小米一口气发布三颗自研芯片

小米第二款旗舰SoC，刚刚正式公布！

刚刚，小米玄戒技术沟通会上，小米玄戒负责人朱丹一口气介绍了三款芯片。

其中主推的就是AI旗舰SoC——玄戒O3。

敢叫AI旗舰，小米这次是把AI能力塞进了芯片的每一个模块——

不仅有独立的NPU，CPU和GPU上也全都搭载了AI功能。

基础性能方面，其安兔兔跑分超过了522万，是安卓阵营首个突破500万的SoC。

在下个月发布的小米旗舰折叠手机18 Fold中，玄戒O3将首发搭载。

每个模块都All in AI

玄戒O3是小米首款AI旗舰SoC，这次几乎把AI计算能力塞进了每一个模块。

先说CPU，里面新增了两个矩阵计算引擎单元，采用SME2指令集，算力3.5TOPS，专门给CPU上运行的轻量级AI算法兜底。

端侧翻译、音视频理解、图形编码这些场景，性能提升都在30%到40%以上。

GPU子系统则首发8核神经加速单元，总算力36TOPS，这颗单元解决的是图形渲染的AI超分和插帧计算。

传统方案里，GPU要先把数据通过SoC和DDR传给NPU，NPU算完再原路传回来，两次数据搬运，两次时延。

玄戒O3把这套计算直接塞进了GPU的渲染管线内部，两次搬运一次都不用了。

效果摆出来看，用玄戒O3将540P两倍超分到1080P，画质和原生几乎没有差异，功耗还能降低20%。

想要更高画质，超分到3.2K的效果已经优于原生1080P。

哪怕在3.2K超分插帧同时开启的高负载下，30分钟游戏帧率依然能稳定在满帧120帧。

NPU是这一代升级幅度最大的部分，整体架构针对大模型做了深度优化。

其核心是两个计算单元，张量计算单元适合大规模矩阵运算，矢量运算单元适合通用计算，再配合片上存储和带宽协同工作。

数字上，玄戒O3拥有200TOPS的Tensor算力，INT8精度下是玄戒O1的2.2倍；Vector算力做到3.13TFLOPS，相比玄戒O1提升6.8倍。

算力之外，团队还联合小米MiMo团队，为NPU定制训练了一款5-bit量化模型。

传统INT4方案需要16个值表示一个权重，新方案只用5个值就能完成量化，再结合霍夫曼无损压缩编解码技术——高频数据用低比特表示，低频数据用高比特表示，把权重带宽压得更小。

实验结果，玄戒O3上的平均位宽做到了2.6比特，内存带宽减少30%。

放到MiMo-3B模型上实测，Prefill性能提升40%，Decode性能提升45%，功耗还降低了26%。

基础性能也都拉满

AI之外，玄戒O3的旗舰性能同样是硬指标。

先看CPU，这次玄戒O3采用十核全大核架构，包括6个超大核加4个大核，最高主频4.35GHz。

跑分上，单核3945分，多核15221分，相比玄戒O1提升60%。

GPU这次首发16核图形处理器，支持第三代光追技术，性能翻倍。

多项跑分测试中，玄戒O3相比玄戒O1分别提升94%、85%和182%。能效曲线上更是跨代升级，功耗降低64%。

按行业惯例，每一代GPU相比上一代的平均提升幅度也就20%到30%，玄戒O3把这个数字做到了85%的性能提升、64%的功耗降低。

ISP演进到第五代，最高支持4.32亿像素的传感器，最大带宽24Gbps，支持4K 60帧的AI降噪常开夜景视频。

跑分不是全部。用户80%的使用场景集中在中低负载区间，这一直是玄戒团队重点打磨的方向。

玄戒O3的中低负载能效曲线相比玄戒O1再优化12.5%的功耗，性能与能效两头都没落下。

算力强、能效好，只是做了一半。

要把这些性能真正发挥出来，还得靠存储子系统和总线子系统兜底。

玄戒O3存储的思路很直接——大容量分层缓存，靠近计算，缩短数据和计算单元之间的距离。

总线的思路也不复杂，通过更高带宽、更低时延，让数据更快、更顺畅地到达该去的地方。

片上缓存方面，玄戒O3的CPU拥有12MB的L2 cache、16MB的L3 cache，还首次增加了16MB超大容量的SLC（system cache）。

加上其他缓存，芯片总片上存储高达60MB。

片外存储上，玄戒O3是全球首个支持LPDDR6的移动处理器。

相比LPDDR5X，单通道位宽从16比特扩展到24比特，可为SoC带来每秒113.8GB的传输带宽，比玄戒O1整体提升48%。

大容量缓存解决了数据的“就近供应”，接下来要解决的是访存时延——

从CPU发出请求到数据返回，这段等待时间直接制约日常使用体验。玄戒O3针对时延的三个影响因素——协议转换、物理路径、资源竞争——分别下了功夫。

协议转换上，玄戒O3用一套统一的融合总线架构和统一传输协议，替代了此前CPU、总线、DDRC之间不同IP交换时反复转换协议的老方案，相比玄戒O1降低75%的协议转换开销。

物理路径上，团队专门为CPU到总线到DDR的数据通路设计了顶层金属走线，减少多级驱动，单这一项优化就能把传输时延降低10%以上。

资源竞争上，玄戒O3引入数据预取技术。

CPU在L2未命中、向L3发起读取的同时，就已经向DDRC下发指令，让数据提前预取到片上buffer，省去了DDRC到DDR这一段的等待时间。

三项优化叠加，结果是玄戒O3的静态时延低至82纳秒，动态时延低至177纳秒。相比玄戒O1的121纳秒和384纳秒，分别降低32%和54%。

小米基于大数据分析发现，日常使用中30%的卡顿，根源不在算力不够，而在资源等待——一个任务要等CPU、等GPU、等总线、等IO。

找到病灶之后，玄戒O3设计了一套从软件到芯片的保障机制。

玄戒O3让关键任务在所有等待环节获得最高优先级，说白了就是“组团插队”，统一提升任务优先级。

硬件层面也做了配合。

玄戒O3增加了对负载、总线、温度、电压等状态的实时监控，再结合用户场景建模提前预测负载，选出功耗最优的配置组合。

相比玄戒O1，这次调控维度还新增了SLC和DDR，能给出全局资源的能效最优解，实现低至1毫秒的全局资源实时管控。

结果，高频使用场景下，功耗收益普遍在20%以上。玄戒O3还支持了最新的H.266硬件解码能力，功耗进一步大幅下降。

还有两款芯片同时亮相

除了玄戒O3，小米这次还带来了另外两颗芯片——玄戒O100和玄戒D100。

玄戒O100定位是端侧AI大模型计算的专用加速芯片，要解决的是内存带宽跟不上算力增长的问题。

它带来每秒1.2TB的传输带宽，比采用LPDDR5X的旗舰手机快16倍。

芯片内置14个AI计算核心，支持在prefill和decode阶段动态切换环形与广播两种数据拓扑结构，端侧运行3B模型可实现每秒330 token的输出速度。

玄戒D100，定位智能驾驶高算力AI芯片，同样采用3纳米工艺，搭载20核高算力CPU和16核高性能NPU，是国内首款3纳米智驾芯片，最大支持200B参数规模的本地模型部署。

基于D100，小米还展示了一台AI Cube原型机，机内集成了玄戒O3、O100和D100三颗芯片，本地部署120B和3B双模型，可通过快慢系统切换，应用在Web编程和游戏开发等场景。

玄戒O100和D100目前完成了回片验证，预计明年正式商用。