财π新闻 小米在玄戒技术沟通会上正式发布三款自研芯片，分别为AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100以及3纳米智驾芯片玄戒D100。根据发布安排，玄戒O3将于9月首发搭载于小米18 Fold折叠屏手机，面向消费电子终端场景落地，另外两款芯片玄戒O100与玄戒D100目前已完成回片验证，预计明年正式进入商用阶段。

作为本次发布的核心旗舰产品，玄戒O3基于3纳米工艺打造，芯片内部集成的晶体管总规模达到240亿，在安兔兔跑分测试中最终成绩达到522万分，这一表现也让它成为安卓阵营中首款跑分突破500万分大关的旗舰SoC产品。在核心计算单元的架构设计上，玄戒O3的CPU部分采用了十核全大核的特殊架构，彻底摒弃了传统移动处理器常用的小核集群配置，其中最高主频可以达到4.35GHz，在专业跑分测试中单核得分达到3945分，多核得分达到15221分，整体性能相比前代产品实现了60%的提升。图形处理单元方面，玄戒O3首发搭载16核图形处理器，同时支持第三代光追技术，GPU的整体性能实现85%的提升，在同等性能输出的前提下功耗降低64%，针对日常使用频率极高的中低负载运行场景，这款芯片还在此基础上完成了额外的功耗优化，该场景下的功耗表现进一步优化12.5%。影像处理模块方面，玄戒O3的ISP单元演进至第五代，最高支持4.32亿像素的影像采集，同时可以实现4K 60帧规格下的AI降噪处理，为移动终端的影像拍摄能力提供了充足的算力支撑。

玄戒O3在设计阶段就确立了全模块All in AI的核心思路，芯片内部的各个功能单元都针对性加入了AI相关的硬件加速能力，避免跨模块数据传输带来的额外时延和功耗损耗。其中CPU部分新增了双矩阵计算引擎，采用SME2指令集进行运算优化，该单元的算力达到3.5TOPS，在各类轻量级AI运行场景下，整体性能相比传统架构实现超过30%的提升。GPU部分则内置了8核神经加速单元，专属算力达到36TOPS，这套设计将超分插帧的计算流程直接融入图形渲染的原生管线当中，大幅减少了不同单元之间数据搬运产生的额外时延，在将540P分辨率画面超分至1080P的过程中，最终输出的画质完全没有损失，同时整个超分过程的功耗相比传统方案降低20%。

玄戒O3的NPU部分完成了全面的架构重构，所有硬件设计都围绕端侧大模型的运行需求进行深度优化，最终实现了200TOPS的张量算量和3.13TFLOPS的向量算力，在INT8精度下的算力表现达到前代产品的2.2倍。为了进一步提升端侧大模型的运行效率，玄戒研发团队联合MiMo团队定制开发了5-bit量化模型，同时搭配霍夫曼无损压缩技术，将模型运行所需的平均位宽降至2.6比特，这一优化直接让模型运行过程中所需的内存带宽减少30%，在MiMo-3B模型的实际测试环境中，AI运算的整体性能提升45%，同时运行功耗降低26%，让端侧大模型可以在移动终端有限的功耗和散热条件下流畅运行。

在存储和总线架构层面，玄戒O3采用了大容量分层缓存的设计思路，整个芯片的片上缓存总容量达到60MB，这一配置在移动处理器领域处于领先水平。同时，玄戒O3成为全球首个支持LPDDR6内存标准的移动处理器，内存带宽最高可以达到113.8GB/s，相比前代产品的内存规格带宽提升48%。为了进一步降低数据传输的时延，玄戒O3通过统一融合总线架构、顶层金属走线以及数据预取技术的组合优化，将芯片的静态时延降至82纳秒，动态时延降至177纳秒，两项指标分别相比传统方案降低32%和54%。除此之外，玄戒O3还引入了1毫秒全局资源实时管控机制，在高频运行场景下可以实现超过20%的功耗收益，同时芯片原生支持H.266硬件解码，能够以更低的功耗完成新一代高压缩比视频格式的解码播放任务。

本次同步发布的另外两款自研芯片，分别面向不同的专业场景提供专属算力支撑。玄戒O100的产品定位是端侧大模型专用AI加速芯片，这款芯片的传输带宽达到1.2TB/s，内部内置14个AI计算核心，在端侧环境下运行3B参数规模的大模型时，推理输出速度可以达到每秒330 token，彻底解决了端侧大模型运行过程中长期存在的带宽瓶颈问题，让搭载这款芯片的终端设备在弱网甚至无网环境下，依然可以快速响应用户的各类AI操作需求。玄戒D100则是国内首款采用3纳米工艺打造的智驾芯片，芯片内部搭载20核CPU与16核NPU，除了可以高效运行各类智能驾驶相关算法之外，还最大支持200B参数规模的大模型在本地完成部署，不仅能够为智能驾驶场景提供充足的算力支撑，也可以为专业开发者和相关用户提供本地的大模型推理能力，免除云端调用的相关成本，同时从物理层面保障数据隐私的安全。目前玄戒O100和玄戒D100两款芯片都已经完成了回片验证工作，各项性能指标均达到预设的设计要求，按照规划将在明年正式面向市场推出，进入商用落地阶段。

(编辑：付健)