座艙SoC天花板是SA8295P？當然不是，AMD的一系列嵌入式處理器都可以碾壓SA8295P，高通自己的座艙SoC如SA8255P也可以在AI領域超越SA8295P，主要原因是SA8295P是2021年初的產品，其設計范圍在2020年就已確定了，卻沒想到座艙領域被中國車企卷得不成樣子，遂在定位低于SA8295P的產品上也持續加大算力。

2023年9月19日，極越01首發高通驍龍8295智艙芯片。驍龍8295是最強的車機芯片，采用5nm制程工藝、8倍于8155的算力。在安兔兔車機性能榜單中，其跑分近70萬，幾乎是驍龍8155的2倍。就在同一天下午，高合在展翼日正式發布自研高算力智能座艙平臺。該平臺將首搭高通QCS8550芯片，實現行業首發，根據官方數據對比顯示，全面優于SA8295。不出意外的話，比亞迪下一代也會用QCS8550。

兩者最大性能差別就是AI算力。

圖片來源：高通

這張圖有混淆視聽之嫌，需要解釋清楚，這個96TOPS是INT4精度下的算力，而SA8295P是不支持INT4精度的。不過即便比INT8精度，QCS8550也有48TOPS，也是遙遙領先。

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CPU也碾壓SA8295P，高達300kDMIPS，GPU是Adreno 740，算力達3.6TFLOPS，同樣比SA8295P要高。就制造工藝而言，QCS8550是4納米，SA8295P還是5納米。

QCS8550是何方神圣？

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上圖是高通對QCS8550/QCM8550的定位，顯然它不是車規級芯片，不過這無所謂，特斯拉Model S那顆AMD顯卡芯片連工業級都沒做到，也沒人指責過，這個至少是工業級，不是消費級的。而現在的Model 3/Y上用的AMD Ryzen V1000系列產品，是工業級產品，也不是車規級的，也沒人敢指責特斯拉。再有就是國內頂級新能源大廠一直都是用高通非車規級模組做座艙，用非車規級做座艙的至少有30%以上。

高通QCS8550/QCM8550的參數

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QCM就是帶modem。看一眼這個CPU配置，略有經驗的人便能看出，這就是手機領域驍龍8gen2的修改版，實際單看型號也能看出，8Gen2的型號就是SM8550。

驍龍8Gen3和8Gen2對比

上表對比后不難發現，QCS8550就是8Gen2，兩者完全一致。

強大的AI算力不難做到，難以做到的是低成本下的高AI算力，而高通最擅長的就是低成本下的AI算力。對芯片來說硬件成本基本等同于die size面積大小，高通SoC 的die size一般都很小，一般都低于120平方毫米，而英偉達Orin和華為MDC 610要400平方毫米以上。座艙SoC中，高通的AI算力異乎尋常地強，這個48TOPS真能運行大模型么？當然不能運行ChatGPT3這種大模型，就算單張H100也不能，流暢運行ChatGPT3至少需要8張H100和兩片6千美元的CPU芯片。

高通的AI算力這么強主要源自其獨特的DSP架構和VLIW指令集，其淵源是ATI，早在2004年高通與ATI達成合作計劃，決定把ATI公司的3D圖形技術集成到高通下一代移動處理器之中，看中的就是ATI Imageon。后來ATI被AMD收購，ATI Imageon也更名為AMD Imageon。2009年，高通以6500萬美元收購了AMD的移動設備資產，取得了AMD的矢量繪圖與3D繪圖技術相關知識產權，不用再向AMD繳納技術授權費用。后來高通獨立發展出了一種全新的GPU品牌體系——Adreno。Adreno GPU此后不斷開花結果，歷經多年演化，占據了移動GPU市場的主導地位。

實際ATI的技術不止供養了日后的Adreno，ATI也開發了VLIW技術。以ATI Radeon HD 5800為例，GPU由20個SIMD計算引擎組成，每個SIMD計算引擎由16個線程處理器單元（Thread Processor - TP）組成。而每個TP則是一個5-way的VLIW Processor。雖然后來VLIW退出GPU領域，但在DSP領域大放異彩，在AI時代更是大展神威，助力高通成為移動霸主。

VLIW就是超長指令集。

幾種指令集的對比

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VLIW類似于多條RISC指令的集合，VLIW的思路是硬件盡量簡單化，硬件只負責取指令和執行指令，其余一概不管，把困難推給編譯器，讓編譯器來做指令調度。首先我們還得知道編譯器是什么，比如C語言、C++、Java這樣的程序，當我們一行一行寫下代碼后，需要經過編譯器的“翻譯”才能變成可執行程序才可以執行，才可以實現代碼到程序的轉變。電腦（其實主要就是CPU）只認識0或1這兩個數字。所有寫的一切代碼，都需要編譯器幫我們編譯也就是翻譯成大量的01代碼（實際中間還有一步就是生成匯編代碼），才是CPU的“母語”，CPU才會熟練的幫我們飛速般去執行。

VLIW把多條獨立的指令打包為一個指令集并交給編譯器，編譯器根據指令的不同形式判斷指令的運行周期，將運行周期比較一致的指令安排在一起發射并執行。VLIW最大好處是實現了并行計算，比如VLIW的數據總線長如果是1024比特，那么對4比特數據，一次可以取256個，取到數據進行并行計算（前提是你得有256套ALU加寄存器之類的硬件系統），一個指令就可以完成256個周期運算，如同256個內核。缺點很明顯，如果這256個計算中有一個卡殼了，那么其余255個必須停下來等待這個計算完成，這就是鎖步，大家的步伐必須完全一致，而傳統的超標量CPU不會，它可以亂序執行。還有一個缺點就是即使只有10個指令，其余那246個也必須空轉，這意味著功耗很高。這與近期的SIMD可變矢量長度非常近似，但SIMD只是一次性取了256個4比特數據，VLIW完全依靠軟件就實現了并行計算。1994年英特爾和惠普簽訂協議，宣布共同開發面向高性能計算（HPC）的處理器，也就是后來的Itanium，安騰。他們以VLIW指令作為基礎，提出了顯式并行指令集運算EPIC（ Explicitly parallel instruction computing）。不過這對開放式軟件系統挑戰太大，2000年以后就消失了，但VLIW+DSP慢慢崛起了。

VLIW處理器示意圖

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DSP與傳統CPU或GPU最大不同是其采用哈佛架構，將存儲器空間劃分成兩個，分別存儲程序和數據。它們有兩組總線連接到處理器核，允許同時對它們進行訪問，每個存儲器獨立編址，獨立訪問。這種安排將處理器的數據吞吐率加倍，更重要的是同時為處理器核提供數據與指令。DSP芯片廣泛采用2-6級流水線以減少指令執行時間，從而增強了處理器的處理能力。這可使指令執行能完全重疊，每個指令周期內，不同的指令都處于激活狀態。更像是脈動處理器，數據一次導入，流轉周期很長，效率極高。DSP最強之處還有它可實現零開銷循環，而AI引擎通常就是零開銷循環結構，不會發生任何用于比較和分支的分支控制開銷。

但DSP本質還是近似CPU的設計，不適合做并行計算，它最適合的是圖像壓縮算法或快速傅里葉變換（FFT）這種算法，即串行數據流形式的計算，而VLIW是天生并行指令集，二者結合后就非常適合AI運算，AI運算即是并行矩陣運算，也是數據流形式。

高通的AI表現與編譯器關系非常密切，但大家都知道編譯器是靜態的，無法實現動態調整，因此某些模型可能在高通芯片表現很差，很多搞座艙的都沒使用過高通的DSP運算能力，智能駕駛領域用DSP的人也很少，因為太難用了。而高通唯一一款通用AI計算器AI100上，高通沒有使用其最擅長的DSP架構，而是傳統的MAC陣列架構，主要也是為了盡可能擴大應用面。

大模型是可以跑，但誰都不會公布延遲是多少毫秒，AI算力這游戲還是蠻有趣的。






審核編輯：劉清