2023年12月23日，NIO DAY上，蔚來推出了新旗艦車型ET9，同時也介紹了蔚來自主研發的自動駕駛芯片神璣NX9031，并宣布2025年ET9將量產，搭載這款NX9031。

目前對于這款芯片，蔚來僅公布了如上圖中的信息，不過這已經足夠做深度分析了。關鍵點包括5納米工藝，超過500億晶體管，使用LPDDR5X存儲，32核心CPU配置，且是大小核配置，高動態ISP，位寬26比特，像素處理能力6.5GPixel/s，支持ASIL-D級安全。

現在芯片行業是IP時代，只要舍得花錢，自動駕駛SoC需要的IP都可以買得到，蔚來能做出來5納米芯片并不令人驚訝。能做5納米芯片代工的只有臺積電和三星，蔚來找三星代工的可能性更高，一來臺積電代工價格至少是三星的兩倍，二來三星的5納米客戶稀缺，車規級更是稀缺，臺積電有大量高通5納米車規芯片訂單，產能可能還比較緊張，三星僅有安霸一家，產能肯定非常充裕。

智能駕駛芯片排名并不簡單只看AI算力，存儲帶寬和AI算力數值一樣重要，CPU算力也很重要，智能駕駛系統軟件異常復雜，會消耗大量的CPU運算資源，軟件系統包含眾多中間件諸如SOME/IP、自適應AUTOSAR、DDS、ROS等，基礎軟件包括訂制的Linux BSP、OS抽象層、虛擬機，還有與底層硬件關聯的內存管理、各種驅動、各種通訊協議等等。除此之外，應用層中的路徑規劃、高精度地圖、行為決策等也大量消耗CPU資源，同時CPU也管理AI運算時的任務調度、存儲搬運指令等，整體的任務調度，決策自然也是CPU的任務。CPU是絕對的核心，AI是CPU的附屬功能，只是在做圖像特征提取、分類、BEV變換、矢量地圖映射或空間分布占有時才用到AI。

排名的權重依次是AI算力、存儲帶寬、CPU算力、GPU算力、制造工藝。存儲帶寬和AI算力同等權重，GPU也是錦上添花，大部分車載AI處理部分只能對應INT8位數據，而GPU可以對應FP32數據，有些時候可能有很大作用。實際AI算力數字完全是個黑箱，有些廠家寫的是等效于多少算力，這里面操作空間極大，參考意義不大。最能準確衡量算力的是MAC陣列數量，谷歌的TPU V1是65000個FP16 MAC，運行頻率0.7GHz，那么算力就是65000*0.7G*2=91TOPS。特斯拉第一代FSD兩個NPU，每個NPU是9216個INT8 MAC，運行頻率是2GHz，算力就是2*2*2G*9216=73.7TOPS。制造工藝方面，自然還是越先進，功耗越低。

圖片來源：Synopsys

上圖是SYNOPSYS推出的一款IP，最高支持8個NPU，達到3500TOPS的算力，單個NPU有高達96000個MAC，運行頻率1.3GHz，2*1.3G*96000=249.6TOPS的算力，這個顯然是稠密值，如果是稀疏EDSR模式，那么算力會增加大約76%，即440TOPS。

蔚來NX9031未公布算力，有人認為NX9031是代替4片英偉達Orin的，算力自然是4*254=1008TOPS。這就大錯特錯了，4片英偉達Orin如果是用以太網交換機連接，那么算力頂多增加20%，4片也就是大約300TOPS。想要算力增加4倍付出的成本遠超4片Orin。

通過英偉達DGX級聯8個GPU的例子來看看如何級聯芯片。

英偉達DGX系統的示意圖

圖片來源：NVIDIA

英偉達DGX系統有8個GPU也就是8張顯卡級聯，首先GPU是無法單獨工作的，必須配合CPU才能工作。GPU之間是通過NVLink連接的，CPU與GPU之間是通過PCIe交換機連接的。

圖片來源：NVIDIA

目前第四代NVLink的帶寬是900GB/s，那么以太網交換機帶寬是多少？以目前量產最頂級以太網交換機88Q5192來說，下行端口帶寬一般是1Gb/s，也就是0.125GB/s，與NVLink有天壤之別，即便不看上行或下行，目前主流的以太網交換最高也就1.25GB/s，通常這種帶寬的端口不超過兩個。

想要媲美NVLink，讓4個Orin就是4倍算力，可以考慮博通的Qumran3D的路由交換芯片，它的上行帶寬高達3200GB/s，也就是25.6Tb/s，價格驚人，超過1萬美元。不過Orin芯片最高也只支持1.25GB/s的以太網，Qumran3D是無法使用的。

再來看存儲，蔚來把LPDDR5X特別點出來，但沒說芯片存儲位寬，也就無法得知存儲帶寬了。

歷代LPDDR的參數

圖片來源：公開資料整理

目前業內大多數是采用LPDDR5或LPDDR4，LPDDR5X畢竟是2021年才有標準的（實際2020年就有產品了），最高帶寬8533MT/s，不過比LPDDR5X高的GDDR6已經有百度和特斯拉在用了，還有更高的HBM。

蔚來未給出位寬，估計位寬是128-256比特，存儲帶寬也就是136-273GB/s。那廠家為何不把位寬做高一點，很簡單，會增加成本，芯片的成本就是die size，位寬越高，對應的內存控制器die size就增加越多，成本就增加越多。

蘋果M3系列芯片

圖片來源：Twitter

蘋果M3的位寬僅128比特，M3 Pro是192比特，M3 Max是512比特，從上圖不難看出M3 Max的內存控制器占的die size遠比M3和M3 Pro大十幾倍乃至幾十倍以上，也就是存儲位寬的增加會導致成本暴增，也是大多數廠家寧肯多放一些cache，也不愿意增加存儲位寬的原因。

2023年初LPDDR進一步升級，出現了LPDDR5T，聯發科的天璣9300第一個使用。

接下來看ISP（Image Signal Processor），早期有不少獨立的外置ISP芯片，近期大多集成在SoC內，因為隨著AI應用的大量出現和像素的飛速增加，外置ISP芯片延遲會比較明顯。典型的ISP通常會對攝像頭輸出的RAW數據先做黑電平矯正（BLC）、壞點矯正（DPC）、數字增益（Dgain）、鏡頭陰影矯正（LSC）等必要處理。然后通過去馬賽克（DM）插值恢復出全彩色圖像，在RGB域完成色彩矩陣矯正（CMC）、伽馬矯正（GMA）。最后轉到YUV域，進行銳度（SHP）、對比度（CON）、顏色飽和度（SAT）等調整后輸出。在整個ISP pipeline中間會插入若干降噪（NR）模塊。

ISP流程

圖片來源：網絡

Orin內部也是有ISP的，處理像素的速度是1.85Gpixel/s，蔚來的NX9031達到了6.5Gpixel/s，是Orin的3倍還多。不過這不算什么，手機領域的ISP更高。

聯發科天璣9000的ISP

上圖是聯發科天璣9000的ISP，高達9Gpixel/s，高通的一般會低一點。pixel/s越高意味著對應的攝像頭像素可以越高，基本上1.3Gpixel/s就可對應1億像素攝像頭，但圖像會有壓縮，完全不壓縮的話，3.2Gpixel/s可以對應1億像素。蔚來可以對應2億像素。

至于ISP的位寬，很少人提及，天璣9000的位寬是18比特，蔚來是26比特，高出不少，不過大部分圖像傳感器的位寬也只有10或12比特。位寬主要是ADC的動態范圍決定，以索尼IMX490為例，當ADC是10比特時，幀率40fps，12比特時，幀率30fps。ISP的位寬越高意味著幀率可以越高。

最后來看CPU，CPU被蔚來重點標明，高達615kDMIPS的算力的確是無敵的。Orin的CPU算力是228kDMIPS，Orin是用了12個ARM Cortex-A78AE核心，ARM目前為汽車行業設計的大核心只有Cortex-A78AE，蔚來極有可能也是用Cortex-A78AE，Orin的L2緩存是3MB，L3緩存是6MB，運行頻率是2.0-2.2GHz之間，也就是每個核心貢獻19kDMIPS的算力。蔚來是5納米工藝，運行頻率和緩存都可以更高一點，估計最高可以達到每核心24kDMIPS的算力，估計大核心是20個，小核心還是常見的Cortex-A55，有12個。合起來算力就是615kDMIPS。

至于ASIL-D級功能安全，添加一個MCU核心島即可，一般是2到4個Cortex-R52做鎖步，高通SA8255、SA8755就是這種設計。 ? 蔚來第一次做芯片就達到全球第三的水平，難能可貴。

審核編輯：黃飛

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