XHEART 发布 X7 Ultra 大模型芯片 700TOPS 算力详解
XHEART 新芯航途正式推出 X7 Ultra 大模型芯片,这款芯片拥有 700 TOPS 大模型算力,采用大模型优先的芯片架构设计,在量产智驾大模型实测场景下,NPU 计算利用率可以达到 98.7%,内存带宽消耗大幅下降,整体能效实现翻倍提升,能够支撑超大参数规模的端侧大模型高效运行,是面向车端自动驾驶场景打造的新一代 AI 芯片,软硬件协同能力突出,能够充分释放大模型的推理性能。

一、芯片核心硬件架构
1. 核心算力与处理器配置
表格
| 项目 | 详细参数 |
|---|---|
| 大模型峰值算力 | 700 TOPS |
| NPU 架构 | 超大核专属 NPU,针对 Transformer 算子硬件加速 |
| CPU 规格 | 国内首发量产 Armv9 车规级 CPU |
| 计算精度 | 同时支持 FP16、FP32 高精度向量计算 |
| 硬件安全等级 | ISO26262 ASIL-B + 国密二级双重安全认证 |
2. 存储与通信设计
- 搭载大容量多级缓存架构,把高频使用的数据保留在芯片内部,减少内外存数据反复搬运,直接把内存带宽消耗降低 80%。
- 配备万兆以太网、PCIE4.0 高速接口,可多路接入摄像头、激光雷达等各类车载传感器,数据传输效率更高。
- 内置 ASIL-D 等级 MCU,单颗芯片就能满足城区领航辅助驾驶的全部硬件需求,集成度更高。
二、大模型专项优化能力
- 针对大模型里的 LayerNorm、Softmax、张量转置等核心算子做硬件引擎加速,减少计算等待时间,让 NPU 单元长时间保持满负荷运转。
- 依靠超大核架构减少跨核通信开销,把核内互联带宽提升至 TB/s 级别,模型推理时延进一步缩短。
- 通过软硬件协同优化,可部署的模型参数量相比前代产品提升 10 倍,能够把更大体量的端到端智驾大模型部署在车端硬件上。
- 实测数据显示,在量产智驾大模型运行时,芯片整体能效提升 100%,用更低功耗完成大模型推理任务。
三、量产落地进展
- X7 系列芯片整体量产周期已经达到 8 个月,累计出货量突破 20 万颗,商业化落地速度很快。
- X7 Ultra 芯片已经完成适配,目前已经搭载在 10 款量产车型上,同时拿到了超过 40 款车型的项目订单,市场配套规模持续扩大。
- 可完美匹配新一代端到端智驾大模型,让车辆在会车博弈、极限泊车、复杂掉头等路况下,拥有更强的场景推演能力。
四、产品技术设计理念
这款芯片坚持 “大模型定义芯片” 的研发思路,不再让模型去迁就硬件,而是从量产大模型的真实运行需求倒推芯片架构,优化计算、存储、数据流转全链路,提前为未来大模型参数扩容预留充足硬件空间,保障后续模型迭代不会受到硬件算力限制。
【相关 FAQ】
问题 1:XHEART X7 Ultra 大模型芯片的大模型算力是多少?
回答 1:XHEART X7 Ultra 大模型芯片的大模型峰值算力达到 700 TOPS,搭配超大核 NPU 架构,可以充分把算力转化为大模型推理性能。
问题 2:XHEART X7 Ultra 芯片在大模型实测里的 NPU 利用率能达到多少?
回答 2:XHEART X7 Ultra 在量产智驾大模型实测环境下,NPU 计算利用率可以达到 98.7%,硬件资源浪费极少,算力利用率处于行业领先水平。
问题 3:XHEART X7 Ultra 芯片可以把可部署模型参数量提升多少倍?
回答 3:依托软硬件协同优化,XHEART X7 Ultra 芯片能够把车端可部署的模型参数量提升 10 倍,支持更大规模的智驾大模型在车载硬件上稳定运行。
问题 4:XHEART X7 Ultra 芯片的内存带宽与能效表现如何?
回答 4:对比同级别旗舰芯片,XHEART X7 Ultra 的内存带宽消耗下降 80%,芯片整体能效直接提升 100%,兼顾高性能与低功耗。
【数据来源】
[2026-10-29](新芯航途发布大模型芯片 X7 Ultra)每经网
[2026-10-29](XHEART X7 Ultra 700TOPS 算力正式亮相)IT 之家
[2026-10-29](XHEART 发布 X7 Ultra 大模型芯片)北京商报
[2026-10-29](X7 Ultra 芯片量产落地数据)时代周报
[2026-10-29](XHEART X7 Ultra 硬件架构详解)证券时报 e 公司
【免责声明】
- 本文算力、利用率、能效等数据均来自发布会量产实测结果,不同测试模型、测试环境下数值会存在小幅浮动;
- XHEART X7 Ultra 芯片的车型配套订单以车企项目排期为准,车型落地时间会分批次推进;
- 芯片硬件安全等级、接口规格均为原厂标称参数,实际功能以正式量产芯片硬件版本为准;
- 文中所有技术优化效果仅针对 Transformer 类大模型推理场景,其他类型算法性能表现会存在差异;
- 本文内容仅作为芯片技术信息参考,不构成芯片采购、项目选型的唯一依据。
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