显存带宽有接近2000GB/s左右，显存容量48G。 ThorX的带宽仅有hw5.0的八分之一。 算力卡的显存带宽意味着什么我想稍微了解点的人都知道。 抱着nvidia继续混的后果就是被华为和特斯拉吊着打 唯一的办法就是跳船。 为什么英伟达在Thor这块这么抠门呢？ 因为业务占比实在是太小了，汽车智驾的设计和任天堂swich用的芯片师出同门，但是销量可比任天堂低太多了，销量低又要赚钱怎么办？ 只能上lpddr5X降低成本了。 顺便提个醒，别信厂商所谓的双OrinX=单Thor。 OrinX就几乎没有互联接口，Thor的互联带宽还不如九年前的第一代nvlink在跑大模型的时候。单OrinX的性能和N OrinX的性能几乎没有区别（你能用两台电脑一起部署一个大模型吗？） 顺便提一嘴，某厂商的4OrinX自己在解读的时候说的是，两个用于计算，一个用于所谓的群体智能，另外一个用于备份但是几乎所有汽车品类的博主都宣传其有所谓的1000+算力
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