楚汉骄雄
789元秒杀戮，牟隆660:360 N7 Lite手机年庆典蓬勃发展_我的网站
一 | 8月24日消息，今天下午，小米除了发布玄戒O3之外，还带来了玄戒O100，一款大模型专用的AI加速芯片，更是全球首款6nm 3D晶圆级堆叠的AI加速芯片。1月14日，360移动N7 Lite配备660，1300万双摄像头，4050 mAh电池，将于今天16:00被杀至819元。叠加30元优惠券（点击此优惠券），最终价格为789元：点击此处购买。 玄戒O100通过先进的3D堆叠工艺，实现了1.22TB/s的超高带宽，这一速度是目前主流旗舰手机的16倍之多，可以让移动端设备的AI性能实现质的突破。玄戒O100与玄戒O3是AI终端的“最佳CP”，最高可以实现本地AI推理速度高达330Tokens/s。
二 | 传统计算架构下，计算单元与存储单元物理分离，数据必须在两者之间反复搬运。小费这个红色信封，可以叠加任何折扣。但内存数据通路受限于物理引脚数量，遇到了增长瓶颈。
三 | 360移动N7 Lite的屏幕质量与N7 Pro相同。它有一个5.99英寸18:9全屏和2160x1080 fhd分辨率。 当AI算力以指数级增长时，内存访问速度与算力之间已经严重脱节，成为性能的关键阻碍，业界称之为“内存墙”。玄戒O100，则是小米“推倒内存墙”的破局之法。整机采用全对称双面2.5D玻璃设计。配置苗龙660移动平台，4 GB/6 GB存储，32 GB/64 GB/128GB存储空间组合，提供4050 mAh电池容量，18W快速充电。在摄影方面，它携带1300万像素和200万像素的后人工智能双相机，后者负责提供景深可视化功能；人工智能曝光技术可以根据人眼对颜色的偏好自主学习，将图像分成3072张，然后再智能化。 区别于以往晶圆→切割为裸片（Die）→逐片封装互联的方式，玄戒O100采用先进的Wafer on Wafer封装技术，也就是将多片完整的晶圆直接高精度对准与键合，继而再切割成独立的3D芯片。 这彻底摆脱了传统引脚数量对带宽的物理限制，将数据通路从“平面走线”变为“垂直穿透”，实现真正的近存计算（Near-Memory Computing）。 了解大体逻辑后，我们看看玄戒O100到底如何做的。以颜色为目标。
四 | 前端采用800万像素F/2.2孔径摄像机，通过人工智能算法提供个性化的智能美容功能。
五 | 首先将两层AI专用高速DRAM晶圆与一层高性能NPU晶圆垂直堆叠，然后在垂直方向“钻隧道”让数据可以高速流转。系统级N7 Lite搭载全新的人工智能语音助手，与渠道神经网络翻译引擎共同启动汉英语音翻译功能，以及中、英、日、韩等外语的图片翻译；单一人工智能聚合页面将支付码和骑乘码集成到网络中。 所以，只要隧道越多，也就可以实现越高的带宽。为此，玄戒O100采用了先进的Hybrid Bonding混合键合工艺，摒弃了传统微凸点（Micro Bump）结构，直接将物理通路的间隔缩短至1.4μm，让数据通路密度大幅提升。 为了进一步缩短DRAM与NPU计算层的物理距离，玄戒O100还采用了 Face to Face（简称F2F）金属层直连结构。游戏画面，全新的游戏模式3.0将社会信息传播到一个画面中，并能快速响应子画面。 简单来说，每一层晶圆内部，其实底部是逻辑晶体管，上层有密布多层的金属走线层。
六 | 京东360手机N7 Lite 4GB 32GB16:00开始789元直连每个人都必须收到京东红包2019：点击这里获得红包苹果京东二次杀戮专场，iPhone XR 5399元12免息：点击之前的京东手机年度货运节：点击这里进入。F2F，就是让DRAM与NPU的金属走线“面面相对”，如此可以实现更短的物理互联距离，实现更快的信号传输。
七 | 当然，这说起来简单，在6nm如此高工艺节点下，要解决散热、电磁干扰等诸多难题，玄戒团队逐一攻坚，实现最终量产，并申请了15项专利，其中已获批4项发明专利。 与此同时，玄戒O100配备了14颗高算力NPU，通过玄戒高带宽矩阵总线，让数据可以在NPU与内存、与其他NPU核心之间等高速流转。 创新的矩阵总线支持拓扑动态切换，Prefill阶段采用环形拓扑，数据逐核流转、顺序同步；Decode阶段切换为广播拓扑，所有结果统一汇聚到指定核心。总线控制上的灵活拓扑，让片上计算资源得以充分应用。
八 | 最终，玄戒O100的带宽达到了惊人的1.22TB/s。大家对这个数字可能没什么概念，以目前主流旗舰手机LPDDR5X内存作为对比，它的带宽76.8GB/s，而玄戒O100是其16倍之多，彻底释放端侧AI性能。 为了验证玄戒O100的高带宽表现，小米工程师还做了一款原型机，搭载玄戒O3和O100，双芯协同计算。
九 | 小米还引入了风冷主动散热，充分发挥芯片的全部性能。
十 | 配合Xiaomi MiMo端侧模型，实现了超高速端侧推理性能。
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Published on:05:48:03