2023年5月，聯(lián)發(fā)科與英偉達宣布合作，共同研發(fā)車載芯片，原本計劃是采用Chiplet形式。

2024年3月，聯(lián)發(fā)科正式發(fā)布新一代Dimensity Auto 座艙平臺，最大亮點是英偉達RTX GPU IP的加入和臺積電3納米的制造工藝。臺積電3納米制造工藝是目前芯片行業(yè)最先進的制造工藝，這是汽車芯片第一次與手機和AI芯片同時使用最先進的制造工藝，但不是Chiplet，推測一來是3納米的Chiplet制造工藝不夠成熟，二就是Chiplet需要動用臺積電先進封裝，成本并不比單一die低，甚至可能高2-3倍，汽車行業(yè)對價格還是相對比較敏感的。

聯(lián)發(fā)科是一家非常低調(diào)的公司，品牌形象營造遠不如高通，也極少對外透露信息。

聯(lián)發(fā)科一直被高通擠壓，特別是在GPU和AI方面，聯(lián)發(fā)科引入英偉達的GPU IP來彌補這一短板。

從聯(lián)發(fā)科官方介紹中，我們不難看出聯(lián)發(fā)科使用的英偉達GPU IP是何種類型的IP，因為DLSS3是RTX40系列獨有的功能，也就是說聯(lián)發(fā)科使用了英偉達RTX40系列桌面顯卡的IP。

簡單介紹一下DLSS3

圖片來源：英偉達

DLSS全稱Deep Learning Super Sampling（深度學(xué)習(xí)超采樣），主要包括DLAA、插幀和光線重建。插幀即幀生成，它可以生成全新幀，而不僅是像素，從而帶來驚人的性能提升?；贜VIDIA Ada Lovelace架構(gòu)的新光流加速器可分析兩幀連續(xù)的游戲圖像，并計算幀到幀中物體和元素的運動矢量數(shù)據(jù)，而不使用傳統(tǒng)游戲引擎的運動矢量進行建模。這極大地減少了AI在渲染諸如粒子、反射、陰影和光照等元素時的視覺異常。

通過綜合游戲中的一對超級分辨率幀，以及引擎和光流運動矢量，并將其輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能計算生成出新的一幀，這在實時游戲渲染中是首次實現(xiàn)。將DLSS生成的全新幀與DLSS超級分辨率幀相結(jié)合，使DLSS 3能用AI重建八分之七的顯示像素，與沒有DLSS相比，游戲性能提升了4倍。

由于DLSS生成幀在GPU上作為后處理執(zhí)行，即使游戲受到CPU性能限制，也能從中獲得游戲性能提升。對于受到CPU限制的游戲，例如物理計算密集型游戲或大型場景游戲，DLSS 3令GeForce RTX 40系列GPU以高達兩倍于CPU可計算的性能渲染游戲。

DLSS 3集成也包括NVIDIA Reflex，可以使GPU和CPU同步，確保最佳響應(yīng)速度和低系統(tǒng)延遲。

DLSS3的插幀技術(shù)目前還是英偉達獨有，AMD和英特爾沒有，也就是說如果用聯(lián)發(fā)科的芯片運行《賽博朋克2077》這樣的硬件殺手游戲，效果或可以碾壓特斯拉座艙的AMD 分離式GPU。

RTX40系列也有多個版本，最低的是筆記本電腦用的GTX4050，AD107架構(gòu)，2560個CUDA，聯(lián)發(fā)科最大可能用這個架構(gòu)。RTX4050的稀疏INT8算力估計有104TOPS，將來聯(lián)發(fā)科的旗艦芯片或許AI算力大約就是100TOPS，當然了功耗會有25-35瓦以上，水冷恐怕不可避免。

另一大特色就是3納米工藝，據(jù)稱目前蘋果和聯(lián)發(fā)科已經(jīng)包下了臺積電全部的3納米產(chǎn)能，高通拿不到臺積電的3納米產(chǎn)能了，高通打算使用三星的3納米。眾所周知，三星與臺積電差距還是很大的。制造工藝上，聯(lián)發(fā)科與同在臺灣省內(nèi)的臺積電合作更加順利，聯(lián)發(fā)科的手機芯片也拿到了4納米首發(fā)，領(lǐng)先了高通一步，3納米上基本也可以確定，聯(lián)發(fā)科也是首發(fā)。臺積電第一代3nm工藝是N3B，由臺積電的大客戶蘋果率先使用，A17 Pro、M3系列芯片等都是使用的臺積電第一代3nm工藝制程。臺積電第二代3nm工藝是N3E，N3E預(yù)計將比N3B應(yīng)用更廣泛，除了前面提到的聯(lián)發(fā)科天璣9400芯片外，高通驍龍8 Gen4、A18系列芯片也原本計劃采用N3E工藝。臺積電N3E是N3B的增強版，良率更高，成本更低，但密度會略低于N3B。

聯(lián)發(fā)科這次也是和高通一樣，手機芯片與車載芯片同步，都采用最先進的3納米制造工藝，考慮到3納米高達數(shù)億美元的驚人的一次性流片成本，聯(lián)發(fā)科的手機和車載芯片應(yīng)該有共通之處。

2023年9月，聯(lián)發(fā)科宣布首款使用臺積電3納米工藝的芯片即將在2024年量產(chǎn)，這就是聯(lián)發(fā)科新旗艦天璣9400。

天璣9300開始使用全大核設(shè)計，晶體管數(shù)量高達227億，比英偉達自動駕駛Orin的170億還要多很多。天璣9300的227億晶體管，是真正的遙遙領(lǐng)先：蘋果A16是160億，A17 Pro是190億，蘋果M2是200億。即便是蘋果M3，也“僅”有250億晶體管，而高通好幾代沒公布晶體管數(shù)目了。歷史性的取消小核，CPU由4顆X4超大核和4顆A720大核組成，最高頻的X4有更大的緩存。跳出安卓SoC的視角看，天璣9300的4顆超大核和4顆大核，其實更接近于蘋果A系列和英特爾的P核（性能核）、E核（能效核）概念。

天璣首發(fā)LPDDR5T 9600Mbps內(nèi)存，速度比之前的LPDDR5x 8533Mbps提升12.5%，這是大家以為要等LPDDR6才能達到的頻率（2年前的天璣9000是首發(fā)LPDDR 5x 7500Mbps內(nèi)存，天璣9200是首發(fā)LPDDR5x 8533Mbps）。

天璣9400采用ARM旗艦Cortex-x5（下圖TCS24就是Cortex-x5，代號黑鷹），這是ARM最強CPU架構(gòu)。

ARM的路線圖

圖片來源：ARM

Cortex-x5據(jù)說將消除Arm設(shè)計的CPU內(nèi)核與蘋果基于Arm指令集自研的CPU內(nèi)核之間的性能差距。Moor Insights & Strategy CEO Patrick Moorhead指出，ARM全新的Cortex-X系列CPU內(nèi)核的內(nèi)部代號為“Blackhawk”，是ARM CEO Rene Haas接下來的工作重點之一，旨在消除Arm設(shè)計的CPU內(nèi)核與蘋果基于Arm指令集自研的CPU內(nèi)核之間的性能差距。Moorhead引用ARM說法表示，“Blackhawk”核心將會帶來巨大的性能提升，是五年來同比最大的IPC性能提升。

整理：佐思汽研

多年來ARM一直在擠牙膏，IPC帶寬從2位，緩慢上升，而蘋果一開始就到巔峰的8位，導(dǎo)致安卓性能遠低于蘋果，X5可能追平蘋果的8位解碼寬度，也可能直接到10位，超過蘋果。

圖片來源：聯(lián)發(fā)科

很多人以為AI運算和CPU沒關(guān)系，或者說CPU無法做AI運算，實際上CPU完全可以做任何類型的AI運算，只是數(shù)據(jù)吞吐能力不如GPU或AI加速器，拋開數(shù)據(jù)吞吐，單純AI運算，CPU是最快的。ARM最新的CPU如Cortex-X3/X4/X5，都能夠運行大模型，目前手機領(lǐng)域或者說移動領(lǐng)域大模型最常見的是LIama2，這是目前最好的語言類開源大模型。天璣9400可以做到每秒12-15 tokens。

簡單介紹一下LIama2，Meta 出品的 Llama 續(xù)作 Llama2，一系列模型（7B、13B、70B）均開源可免費商用。Llama2在各個榜單上精度全面超過Llama1，同時也超過目前所有開源模型。用于車載和手機的70億參數(shù)的相對較小的模型。

盡管語言類大模型LLM訓(xùn)練方法很直觀：基于自回歸的transformer模型，在大量預(yù)料上做自監(jiān)督訓(xùn)練，然后通過人類反饋強化學(xué)習(xí) (RLHF) 等技術(shù)來與人類偏好對齊。但高計算需求限制了LLM 只能由少數(shù)玩家來推動發(fā)展。現(xiàn)有的開源大模型，例如BLOOM、Llama1、Falcon，雖然都能基本達到匹配非開源大模型（如GPT-3、Chinchilla）的能力，但這些模型都不適合成為非開源產(chǎn)品級LLM （比如ChatGPT、BARD、Claude）的替代品，因為這些封閉的產(chǎn)品級LLM經(jīng)過大量微調(diào)，與人類的偏好保持一致，大大提高了它們的可用性和安全性。這一步在計算和人工標注中需要大量的成本，而且往往不透明或容易重現(xiàn)，限制了社區(qū)的進步，以促進AI對齊研究。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

Meta自己的獎勵模型在基于Llama 2-Chat收集的內(nèi)部測試集上表現(xiàn)最佳，其中「有用性」獎勵模型在「元有用性」測試集上表現(xiàn)最佳，同樣，「安全性」獎勵模型在「元安全性」測試集上表現(xiàn)最佳?？傮w而言，Meta的獎勵模型優(yōu)于包括GPT-4在內(nèi)的所有基線模型。有趣的是，盡管GPT-4 沒有經(jīng)過直接訓(xùn)練，也沒有專門針對這一獎勵建模任務(wù)，但它的表現(xiàn)卻優(yōu)于其他非元獎勵模型。

審核編輯：劉清