理想汽车自研智驾芯片 M100 已经小批量上样车做道路测试。
据了解，在处理不同类型的计算任务时，M100 表现出特定的性能特点：
如在运行大语言模型（LLM, Large Language Model）的计算任务时，1 颗 M100 所能提供的有效算力与 2 颗英伟达 Thor-U 大致相当；
而在处理卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）相关的传统视觉任务（如图像识别）时，1 颗 M100 所能提供的有效算力可对标 3 颗英伟达 Thor-U。
理想自研智驾芯片的核心原因是：作为一颗专用芯片，它能够针对理想的算法进行特定优化处理，性价比和效率都很高。
“现在我们依然使用 Thor 芯片，是因为英伟达对一些新的算子支持比较好，算力也比较充足。
VLA 方案目前处于迭代过程中，算法依然有变化的可能性。
如果未来算法锁定，为了更好的效率和成本，大家都会考虑自研芯片。”
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