自动驾驶芯片指标AI算力TOPS和CPU算力DMIPS
智能驾驶芯片
根据地平线数据，
| 厂商 | 智驾芯片 | AI算力TOPS(INT8) | 量产时间 |
|---|---|---|---|
| 华为 | MDC810 | 400 | 2022 |
| 华为 | MDC610 | 200 | 2022 |
| 英伟达 | Orin | 254 | 2019 |
| 英伟达 | Xavier | 30 | 2020 |
| 特斯拉 | FSD 1.0 | 72 | 2019 |
| 特斯拉 | FSD 2.0 | 预估400-500 | 2023 |
| 地平线 | 征程5 | 128 | 2022 |
| 黑芝麻 | A1000 Pro | 106 | 2022 |
| Mobileye | EyeQ5 | 24 | 2021 |
| 车型 | 智驾芯片 | AI算力TOPS | 座舱芯片 | CPU算力DMIPS | GPU算力TFLOPS | AI算力TOPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 阿维塔12 | 华为MDC810 | 400 | 麒麟9610A? | 200k | / | 30? |
| 问界M7智驾 | 华为MDC610 | 200 | 麒麟990A? | 80k | 768 | 3.5 |
| 蔚来ET7 | NIVIDA Orin-X *4 | 1016 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 小鹏G9 | NIVIDA Orin-X *2 | 508 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 理想L9 Max | NIVIDA Orin-X *2 | 508 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 理想L9 Pro | 地平线征程5 | 128 | 高通8155 | 85k | 1142 | 4 |
| 特斯拉Model3 | FSD *2 | 144 | AMD Ryzen | / | / | / |
| 极越01 | NIVIDA Orin-X *2 | 508 | 高通8295 | 220k | >3000 | 30 |
CPU GPU NPU
CPU (Central Processing Unit)：中央处理器，是计算机系统的主要处理器，负责多数的通用计算任务。【通用】
GPU (Graphics Processing Unit)：图形处理器，有大量的并行处理单元(如Nvidia RTX 4090有16384核)，主要用于图像处理和并行计算(如图像渲染、深度学习和密码学等)。【专用】
NPU (Neural network Processing Unit)：神经网络处理器，具有高度优化的硬件和指令集，主要用于加速机器学习和人工智能应用。【专用】
算力单位TOPS
TOPS (Tera Operations Per Second)，表示每秒执行1万亿次(10^12)运算，用于衡量自动驾驶芯片的AI算力。
准确点讲，TOPS描述的是芯片MAC(Multiply Accumulate，乘积累加运算)的运算能力。
注意，TOPS并没有指定数据类型，具体算力评估需要结合数据类型及精度。
注意，TOPS不是衡量处理器的唯一标准，实际应用中还需要考虑处理器的功耗、内存带宽、存储容量等。
乘积累加运算MAC
乘积累加运算(Multiply Accumulate，MAC)包括相乘和相加两个过程(a←a+b*c)，实现该运算的专门硬件电路单元，被称为“乘数累加器”。这样用一个MAC指令就可以完成原来两个指令的操作。对于卷积运算、点积运算、矩阵运算、数字滤波器运算、乃至多项式的求值等运算而言，MAC指令可以大幅提高运算效率。如自动驾驶深度学习等算法的核心运算就是矩阵运算，矩阵运算可以分解为数个MAC运算，从而提升效率。
TOPS计算公式
理论峰值 = MAC矩阵行 * MAC矩阵列 * 主频 * 2
举例：
特斯拉的FSD芯片，96x96 MAC，主频2GHz
TOPS = 96 * 96 * 2000000000 * 2 = 36.864 TOPS
GPU算力TFLOPS
TFLOPS（Tera Floating-Point Operations Per Second），表示每秒执行一万亿次浮点运算。
理论峰值 = 单核单周期浮点计算次数 × 处理器核数 × 主频
举例：
GTX680， 单核单周期浮点计算次数为两次，处理核个数 为1536， 主频为1006MHZ
TFLOPS = 2 × 1536 × 1006MHZ = 3.09TFLOPS
TFLOPS与TOPS的换算
1TFLOPS@FP16 ≈ 2 * 1TOPS@INT8
INT8: 8位整数精度
CPU算力DMIPS
DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒处理的百万级的机器语言指令数），描述的是CPU的运算能力。自动驾驶中多传感器融合的滤波算法，激光点云的配准算法，多数的路径规划和决策算法与DMIPS密切相关。
DMIPS通过处理器CPU性能测试基准Dhrystone程序进行评分。
原文地址:https://blog.csdn.net/itas109/article/details/134627811
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