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与非AI
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2026 年 8 月 24 日，小米于北京召开了玄戒芯片技术沟通会，正式发布三款自研的玄戒芯片： AI 旗舰 SoC 玄戒O3、6nm 3D堆叠架构端侧AI加速芯片玄戒O100，以及智驾高算力 AI 芯片玄戒D100。
小米表示，此次的三“芯”齐发，是公司在芯片业务上的重要扩充，标志着玄戒已突破单一手机芯片设计的业务边界，顺应 AI 技术的发展与多场景落地需求，成为支撑小米人车家全生态的AI算力底座。
一、玄戒O3：10核全大核，AI算力200TOPS
1、2400个自研标准单元+沟道消除技术，晶体管密度提升5%
玄戒O3 是小米自主研发设计的第二款高端旗舰 SoC，虽然延续了台积电第二代 3nm 工艺制程，但其芯片面积由109mm²提升到了133mm²，晶体管数量也由前代的190亿颗提升至到了240亿颗，整体的晶体管密度也由174.31 MTr/mm²提升到了180.45 MTr/mm²，提升了约3.5%。
不过，根据小米的说法，玄戒O3的晶体管密度相比玄戒O1提升了5%。这里应该只是指逻辑晶体管的密度提升幅度。
那么，既然玄戒O3和O1采用了相同的制程工艺，为什么逻辑晶体管密度还能提升5%呢？
据小米集团副总裁兼芯片业务负责人朱丹介绍，为了节省提升晶体管密度，节省芯片面积，玄戒O3采用了更多的自研标准单元库（Standard Cell），并全面采用了Top Channelless 沟道消除技术。
标准单元是芯片设计中最基本的逻辑单元，如果把芯片看作是“摩天大楼”，标准单元就是筑起这座大楼的“砖块”。在玄戒O1研发的时候，为了追求更好的CPU性能表现和更低的功耗，玄戒自主设计了480个标准单元。而到了玄戒O3，玄戒更是自主设计了超过2400个标准单元，达到了玄戒O1的5倍，使用领域也从CPU扩展到了全芯片的各个模块。
那么“沟道消除技术”又是什么呢？在传统芯片的布图规划中，不同功能模块（如CPU、GPU、NPU）之间，需要像城市里的道路一样，专门预留出一块空白区域作为“沟道”，用于铺设供电网络等长距离走线。这些被预留的“沟道”占用了宝贵的芯片面积，但在物理上却不包含任何有源逻辑电路，造成了空间浪费。
小米在玄戒O3采用的 “沟道消除技术” ，则改变了这种设计思路。它不再为供电走线预留专门的空白区域，而是允许走线直接从模块之间的空隙中穿过。小米将这一设计理念形象地描述为：不再绕路，而是直接将原来留出的“沟道”空间“干掉”。通过这种方式，模块间的排布可以更加紧凑，芯片上原本用于走线的“沟道”面积被释放出来，用来集成更多的晶体管。
2、十核全大核CPU架构，性能提升60%
CPU 方面，玄戒O3 采用 10 核全大核架构，拥有2个4.35GHz Arm C1-Ultra，4个3.68GHz C1-Premium，4个3.15GHz C1-Pro内核。
根据小米公布的数据显示，玄戒O3 在 GeekBench 6.5 测试中，单核CPU跑分达3945，相比上代提升31%；多核CPU跑分高达 15221，相比上代大幅提升60%。
在CPU能效方面，玄戒O3 同样延续了优秀的中低负载区间能效表现，在日常使用场景中功耗进一步降低 25%。
小米数据显示，玄戒O3在实验室低温环境下的安兔兔综合跑分达 5,228,014，是行业内首个突破 500 万分的移动旗舰平台。
3、首发G2-Ultra NX GPU，图形性能提升85%
玄戒O3 的图形能力同样迎来巨大升级，首发新一代 G2-Ultra NX 图形处理器，并继续采用 16 核超大规模配置，支持第三代光线追踪性能。
小米公布的玄戒O3测试数据显示，传统测试图形性能测试项GFXBench Aztec Ruins 1440P得分得分213，相比上代提升94%；3DMark Steel Nomad Light得分4657，相比上代提升85%；测试光追性能的3DMark Solar Bay Extreme得分3628，相比上代提升182%。
此外，玄戒O3 还着重优化了 GPU 的能效表现，实现了全场景下的能效跃迁，相同性能下功耗相比上一代至多降低 64%。
4、存储子系统全面升级
除一如既往强大计算单元外，小米玄戒团队本次还着重提升存储子系统配置，以提升数据供给速度、提升芯片底层运行效率。
朱丹表示，玄戒O3强大的CPU/GPU算力要想更好地发挥出来，需要对存储子系统进行升级。存储子系统的升级，主要是大容量分层缓存，缩短数据和计算单元的距离。
具体来说，小米玄戒O3 采用了共计 60MB 的豪华片上缓存，其中超大容量 16MB SLC 的加入，补齐了前代短板。具体来说，CPU配备了12MB L2缓存和16MB L3缓存、GPU配备了4MB L2缓存，NPU配备了4MB L1缓存和8MB L2缓存。这三个计算单元还拥有共享了16MB SLC系统缓存。
5、行业首发支持LPDDR6内存，长鑫存储助力
小米玄戒O3 还将行业首发支持 LPDDR6 内存，内存带宽高达 113.8 GB/s，提升 48%。
据芯智讯了解，国内存储龙头长鑫存储（CXMT）将是小米玄戒O3的LPDDR6内存核心合作伙伴。
早在今年3月，就有消息传出长鑫LPDDR6已经给关键客户送样，8月初，多家媒体报道长鑫LPDDR6已接近验证尾声。本次随玄戒O3芯片落地，意味着国产低功耗内存正式跻身全球第一梯队。
根据此前的报道，长鑫首款LPDDR6产品的设计规格速率为12800 Mbps，与SoC协同的运行基础速率为10667Mbps。颗粒容量为16Gb，芯片容量16GB，采用1295 Ball的POP封装，在低功耗设计、RAS功能上都比LPDDR5X产品有明显优化提升。
6、访存时延低至82纳秒
在存储子系统升级后，还需要优化访存时延，即从CPU发出请求，到数据返回的等待时间，这也决定众多日常APP使用场景是否会发生卡顿的一个关键因素。
而决定DDR访存时延的因素主要来自于三个方面：
第一、协议转换开销：当数据从CPU内核出发，经过系统总线、内存控制器（DMC/DDRC）等不同IP模块时，需要经历多次协议转换（如AXI到AHB的桥接转换）。每次转换都会引入额外的延迟，这是芯片内部数据通路中不可忽略的时延来源。
第二、物理路径延迟：在芯片版图（Floorplan）上，CPU核心通常位于芯片中央区域，而DDR PHY（物理层接口，即“DDR FIFO”所指）则分布在芯片边缘。CPU与PHY之间的数据传输走线较长，信号在片上互连线中传输需要时间，这增加了物理层面的访问延迟（即线载延迟，wire delay）。此外，长走线带来的寄生电容与电阻也会进一步影响信号完整性与时序裕量。
第三、资源争用与仲裁冲突：当多个主设备（如CPU集群、GPU、AI加速器、显示控制器等）同时竞争DDR带宽时，系统总线仲裁器必须对不同请求进行排序与调度。由于资源有限，任务间的等待与排队会显著增加实际访问延迟（即仲裁延迟与队列等待时间）。
针对这三个因素，玄戒O3做了专门的优化设计：
第一，针对协议转换开销，玄戒O3采用统一的融合总线架构。传统架构中，从CPU到系统总线再到DDR控制器，不同IP模块之间采用不同的总线协议，每次跨越都需要进行协议转换，这带来了额外的时延开销。玄戒O3通过一个统一的融合总线架构，实现了传输协议的统一，相比上一代O1，整体协议转换开销降低了75%。
第二，针对物理路径延迟，玄戒O3优化了顶层金属走线。芯片内部有数十层金属，越高的金属层，金属厚度越大，阻抗越低，更适合长距离总线的信号传输。
玄戒O3从CPU到DDR PHY采用了顶层金属走线方案，减少了中间层的驱动级数，可节省15纳秒的访问延迟。单单这一项优化，相比玄戒O1即可降低10%以上的传输时延。
第三，针对资源争用，玄戒O3采用了数据预取技术。常规架构下，CPU访问DDR是一个逐级查找的过程——从L1缓存、L2缓存、L3缓存逐级检查，若数据均未命中，最后才向DDR控制器发出读取请求。
玄戒O3采用的数据预取技术，可以使得L2缓存未命中时，系统在向L3发送读取请求的同时，提前向DDR控制器发送预取指令。这样，DDR控制器会提前将数据从DDR颗粒中读取到片上缓冲区，CPU可以直接获取，从而节省了从DDR控制器到DDR颗粒的数据读取时间。
朱丹表示，玄戒O1的静态时延为121纳秒，动态时延为344纳秒至384纳秒，与业界标杆还存在一定差距。但是，通过上述优化，玄戒O3的静态时延低至82纳秒，动态时延低至177纳秒，都做到了业界的优异水平。相比玄戒O1，分别降低了32%和54%，并且领先苹果A19 Pro。这些成果，正是上述每一项技术点优化打磨而来的。
7、低至1ms的全局资源实时管控
“前面讲的是提升计算性能的几个核心要素：算力要足够强，功耗要足够低，要有大容量的缓存，数据要靠近计算单元，总线上数据传输要低时延。但除此之外，调度同样关键。”朱丹指出：“调度就是根据真实的负载情况，匹配最合适的计算和存储资源组合，最终让整个系统运行在一个最优的性能和能效平衡点上——既不要浪费计算资源，也不要出现系统卡顿。作为系统厂商，我们更了解用户的实际场景和痛点。我们结合常用的用户场景，对芯片的调度和配置做了深度的优化调教。”
通过对用户的大数据分析，小米发现用户30%的日常使用卡顿实际上是由于资源等待造成的——一个任务可能卡在等待CPU、等待GPU、等待总线、等待I/O等环节。
针对这种情况，玄戒设计了一套完整的从软件到芯片的VIP保障机制，让关键任务在所有等待环节获得最高优先级。简单来说，就是“组团插队”，统一提升任务的优先级。
此外，为了精准预测负载，玄戒O3的硬件微控制单元也做了升级。
首先，玄戒O3对计算子系统做了更精细的状态监控——包括负载状态、总线状态、温度、电压等；
其次，结合用户场景建模及AI负载预测，可以提前对负载进行预测，从而选择一组功耗最优的配置组合；
第三，在全局调控上，玄戒O3相比玄戒O1增加了DVFS（动态电压频率调整）和DDR（内存） 两个维度，可以给出CPU/GPU/L3/SLC/DDR配置能效最优解的全局资源配置方案。
据小米介绍，通过以上的优化，玄戒O3可以做到更快、更优、更准的1毫秒级全局资源实时管控。
对于用户高频使用的应用场景，功耗收益十分明显，基本都在20%以上的能效提升。特别是这次玄戒O3支持了最新的H.266硬件解码能力，整体功耗更是大幅下降。
8、影像、多媒体、安全全面升级
在影像方面，玄戒O3搭载小米第五代ISP，单摄最高支持 4.32 亿像素镜头，也可支持6400万+6400万+5000万三摄组合，内部图像信号处理位宽最大 24-bit，同时 AI RAW 域降噪夜景视频规格提升至 4K/60FPS，基于RAW域智能降噪，夜景视频纯净度再上一个台阶。
在多媒体方面，玄戒O3集成的 DPU 将屏幕分区色调映射能力拓展至更多场景，可提升屏幕暗光可读性、亦可增强 HDR 片源显示效果；VPU 采用编解码分离架构，可将视频剪辑导出速度提升 20%，同时在安卓领域首发 H.266 硬件解码，主流视频平台适配后，在线视频功耗大幅降低，网络较差时的卡顿问题也会明显改善。
在安全方面，玄戒O3首次采用自主设计的RISC-V安全核心，升级自研安全隔离区，生物识别特征、密钥信息全部隔离加密。安全模块已获得国密和CCRC EAL5+认证。
9、为大语言模型深度优化的NPU架构
作为AI旗舰SoC，玄戒O3本次最大的升级之一，升级了专门为大语言模型深度优化的NPU架构。
据介绍，玄戒O3的NPU主要由以下三核心单元组成：
张量计算单元（Tensor Unit） ：适合大规模矩阵运算，是AI推理和训练中最核心的计算引擎。
矢量计算单元（Vector Unit） ：适合通用计算和逐元素操作，用于处理非矩阵类的并行计算任务；
片上存储（On-Chip Memory）：集成了28MB的L2缓存，还可共享16MB SLC系统缓存，可为计算单元提供高速数据供给，是决定NPU实际利用率的关键瓶颈。
在具体算力方面，玄戒O3集成的NPU的Tensor单元算力高达200TOPS（A8W4），能更好满足大语言模型中的大规模矩阵运算需求，在INT8精度下，算力是玄戒O1的2.2倍；还有大模型所需的通用计算Vector单元，这也是移动端首款 SIMT 计算架构 Vector 单元，算力达3.13TFLOPS，规模相比上代提升6.8倍，也是行业旗舰SoC的3倍多。
同时，自主设计的芯片与模型，可以更好发挥软硬融合的优势。为了进一步提升端侧大模型体验，玄戒的NPU团队和小米的AI模型团队联合设计，为玄戒O3专门定制 Xiaomi MiMo 5值量化模型，用5值的方式替代传统INT4量化模型的16值。
传统的INT4量化使用16个值（4比特，可表示16种状态）来表示一个权重参数。而MiMo通过5值量化（采用2.3比特左右的非均匀量化方案）可以高效地表达权重。
此外，玄戒O3的NPU还进一步结合了霍夫曼无损压缩编解码技术——高频出现的数据用低比特表示，低频数据用高比特表示，从而进一步压缩权重的平均位宽，内存带宽需求减少了30%。
在玄戒O3的NPU推理效果方面，在针对3B规模的Xiaomi MiMo端侧大模型进行的实测中，推理性能（Prefill，即预填充阶段）提升40%，端到端性能（Decode，即解码阶段）提升45%，同时运行功耗降低了26%。
10、全模块增加AI加速硬件，全面拥抱AI
作为小米首款AI旗舰SoC，玄戒O3除了升级NPU核心之外，在底层架构上也直接“All in AI”，所有主要模块全部部署了硬件AI加速单元。
比如，在CPU单元，玄戒加入了两个矩阵计算单元，支持SME2可伸缩矩阵扩展技术，算力达3.5TOPS，图形编码、音视频理解等轻量级AI算法在CPU内部就能搞定，性能提升30%以上。
在GPU单元，玄戒将8颗NX神经网络加速器被直接嵌入GPU渲染管线内部，实现了GPU硬件内部原生的AI超分和插帧功能。
具体工作流程方面，传统方案需要将渲染数据从GPU搬运到NPU，处理完成后再搬回GPU，存在两次跨模块数据搬运。而玄戒O3的做法是让数据在GPU子系统的渲染管线内完成全流程闭环——从几何处理、光栅化、着色到NX推理和后处理，无需任何跨模块数据搬运，省掉了跨模块、甚至跨芯片传输数据的功耗开销和时延，一举两得。
实测数据显示，玄戒O3 GPU内原生AI超分效果媲美原生画质，540P分辨率经2倍AI超分后，画质可媲美原生1080P，单帧游戏功耗降低20%；3.2K分辨率下同样能稳定跑满120帧。
除此之外，每个模块都有AI加持：ISP内置神经网络降噪单元，在RAW域对夜景视频进行降噪处理；DPU内置AI加速单元，在显示链路进行智能分辨率优化，非游戏场景界面渲染有效减轻GPU压力；ADSP内部AI引擎，支持AI降噪和AI去回声，线上会议收音效果大幅提升。
总结来说，玄戒O3 不仅是一款可提供当代旗舰体验的手机 SoC，更是一款全面拥抱 AI 时代的 AI SoC。主要核心内部均部署了 AI 硬件单元，可满足各场景轻度 AI 算法需求，避免频繁调用 NPU，以减少芯片内部跨模块通信造成的延迟与额外功耗。
11、外挂第三方基带
小米在此前的玄戒O1发布会上推出了其自研的4G手表芯片玄戒T1，虽然这还只是一款4G Cat.1基带芯片，但是这也为后续自研更高速率的4G基带芯片，乃至未来的5G基带芯片带来了可能，但这显然难以一蹴而就。所以，玄戒O1发布的时候，选择的是外挂联发科的T800 5G基带芯片。
此次玄戒O3发布，小米并未介绍其外挂的5G基带，仅表示通信性能看齐主流旗舰平台集成方案，5G 场景综合功耗更是相比前代降低 20% 以上。综合来看，玄戒O3大概率将外挂联发科新一代的5G基带芯片。
二、玄戒O100：首款3D堆叠架构端侧AI加速芯片，带宽高达1.22TB/s
玄戒O100 是小米自主研发设计的 6nm 端侧 AI 加速芯片，搭配玄戒O3 可实现端侧大模型超快推理输出，让搭载该平台的设备可在弱网、甚至无网环境下，依旧快速响应用户的端侧 AI 需求。
为了解决传统计算架构下，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所产生的“内存墙”问题，玄戒O100采用了行业最尖端的 3D Wafer On Wafer 立体堆叠技术，并且摒弃了传统微凸点（Micro Bump）结构，通过先进的混合键合（Hybrid Bonding）技术，将 2 层 DRAM 晶圆和 1 层 NPU 计算晶圆高温键合在一起。
这种通过混合键合技术实现的3D晶圆级堆叠，不仅极大地缩短了计算单元与内存的距离，可实现数据垂直高速传输，同时在内部还形成了 258 万个高密度键合节点，节点间距仅 1.4μm，TSV直径仅0.7μm，这一指标甚至超越了云端 AI 芯片所使用的 HBM 内存，让数据通路密度大幅提升。
据介绍，得益于内部计算单元与存储单元间超高密度的互联通路，玄戒O100的逻辑die与两层DRAM die的互联通路达到了28672路，是LPDDR6与SoC通过POP封装的96路数据连接的300倍。
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，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。
据介绍，玄戒O100的内存带宽大达到了惊人的1.22TB/s的超高带宽，是主流手机内存带宽的16 倍。
“玄戒O100是行业首款6nm 3D堆叠的端侧AI加速芯片。”朱丹强调，小米还通过设计方式，解决了芯片制造过程中的诸多挑战。如耗时半年迭代芯片版图，攻克晶圆高温键合时的翘曲碎裂问题。特别是创新FacetoFace金属层直连架构非常具有挑战。在这方面，玄戒就已经累计申请了15项专利，目前已经授权了4项发明专利。
此外，玄戒O100 还内置 14 核大模型专用 NPU 核心，配合小米创新设计的 XRING HB-Matrix 高带宽矩阵总线，可支持拓扑动态切换：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，可让内部核心之间高效协作，快速完成 AI 任务计算。
小米表示，创新的3D近存堆叠架构所带来的超高带宽，加上强大的专用NPU核心和高带宽矩阵总线，玄戒O100 端侧大模型推理速度可达最高 330 Tokens/s。
小米在现场展示了基于玄戒O3和玄戒O100协同计算的一款折叠屏原型机，内置小米MiMo端侧模型，采用风冷主动散热，支持10瓦的解热能力。
三、玄戒D100：全新智驾AI芯片，支持200B模型
玄戒D100 是小米自主研发设计的 3nm 智驾高算力 AI 芯片，也是国内首个 3nm 智驾芯片。
不过小米并未公布玄戒D100的详细参数，仅表示其内部包含 20 核高性能 CPU 与 强大的 16 核高算力 NPU，但芯片最高支持 160GB 内存，最大可在本地部署超 200B 参数量的大模型，为专业开发者和极客群体提供本地 AI 推理能力。
据介绍，目前玄戒D100已完成所有验证，将于明年正式商用。
不过，在此之前，小米展示了一款同时集成了玄戒O3、O100、D100三款芯片协同计算的终端AI原型机——小米AI Cube。该设备采用航天铝一体成型，支持本地部署120B和3B双模型，支持快慢系统切换。
四、玄戒O3下月上市
小米已宣布，今年9月即将发布的新款旗舰折叠屏手机——小米18 Fold将首发搭载玄戒O3。玄戒O100 与 D100 也已经研发完成，将于明年正式商用。
小结：
从去年玄戒O1发布，再到今年玄戒O3、O100和D100的三“芯”齐发，玄戒芯片矩阵的扩展路径也清晰地映射出小米的战略意图——不再满足于手机SoC的单点突破，而是以端侧AI算力为核心，向智能手机、智能家居、汽车等全场景纵深渗透。而这背后也反映了小米玄戒在芯片设计领域持续累积的技术厚度与不断拓展的能力版图。
